UDV Group: заменит ли искусственный интеллект первую линию аналитиков

Центры мониторинга ИБ все активнее внедряют AI/ML-модели, UEBA и LLM-ассистентов: автоматический триаж алертов, корреляция событий, приоритизация инцидентов и первичный анализ уже частично выполняются без участия человека. На этом фоне все чаще звучит вопрос — действительно ли искусственный интеллект способен заменить первую линию SOC или речь идет лишь об интеллектуальной автоматизации рутинных операций? Cyber Media разбирает, где проходит граница между «цифровым аналитиком» и необходимостью живой экспертизы, и как меняется сама роль L1-аналитика в эпоху AI.

Первая линия SOC: традиционная модель и пределы масштабирования

Традиционная роль первой линии SOC сегодня напоминает работу диспетчера на сверхскоростной магистрали. Через аналитиков проходит колоссальный трафик событий, где за доли секунды нужно отличить штатную активность админа от начала целевой атаки.

В рамках текущего техстека L1 выполняет роль «первого эшелона». Основной функционал завязан на трех китах:

• Первичный анализ. Верификация и фильтрация входящего потока из SIEM-системы.
• Обогащение контекстом. Проверка репутации файлов, сопоставление времени входа и активности учетных записей.
• Принятие решения. Закрытие тикета как False Positive или эскалация инцидента на экспертов L2/L3.

Однако индустрия столкнулась с кризисом модели volume-based security. Экстенсивный рост инфраструктур породил феномен Alert Fatigue. Когда поток уведомлений становится бесконечным, аналитик неизбежно теряет бдительность, превращаясь в «робота по закрытию тикетов».

Это ведет к критическим последствиям для бизнеса и команды. Специалисты быстро выгорают от монотонности и стресса, а SOC превращается в конвейер по обучению новичков, которые увольняются быстрее, чем успевают принести реальную пользу. Масштабировать безопасность простым наймом людей в 2026 году уже невозможно — скорость генерации логов всегда будет выше скорости человеческой реакции.

В этих условиях автоматизация становится не «фичей», а единственным способом выживания подразделения. Использование SOAR-систем позволяет переложить всю механическую работу на алгоритмы: от автоматического сбора данных о вредоносе до мгновенной изоляции узлов.

Это не замена человека кодом, а его освобождение. Только убрав рутину, мы можем вернуть аналитикам возможность заниматься реальной безопасностью и Threat Hunting, превращая L1 из слабого звена в интеллектуальный барьер.

Делегирование рутины: где алгоритмы эффективнее аналитика

Говоря об автоматизации SOC, часто возникает ложное ощущение, что мы пытаемся заменить экспертизу кодом. На деле же AI в 2026 году берет на себя роль «интеллектуального фильтра», решая задачи, с которыми человеческий мозг справляется медленно или с множеством ошибок из-за биологических ограничений.

Михаил Хлебунов, ServicePipe
Индустрия SOC в 2025-2026 годах переживает фундаментальную трансформацию. По прогнозам Gartner, к 2026 году AI увеличит эффективность SOC на 40% по сравнению с 2024 годом, а 90% и более алертов первой линии будут обрабатываться автономно. Это не футурология — это операционная реальность, к которой рынок движется прямо сейчас.

Наибольший эффект AI демонстрирует в задачах с высокой повторяемостью и формализуемой логикой: первичный триаж, дедупликация и группировка алертов по активам, обогащение контекстом из TI-фидов, корреляция событий из разных источников. Современные agentic-платформы выполняют полный цикл — от категоризации до формирования отчета с вердиктом — за минуты вместо часов. При среднем потоке в 960 алертов в сутки для типичной организации (и свыше 3 000 для крупных предприятий) это критически важно: без автоматизации команды физически не справляются с объемом.

Самым же технологичным этапом становится автоматическая корреляция логов. Построение полной цепочки Kill Chain вручную — это детективная работа, требующая сопоставления данных из SIEM, EDR и почтовых шлюзов. AI справляется с этим на лету, связывая разрозненные, на первый взгляд, события в единую историю атаки. 

Илья Одинцов, Менеджер по продукту NGR Softlab
ML, обученный на реальных данных заказчика/компании, действительно сильно снижает количество false positive. Не стоит забывать про кейсы с заведением инцидента по обращению: тут LLM справится достаточно неплохо, собрав данные и направив информацию в нужную очередь. Дедупликация — это не задача ML. Если ваш SIEM сам не может проверить и обеспечить дедупликацию, то AI вам тут не поможет. А вот повысить риск-скор, исходя из количества событий — это решаемая задача. Что касается контекстного анализа, то реализация этой возможности тесно связана с вопросом о том, доверяете ли вы компании-разработчику данной ИИ свою конфиденциальную и критичную информацию и согласны ли вы в принципе передавать сведения за периметр. В ручном режиме — да, контекстный анализ помогает. В автоматизированном режиме — есть вопросы к реализации.

В итоге первая линия получает не сырой массив логов, а готовую реконструкцию инцидента. Такой подход кардинально меняет роль аналитика: из «оператора поиска» он превращается в специалиста, принимающего финальное решение на основе уже подготовленных данных.

Обратная сторона автоматизации: «уверенные ошибки» и новые векторы риска

Несмотря на весь технологический драйв, слепое доверие к алгоритмам порождает специфический класс угроз, к которым индустрия только начинает адаптироваться. Основная проблема здесь — ложная уверенность моделей. В отличие от человека, который может сомневаться или перепроверить данные, AI выдает результат с математической точностью, даже если он ошибочен. Если модель классифицирует сложную атаку как легитимный процесс с вероятностью 99%, аналитик L1, привыкший доверять системе, вряд ли станет подвергать это решение сомнению.

Станислав Прищеп, Руководитель направления систем управления ИБ STEP LOGIC
Риск «уверенных ошибок» AI зависит от многих факторов. Основными из них можно назвать точность переданного для выполнения задания (инструкций, промта), объем знаний ИИ-модели, полноту анализируемого контекста инцидента. Каждый из этих пунктов включает в себя большой объем технических задач, которые еще предстоит решить, чтобы технологии AI заслужили доверие. Пока можно сказать, что ИИ уже вносят большой вклад в повышение эффективности SOC, но выступают только в качестве ассистента. Окончательное решение при обработке инцидента остается за человеком.

Такая «уверенность» создает серьезный риск автоматического разрешения инцидентов. Когда мы отдаем на откуп алгоритмам право закрывать тикеты без участия человека, мы открываем окно возможностей для атакующих, знающих особенности работы конкретных ML-моделей. Ошибка фильтрации на входе приводит к тому, что инцидент просто исчезает из видимости, так и не дойдя до глаз специалиста.

Андрей Жданухин, Руководитель группы аналитики L1 GSOC «Газинформсервис»
Риск false negative и false positive с высокой уверенностью действительно существует. Особенно опасны ситуации, когда модель классифицирует активность как легитимную из-за смещения обучающей выборки, например, нестандартные админские действия могут привести к тому, что в будущем нестандартные действия обычных пользователей будут классифицироваться как что-то нормальное. Для второй линии это означает либо худший расклад с пропуском инцидентов, либо большую нагрузку в связи с неверной классификацией FP. Поэтому эскалация без участия человека и жестких SLA на пересмотр решений AI создает определенные риски.

В конечном счете доверие к AI становится новым фактором уязвимости SOC. Формируется опасная зависимость: команда перестает развивать навыки глубокого анализа, полагаясь на «черный ящик» автоматизации. В критической ситуации, когда алгоритм столкнется с нестандартной техникой обхода, аналитики могут оказаться не готовы к ручному управлению. Автоматизация должна быть инструментом усиления, а не заменой критического мышления, иначе SOC рискует превратиться в систему, которая очень быстро и уверенно принимает неправильные решения.

Где AI все еще «слеп» без человека

Несмотря на всю мощь алгоритмов, существуют зоны, где AI оказывается в тупике из-за отсутствия критического мышления. Машина отлично ищет аномалии в математических моделях, но она абсолютно «слепа» к ситуациям, которые требуют понимания контекста за пределами бинарного кода.

Артемий Новожилов, Архитектор систем ИБ компании «Гарда»
Несмотря на развитие больших языковых моделей (LLM), есть типы инцидентов и источников данных, где без человеческой интуиции и контекстного знания бизнеса не обойтись.

Во-первых, это сложные атаки с длительным присутствием (APT), особенно когда злоумышленник «действует тихо» и находится в инфраструктуре годами, используя легитимные инструменты (техники Living-off-the-Land). В таких случаях ИИ часто не видит явных аномалий в логах: поведение выглядит нормальным, а «чистого» исторического эталона либо нет, либо он уже подпорчен долгим присутствием атакующего. Правда, если же такой эталон есть и модель хорошо на нем обучена, то отклонения в профиле будут выявлены довольно быстро.

Во-вторых, атаки на логику бизнес-процессов. ИИ способен уверенно ловить типовые технические паттерны, например, брутфорс, массовые попытки входа, но крайне редко распознает манипуляции с транзакциями, которые выглядят легитимно на уровне протоколов и прав доступа, но нарушает логику конкретной компании.

В-третьих, социальная инженерия нового поколения. Дипфейки и персонализированный фишинг, сгенерированный другим ИИ, все чаще обходят традиционные детекторы. Здесь аналитик выступает в роли «последнего рубежа», способного верифицировать контекст общения вне цифровых каналов.

В этих условиях человеческая интерпретация остается ключевым звеном защиты. Аналитик обладает тем, чего нет у самой продвинутой нейросети — пониманием уникальной бизнес-логики компании. Он осознает, что «странный» запрос к базе данных может быть не кражей информации, а специфическим отчетом бухгалтерии или багом после ночного релиза, о котором не знала система мониторинга.

Интуиция и опыт позволяют специалисту связывать события, которые для AI выглядят как шум. Способность вовремя сопоставить звонок в техподдержку и создание временной учетной записи требует адаптивности — умения мгновенно перестроить логику расследования, если в игре появилась уязвимость нулевого дня. Без этой «человеческой» надстройки даже самый дорогой AI-инструмент остается лишь генератором гипотез, а не полноценным защитником.

Трансформация роли L1-аналитика

Под влиянием технологий профиль работы на первой линии неизбежно меняется: из «линейного персонала» аналитик превращается в инженера, управляющего сложной экосистемой алгоритмов. Это переход от механического перебора событий к осознанному управлению автоматикой. В новой реальности L1 не конкурирует с AI, а выступает его главным контролером и наставником.

Андрей Скороходов, Руководитель исследовательских проектов UDV GROUP
С применением технологий ML/AI аналитик хоть и не должен будет выполнять привычную работу, однако это не снимет с него требований к глубокому пониманию предметной области, в противном случае он не сможет качественно проверить результаты работы моделей. С другой стороны, при правильном построении процесса, за счет освобождения от рутинных операций у аналитика появится больше времени для улучшения своих навыков в предметной области.

Центральным элементом этой трансформации становится концепция Human-in-the-loop. Теперь основной задачей аналитика является не поиск угроз в сырых данных, а контроль качества решений, принятых машиной. Это требует иного уровня экспертизы: нужно понимать, почему алгоритм счел событие подозрительным и где он мог ошибиться. Аналитик становится «последней милей», которая подтверждает вердикт системы перед тем, как будет запущено автоматическое реагирование.

Игорь Плотников, Руководитель направления развития сервисов информационной безопасности T1 Облако
С внедрением AI смещается фокус навыков L1-аналитика: от рутинного скрининга сотен низкокачественных алертов к роли валидатора и контролера действий ИИ. Критически важными становятся не столько умение писать сложные запросы и анализировать поток неструктурированных логов, сколько продвинутые критическое мышление и экспертиза в предметной области. Аналитик должен уметь быстро проверять, интерпретировать и дополнять выводы AI, выявляя его «галлюцинации» или ошибки логики.

Дополнительно возрастает ценность коммуникативных навыков. L1-аналитик превращается в ключевое звено между автоматизированной системой и человеком. Он должен грамотно общаться с AI, формулируя точные промты, и ясно доносить до L2-L3-аналитиков суть инцидента, который был обнаружен и изучен с помощью AI. Умение работать с AI-инструментами, управлять автоматизированными плейбуками реагирования (SOAR) и валидировать и документировать решения AI в новой гибридной среде становится обязательным базисом.

В итоге работа в SOC перестает быть монотонной. Новая норма — это когда человек берет на себя самые интеллектуально емкие задачи: интерпретацию сложных инцидентов и непрерывное обучение систем защиты. Такой подход не просто повышает эффективность безопасности, но и превращает позицию L1 в серьезную школу для будущих экспертов, где вместо кликов по кнопкам они учатся понимать логику работы современных киберугроз и защитных систем.

Распределение ролей в SOC будущего

Если раньше SOC был похож на воронку, где люди на входе отсеивали мусор, то теперь структура меняется на горизонтальную. AI забирает на себя всю «физику» процесса, оставляя человеку функции управления и этического контроля.

В этом новом распределении ролей автоматика и аналитик разделяют зоны влияния следующим образом:

• Автономия в рамках «песочницы». Системе делегируется право на мгновенное реагирование в низкорисковых сегментах. Например, блокировка учетки при явном брутфорсе или изоляция хоста с известным шифровальщиком. Это происходит без участия L1, просто по факту детекции.
• AI как «второе мнение». При расследовании сложных инцидентов аналитик использует модель не для получения готового ответа, а для быстрой проверки своих догадок на огромных массивах исторических данных, что раньше требовало написания сложных скриптов.
• Верификация рекомендаций. Работа аналитика L1 теперь больше напоминает работу пилота — он смотрит на показания приборов и дает санкцию на критические действия, которые могут затронуть бизнес-логику компании.

Главный водораздел между автоматизацией и человеком проходит по линии ответственности за последствия. AI может с филигранной точностью выявить аномалию, но он не может оценить ущерб от остановки конвейера или репутационные потери от блокировки VIP-клиента. Машина оперирует вероятностями, а человек — последствиями для бизнеса.

Роман Малышкин, Аналитик отдела мониторинга ИБ Спикател
AI может частично заменить первую линию в зрелых SOC с хорошо нормализованными логами, устойчивыми процессами, типовыми сценариями атак, большим объемом однотипных событий. В менее зрелых SOC, а также при защите сложных, динамичных инфраструктур, роль AI остается вспомогательной. Он ускоряет работу и снижает рутину, но не заменяет человека как носителя контекста и ответственности.

В таком сценарии первая линия SOC превращается в «центр управления полетами». Мы уходим от модели, где аналитик — это фильтр алертов, и приходим к модели, где он — диспетчер, координирующий работу автоматизированных систем. Это не столько замена, сколько смещение фокуса с механического труда на принятие решений в условиях высокой неопределенности.

Заключение

SOC будущего — это не безлюдный цех, а симбиоз, где AI забирает на себя «математику», а человек — «смыслы». Аналитик перестает быть фильтром для алертов и становится архитектором контекста, который управляет доверием к алгоритмам и достраивает общую картину там, где код бессилен.

Перестаньте обучать аналитиков-фильтров — начинайте растить «пилотов» автоматизации. Инвестируйте в развитие навыков интерпретации и верификации моделей уже сегодня. Помните: AI лишь кратно усиливает существующую экспертизу, но не способен заменить ее отсутствие.