Las debilidades ocultas en las herramientas de IA SOC de las que nadie habla
Si está evaluando plataformas de SOC basadas en IA, probablemente haya visto afirmaciones audaces: triaje más rápido, remediación más inteligente y menos ruido. Pero en realidad, no toda la IA es igual. Muchas soluciones se basan en modelos de IA preentrenados y programados para un puñado de casos de uso específicos. Si bien esto podría funcionar para el SOC de ayer, la realidad actual es diferente.
Los equipos de operaciones de seguridad modernos se enfrentan a un panorama de alertas extenso y en constante cambio. Desde la nube hasta los endpoints, desde la identidad hasta la OT, desde las amenazas internas hasta el phishing, desde la red hasta la DLP, y muchas más, la lista continúa y crece continuamente. Los CISO y los responsables de los SOC se muestran, con razón, escépticos. ¿Puede esta IA gestionar todas mis alertas o es simplemente otro motor de reglas disfrazado?
En esta publicación, examinaremos la diferencia entre dos tipos de plataformas de SOC con IA: las basadas en IA adaptativa, que aprende a clasificar y responder a cualquier tipo de alerta, y las que se basan en IA preentrenada, limitadas a gestionar únicamente casos de uso predefinidos. Comprender esta diferencia no es solo una cuestión académica; es la clave para construir un SOC resiliente y preparado para el futuro.
