AI 和上下文搜索如何增强国防网络安全

对于国防领域的安全团队而言，现状难以为继。成千上万的警报接踵而至。为支持分析人员而设计的工具往往会带来更多的复杂性，而不是清晰度。在网络、设备、域和分类边界之间关联事件仍然是耗时且脆弱的。

不仅仅是数据量的问题，还有数据的碎片化。大多数调查要求分析人员在系统之间切换、编写复杂的查询，并手动拼接日志、警报和遥测数据的时间线。这种做法效率低下，更糟糕的是，这意味着关键见解来得太晚，无法影响结果。

MOD 及其合作伙伴都明白这一点。随着威胁以机器速度移动，当务之急比以往任何时候都更加明确：决策者需要更快地从检测前进到行动。这意味着要重新思考如何获取情报，而不仅仅是收集哪些数据。

下一代安全操作不是建立在增加更多仪表板的基础上，而是建立在上下文智能的基础上，系统不仅返回搜索结果，还提供答案。检索增强生成 (RAG) 和自然语言搜索等技术正在推动这一转变。

RAG 使系统能够直接从可信的存储库中检索相关数据，而不是迫使分析人员（甚至是非技术人员）在多个平台上拼凑信号。它以实时情报为基础，没有幻觉，没有黑盒逻辑。这可以减少警报疲劳，帮助团队专注于已验证的威胁，而不是误报。

想知道漏洞是从哪里开始的？哪些系统受到了影响？这些活动是异常的还是常规的？系统不仅仅是获取日志，它还为团队综合分析故事。

这些功能不是假设的。它们已经在实际环境中使用，支持 MOD 中的实际团队，以更有效地进行分类，减少警报疲劳，并将分析师的角色从调查员提升为决策支持者。

防务界普遍担心，人工智能可能会取代使任务取得成功的人类专业知识。但 AI 在安全领域的真正威力不是替代，而是增强。

情境 AI 不会凌驾于人类的判断之上。它只是予以增强。它减轻了人工分流的负担，突出显示事件之间的隐藏联系，并比人工流程更快地标记出新出现的威胁。这不是要信任机器更胜人类，而是要给人类更多的时间去思考、回应和引领。

自然语言功能使国防人员能够以全新的方式与安全数据交互。人员可以使用普通语言和聊天机器人调查威胁，无需掌握复杂的查询语法。像“向我显示过去 24 小时内所有来自外部 IP 的失败身份验证尝试”这样的请求可以立即得到相关结果。MOD 已经在探索聊天机器人的潜力¹，国防科学技术实验室正在为战场上的战术军事用户开发这样的数字助手。这些助手能让士兵与数据系统进行基于文本的对话，找到任务成功所需的信息和答案。

AI 驱动的聊天机器人，如 Elastic AI Assistant for Security，可以将安全问题转化为适当的查询，提供警报的上下文，并根据最佳实践建议下一步措施，从而指导分析师完成调查。它使每个授权用户工作更加高效，并实现安全决策的更广泛参与。现场指挥官和非技术人员可以在需要时直接查询安全系统，而无需高度专业化的中间人。以往将安全数据隔绝在专业团队内部的技术壁垒得以松动。第 1 级 SOC 分析师几乎无需培训即可更快地工作。

通过大型语言模型 (LLM) 提供上下文理解，加速调查和缩短响应时间，决策可以分散进行。安全情报可以被带到任何需要的地方。

归根结底，现代国防需要现代情报。不仅要有更好的可见性，还要有更好的结果；不是要更多数据，而是要在正确的时间得到正确的答案。

AI 驱动的搜索不仅是一种技术升级，更是一种态势转变。它创造了一个这样的世界：在其中分析人员可以花更少的时间浏览工具，花更多的时间做出战略决策。指挥官可以放心地采取行动，因为他们知道眼前的见解是及时、相关和值得信赖的。

国防现在可以在其安全边界内获得安全情报能力。不再需要在 AI 的力量和数据主权之间做出选择。通过将上下文感知语言模型引入安全边界，团队可将大量数据转化为能用您的语言表达的决策优势。

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