Palo Alto Networks首席技术官揭示机器学习如何提升安全运营中心(SOC)表现

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一家媒体最近进行了虚拟访谈，采访了Palo Alto Networks的创始人兼首席技术官（CTO）Nir Zuk。此次讨论的重点是机器学习在提高安全运营中心（SOC）性能中的关键作用，以及它在Cortex XSIAM架构中的整合。

在2005年创立Palo Alto Networks之前，Zuk曾担任NetScreen Technologies的CTO，该公司于2004年被Juniper Networks收购。他还共同创立了OneSecure，这是一个早期的入侵防御系统创新者，并担任Check Point Software Technologies的首席工程师，为状态检测技术的发展做出了贡献。

在2024财年第二季度（截至1月31日），Palo Alto Networks报告收入增长19%，达到20亿美元，较上年同期的17亿美元大幅上升。公司的GAAP净收入从2023年Q2的1亿美元飙升至17亿美元。目前，Palo Alto Networks在全球拥有超过85,000个客户，其中大部分为全球2000强企业。

媒体提问：机器学习（ML）为何对提高SOC性能至关重要？

Zuk回答：机器学习至关重要，因为它使我们能够从研究已知攻击（罕见）转变为评估基础设施中每个事件的潜在威胁。这一转变使我们能够每秒评估数百万种可能的攻击，这对于人类来说是无法独自管理的。

媒体：机器学习如何改变安全运营，优化关键SOC指标？

Zuk回答：我们从两个方面来处理网络安全。第一个是预防，主要集中在防止对手入侵——传统的网络安全、终端安全和访问管理。然而，我们也必须面对潜在的入侵现实。因此，如果有入侵者成功进入，SOC的职责是主动追踪他们，而机器学习在这里发挥了关键作用，无论威胁是在外部还是内部，都能支持检测和响应。

媒体：您的客户使用的云平台数量是否在增加？他们是否正在寻找应对云检测与响应的复杂性的方法？

Zuk回复：绝对是这样。与传统数据中心相比，安全操作团队常常被云环境的复杂性所压倒。这种复杂性需要有效的工具来管理云安全。将安全操作整合到DevOps中的概念并未取得预期效果，因为双方仍面临相似挑战。XSIAM正是为了解决这些复杂性而提供的解决方案，无论是专注于云的SOC还是通用SOC。

媒体：机器学习在Cortex XSIAM架构中扮演什么角色？

Zuk回答：Cortex XSIAM本质上是一个机器学习系统，利用定制模型来检测各种类型的攻击。目前，我们拥有大约1,400个由网络安全专家（包括前军事和情报网络行动人员）开发的专门模型，他们将其经验转化为有效的威胁检测模型。

媒体：您怎样处理攻击数据，以训练来自不同客户交互的模型？

Zuk答复：我们的机器学习方法与市场上的常见趋势不同。我们并不使用客户数据训练模型，而是利用来自不同来源的攻击数据。这使我们能够确定客户基础设施的正常状态，并在不泄露数据隐私的情况下识别异常。

媒体：您的客户如何看待SOC指标？

Zuk表示：我们积极鼓励客户测量关键指标，如平均检测时间（MTTD）和平均响应时间（MTTR）。目前研究表明，MTTD通常以月为单位，但我相信我们可以将其缩短至几周甚至几天。同样对于MTTR，通常计量为小时。大部分客户和潜在客户目前并没有测量这些重要指标。

媒体：您如何处理定价和升级？

Zuk回答：XSIAM的定价基于分析的数据量。我们的目标是使定价与现有的SOC解决方案保持一致，尽管我们处理的数据量通常比典型的安全信息和事件管理（SIEM）系统多10到100倍。我们希望避免SOC预算的急剧增加。

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