📊 Пять мифов об искусственном интеллекте в SOC С дистанции в пару-тройку лет активного использования больших языковых моделей в защите можно сделать неприятный вывод: индустрия разогнала ожидания быстрее, чем инженеры успели наладить конвейер триажа. На саммите Rapid7 прямо указали на пять когнитивных искажений, прочно засевших в головах руководителей SOC. Главная беда не в том, что AI плохо обнаруживает угрозы, а в том, что команды выстраивают процессы вокруг иллюзий, а не механики работы моделей. Первый миф — что AI снижает нагрузку на аналитиков сам по себе. На практике без тонкой настройки коннекторов и жёсткого подавления ложноположительных срабатываний уровень шума только растёт. Второй миф касается полного замещения L1-аналитиков: модель хорошо резюмирует инциденты, но проваливается на связывании событий, выходящих за пределы обученного контекстного окна. Третий — вера в plug-and-play. Без адаптации под конкретный ландшафт активов, модель галлюцинирует критический инцидент там, где его нет, и наоборот. Четвёртый — представление, будто AI гарантирует воспроизводимость расследований. Дрейф модели при обновлении весов может изменить вердикт по одному и тому же набору телеметрии уже через месяц. Пятый — идея, что SIEM с AI-надстройкой способен заменить MDR-вендора с живыми охотниками за угрозами. Главная боль здесь не в отставании технологии, а в управленческом рефлексе покупать AI-свисток к SIEM и считать вопрос безопасности закрытым. Кто ответит за ложный негатив, если модель просто не посчитала аномалию статистически значимой? Ваш SOC сейчас способен доказать, что AI не съел инцидент, или живёт на доверии к чёрному ящику? По данным Rapid7 #SOC #AI #автоматизация #AlertFatigue #MDR