Автономный SOC 2026: что уже можно отдать машине

Год назад автономный SOC воспринимался скорее как направление развития. На практике компании автоматизировали обогащение событий, отдельные сценарии реагирования, работу с ложными срабатываниями и типовые действия через SOAR. Большие языковые модели в основном оставались помощниками аналитика.

За год разговор заметно изменился. В SIEM, SOAR и XDR появляются ИИ-помощники и ИИ-агенты, а мировые вендоры уже демонстрируют работу нескольких агентов над одним расследованием. При этом зрелость заказчиков остаётся очень разной: по исследованию рынка SIEM, проведённому Yandex Cloud и Кибердомом среди 223 организаций, SOAR используют 38% опрошенных, 43% сталкиваются с ложными срабатываниями, а около 60% ограничивают объём собираемых событий.

На разберём не футуристический SOC без людей, а практический путь к автономности. Где достаточно SIEM, SOAR и классического машинного обучения? Где большие языковые модели действительно меняют процессы? Что уже можно поручить ИИ-агентам? Какие расследования и действия допустимо выполнять без аналитика? И как выбрать первый автономный сценарий, безопасно довести его до промышленной эксплуатации и доказать экономический эффект?

• Автономный SOC в 2026 году: зрелость и архитектура

• Какие задачи SOC ещё год назад выполнялись вручную, а сегодня уже автоматизированы?

• До какого этапа жизненного цикла инцидента сегодня реально дойти без постоянного участия аналитика?

• Какую долю работы L1 сегодня технически можно вывести из ручного контура?

• Что оказалось значительно сложнее автоматизировать, чем рынок ожидал год назад?

• Есть ли сегодня классы инцидентов, которые уже разумно расследовать и закрывать автономно, без просмотра аналитиком?

• Какие компоненты действительно обязательны для автономного SOC, а без каких можно обойтись?

• Какие процессы лучше вообще не отдавать ИИ, если они надёжно решаются детерминированной автоматизацией?

• Где классическое машинное обучение сегодня эффективнее больших языковых моделей?

• Можно ли вообще построить высокий уровень автономности при неполной телеметрии и фрагментированном контексте?

• Насколько мультивендорная архитектура ограничивает автономность SOC?

• Практика автономного SOC

• Какие сценарии применения ИИ в SOC сегодня реально применимы в промышленной эксплуатации?

• Где проходит практическая граница между ИИ-помощником и ИИ-агентом?

• Как заказчику отличить реального ИИ-агента от обычной автоматизации, которую просто назвали агентной?

• Что эффективнее для SOC: один универсальный ИИ-аналитик или несколько специализированных агентов?

• Достаточно ли от ИИ готового вердикта или аналитик должен получить проверяемую цепочку доказательств?

• Какие действия SOC сегодня уже безопасно выполнять полностью автономно?

• Как должна быть устроена цепочка автономного реагирования: ИИ принимает решение и сам выполняет действие - или ИИ анализирует ситуацию, а формальные условия проверяет и исполняет SOAR?

• Что должно определять допустимый уровень автономности - точность решения или последствия ошибки?

• Как выбрать первый процесс, который стоит сделать автономным?

• Какими метриками доказать, что автономизация SOC действительно работает и окупается?

• Итоги и прогнозы

• Какую работу SOC-аналитики практически перестанут делать вручную в ближайшие 3–5 лет?

• Какая ставка нынешнего рынка автономного и агентного SOC через несколько лет может оказаться ошибочной или сильно переоценённой?

• Что станет главным ограничителем автономности SOC в ближайшие 3–5 лет?

• Если у компании в 2027 году есть бюджет только на один проект по повышению автономности SOC - во что вы рекомендуете вложить его первым?

Приглашенные эксперты:

Андрей Шаляпин

Руководитель центра мониторинга и реагирования на киберугрозы, BI.ZONE

Михаил Карпенко

Инженер отдела развития, Security Vision

Максим Жевнерев

Руководитель направления технологического развития JSOC, ГК «Солар»

Владимир Зуев

Технический директор RED Security SOC, RED Security

Модераторы:

Уточняется

Уточняется