Zmęczenie alertami w SOC cichym zagrożeniem dla firm. Jak mu przeciwdziałać?

Zespoły bezpieczeństwa IT (SOC) toną w alertach – i to nie przesada. Każdego dnia analitycy otrzymują tysiące powiadomień z narzędzi ochronnych, ale większość z nich to fałszywe alarmy. Paradoksalnie im więcej alertów, tym trudniej dostrzec prawdziwe zagrożenie. Zjawisko to, nazywane zmęczeniem alertami (ang. alert fatigue), staje się poważnym ryzykiem biznesowym, które może prowadzić do przeoczenia ataku, wydłużenia czasu reakcji i zwiększenia strat.

Dlaczego alertów jest tak dużo?

Systemy bezpieczeństwa są coraz skuteczniejsze w wykrywaniu podejrzanej aktywności, ale gorzej radzą sobie z jej priorytetyzacją. Jak komentuje Obbe Knoop, CEO firmy Lanxit, narzędzia często przypisują alertom punktową ocenę ryzyka – na przykład 32 na 100 – bez podania kontekstu. „Co to znaczy? Co oznacza wynik 100 na 100? Bez kontekstu jest to bezwartościowe” – zauważa Knoop. Brak kontekstu stanowi kluczowy problem: alert może sugerować pilną podatność, ale po sprawdzeniu okazuje się, że dotyczy urządzenia bez dostępu do internetu i o zerowym znaczeniu dla ciągłości biznesu.

Dodatkowym czynnikiem jest rozwój sztucznej inteligencji po stronie atakujących. Jeff Reed, CTO w SentinelOne, wyjaśnia: „Atakujący coraz częściej używają AI do skalowania operacji – szybszej analizy skradzionych danych, generowania bardziej przekonujących kampanii phishingowych i automatyzacji części procesu włamania”. Przekłada się to na jeszcze większą liczbę alertów, którą ludzie – nawet najbardziej doświadczeni analitycy – przestają nadążać analizować.

Efekt domina: od zmęczenia do wypalenia

Ciągła presja i natłok sygnałów prowadzą nie tylko do błędów w pracy, ale także do poważnych konsekwencji zdrowotnych. Jak zaznacza źródło SecurityWeek w artykule o zmęczeniu alertami, analityk SOC jest narażony zarówno na zmęczenie alertami (wpływ na pracę), jak i wypalenie zawodowe (wpływ na zdrowie). „Wypalenia nie da się wyleczyć – można mu tylko zapobiegać lub je łagodzić” – czytamy w analizie. Jeśli firma nie zadziała w porę, skutki mogą być katastrofalne: od przeoczenia pojedynczego fałszywie uznanego za bezpieczny alertu, aż po pełen kompromis systemów.

Zmęczenie alertami nie wynika z okazjonalnych nadgodzin, ale z ciągłego, nieprzerwanego stresu. Analitycy zaczynają podświadomie zbyt agresywnie filtrować alerty, zakładając, że większość to fałszywe alarmy. W efekcie prawdziwe sygnały zagrożenia giną w szumie. To prosta droga do wydłużenia czasu przebywania atakującego w sieci (dwell time) i zwiększenia promienia rażenia (blast radius).

Więcej alertów, nie mniej – nowe podejście

Rozwiązania problemu są co najmniej dwa. Można próbować zmniejszyć liczbę alertów przez formalne filtrowanie, ale ryzykuje się odrzuceniem tych naprawdę ważnych. Alternatywę stanowi automatyzacja analizy z użyciem AI. Ariel Parnes, były oficer jednostki cybernetycznej IDF 8200, proponuje zaskakującą strategię: zamiast redukować alerty, należy ich zbierać więcej, ale po to, by lepiej je ze sobą korelować. Celem jest rekonstrukcja każdej akcji, logu i sygnału w spójną sekwencję ataku, tak aby analityk nie przeglądał pojedynczych zdarzeń, ale czytał pełną historię zachowania napastnika. „Automatyzacja oparta na AI może zamienić powódź alertów w jasne priorytety” – ocenia Parnes.

Podobnego zdania jest Ismael Valenzuela z Arctic Wolf. Według niego organizacje przechodzą na modele operacyjne łączące automatyzację, korelację i ciągłe monitorowanie, by ograniczyć szum i dać analitykom więcej czasu na badanie zagrożeń. Michael Brown, CISO w Presidio, podkreśla: „Analitycy nie powinni pracować na surowych alertach, tylko na skorelowanych zdarzeniach. To umożliwia znacznie szybsze dochodzenia i remediację, jednocześnie redukując wypalenie”.

Jak technologie mogą odciążyć zespół?

Kluczem jest wykorzystanie uczenia maszynowego i modeli językowych, które przejmą żmudne powtarzalne zadania. Jeff Reed wyjaśnia: „AI staje się niezbędne do analizy ogromnych ilości danych telemetrycznych, korelacji sygnałów z wielu środowisk i identyfikacji tych nielicznych zdarzeń, które stanowią realne ryzyko. Zamiast prezentować analitykowi tysiące odizolowanych alertów, AI grupuje powiązaną aktywność, dodaje kontekst i priorytetyzuje zdarzenia na podstawie potencjalnego wpływu”.

Merlin Gillespie z Cybanetix zwraca uwagę, że tradycyjne wskaźniki kompromitacji (IoC) nie wystarczą. Ataki stały się subtelniejsze – napastnicy używają skradzionych poświadczeń i technik „living off the land”. Dlatego, podobnie jak Parnes, zaleca zbieranie większej liczby alertów, ale przy wsparciu technologii: „Połączenie ML i LLM może przejąć 90% triage’u i wstępnego dochodzenia”. Dzięki temu specjaliści mogą skupić się na tym, co najważniejsze – zrozumieniu zachowania atakującego i podejmowaniu strategicznych decyzji.

Dla polskich firm to ważna lekcja. Zmęczenie alertami to nie tylko problem dużych SOC-ów, ale każdej organizacji, która inwestuje w narzędzia bezpieczeństwa bez odpowiedniego procesu ich obsługi. Warto już dziś przeanalizować, czy nasze zespoły mają możliwość odróżnienia sygnału od szumu – zanim zrobią to za nas cyberprzestępcy.