2025年安全现状报告

核心观点

• SOC 效率低下：SOC 团队花费大量时间维护工具、应对警报过载和数据问题，导致效率低下，错失防御威胁的机会。
• AI 引领未来：AI 技术将成为 SOC 发展的关键，通过自动化和智能化提升效率，并帮助分析师专注于更重要的任务。
• 技能差距：检测工程、DevSecOps 和合规管理是未来 SOC 发展的关键技能，但目前存在较大技能差距。
• 检测即代码：检测即代码 (DaC) 是一种更智能、更快速、自动化程度更高的威胁检测方法，将成为未来 SOC 的前沿和中心。
• 统一和连接：SOC 团队需要与其他部门紧密协作，通过统一平台实现数据共享和流程自动化，提升整体效率。

关键数据

• 59% 的受访者表示，他们花在维护工具上的时间比处理威胁调查和缓解等关键工作的时间多。
• 47% 的受访者指出，警报问题是 SOC 中效率低下的最常见原因。
• 57% 的受访者表示，由于其数据管理策略的差距，他们在调查过程中损失了宝贵的时间。
• 49% 的受访者认为，这是他们组织中最大的网络安全挑战。
• 74% 的受访者将检测工程列为构建未来 SOC 的最重要技能之一。
• 53% 的受访者表示，他们的团队在这方面没有跟上速度。
• 46% 的受访者表示，他们在这方面做得不够。
• 35% 的受访者经常或总是使用检测即代码。
• 63% 的受访者表示，他们希望在未来经常或总是采用这种方法。
• 78% 的受访者表示，他们的安全工具分散且互不关联。
• 69% 的受访者表示，这种脱节给他们的团队带来了中度到显著的挑战。
• 40% 的受访者认为，SOC 在现在和不久的将来都不是独立的功能。

研究结论

• 未来 SOC 将更加依赖 AI 和自动化技术，分析师将专注于更高级的任务，如构建更强大的防御方法和完善调查协议。
• 检测工程、DevSecOps 和合规管理是未来 SOC 发展的关键技能，组织需要投入资源进行人才培养和技能提升。
• 检测即代码 (DaC) 将成为未来 SOC 的主流威胁检测方法，组织需要积极探索和采用 DaC 技术。
• SOC 团队需要与其他部门紧密协作，通过统一平台实现数据共享和流程自动化，提升整体效率，打造更具韧性的安全态势。