Datadog представила решение для автоматизированного расследования инцидентов безопасности с помощью ИИ-агентов. Система интегрируется в пайплайн мониторинга, позволяя анализировать алерты без необходимости использования дорогостоящих внешних моделей. Инструмент самостоятельно собирает контекст, сопоставляет события и формирует отчеты, что значительно сокращает время реагирования (MTTR) и снижает нагрузку на SOC-команды, сохраняя при этом контроль над затратами на инференс.
Традиционный подход к анализу безопасности часто упирается в высокую стоимость API-запросов к крупным языковым моделям при обработке больших объемов логов. Новый подход Datadog использует специализированные агентные рабочие процессы, которые фильтруют и приоритизируют данные до того, как они попадут в модель. Это позволяет автоматизировать рутинные задачи, такие как проверка подозрительных IP-адресов или анализ аномалий в поведении пользователей, без переплаты за избыточные токены.
Платформа позволяет инженерам безопасности настраивать логику работы агентов под специфические угрозы компании. Вместо отправки всех данных в облачную модель, система выполняет предварительную обработку на стороне инфраструктуры мониторинга. Такой подход обеспечивает баланс между глубиной анализа и операционной эффективностью, позволяя масштабировать процессы безопасности по мере роста объема генерируемых событий.
Ключевые факты
- Система автоматизирует сбор контекста для каждого алерта, исключая необходимость ручного поиска в логах.
- Использование агентного подхода позволяет снизить расходы на инференс по сравнению с прямой отправкой всех данных в frontier-модели.
- Инструмент интегрирован в существующий пайплайн Datadog, что обеспечивает бесшовный переход от обнаружения угрозы к её расследованию.
- Решение сфокусировано на снижении времени реагирования на инциденты (MTTR) за счет автоматической приоритизации и первичного анализа событий.