Gestire gli alert è diventato il vero punto critico del Security Operations Center. Non perché manchino strumenti di rilevazione, ma perché il volume e la velocità degli eventi rendono sempre più difficile distinguere ciò che è rilevante da ciò che non lo è.
In questo contesto si inserisce l’annuncio di Corelight, che introduce una nuova suite basata su AI agentica con l’obiettivo di intervenire su una delle attività più onerose per i team di sicurezza: il triage.
Il problema non è rilevare, ma analizzare
Nei SOC moderni, la rilevazione funziona. Il problema nasce subito dopo.
Gli alert aumentano, si sovrappongono e richiedono verifiche rapide. Il triage diventa così un’attività continua, spesso manuale, che assorbe tempo e risorse senza garantire sempre risultati coerenti.
È proprio qui che si creano rallentamenti operativi: analisi ripetitive, approcci non uniformi e difficoltà nel dare priorità agli eventi davvero critici.
Dal triage manuale a un processo più strutturato
La proposta di Corelight punta a rendere questa fase più solida e meno dipendente dall’intervento manuale.
L’Agentic Triage introduce un modello in cui l’analisi iniziale degli alert viene supportata da AI, con l’obiettivo di trasformare flussi disordinati in investigazioni più strutturate e leggibili. Non si tratta solo di velocizzare, ma di rendere il processo più consistente e verificabile.
Questo aiuta a ridurre la variabilità tra analisti e a costruire un approccio più standardizzato.
AI agentica: un livello diverso di automazione
Rispetto all’automazione tradizionale, il cambiamento è significativo.
L’AI agentica non esegue semplicemente azioni predefinite, ma lavora su dati e contesto, seguendo logiche operative simili a quelle di un analista. Il risultato è un supporto più “intelligente” nelle prime fasi dell’indagine, dove è necessario capire rapidamente la natura di un alert.
In questo modo, l’analista non parte da zero, ma da un primo livello di interpretazione già costruito.
Più velocità, ma soprattutto più coerenza
Ridurre il tempo di analisi è un obiettivo evidente, ma non è l’unico.
Uno dei benefici più concreti riguarda la qualità delle indagini. Avere un processo di triage più strutturato significa ottenere risultati più uniformi, ridurre errori e migliorare la capacità di prendere decisioni in tempi brevi.
Nel lungo periodo, questo incide direttamente sull’efficacia complessiva del SOC.
Migliorare la visibilità anche nei contesti più complessi
Un altro aspetto rilevante riguarda la capacità di lavorare su dati di rete, inclusi quelli più difficili da interpretare.
Attraverso modelli di machine learning, la piattaforma mira a estrarre informazioni utili anche da traffico cifrato o da contesti dove la visibilità è tradizionalmente limitata. Questo contribuisce a ridurre i blind spot e a rendere l’analisi più completa.
Cosa cambia per le aziende
Per le aziende, il punto non è solo introdurre nuova automazione, ma farlo in modo utile ai processi del SOC. In un contesto in cui gli alert aumentano e il tempo operativo si riduce, strumenti di questo tipo possono contribuire a rendere le analisi più rapide, coerenti e sostenibili.
Scoprire di più sulle soluzioni Corelight, è possibile visitare la pagina dedicata su DotForce.
Foto di Kevin Horvat su Unsplash
