介绍

全球安全自动化行业正在快速发展。预计2025年至2031年间，安全自动化市场的复合年增长率将达到14.8%。推动这一增长的因素包括：网络威胁的日益增多和复杂性、全球云计算和DevOps模式的采用、监管要求的提高，以及人们对更快速、更有效的安全运营的渴望。

安全自动化通常是指诸如 SOAR（安全编排、自动化和响应）、SIEM（安全信息和事件管理）、XDR（扩展检测和响应）和 RPA（机器人流程自动化）等技术和服务，它们利用人工智能/机器学习 (AI/ML) 进行安全、威胁检测和修复，从而减少人工劳动、缩短响应时间、降低错误率并增强组织的安全态势。对于那些面临警报泛滥、缺乏专业安全分析和复杂攻击面的企业来说，自动化不再是一种选择，而是必需的。

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增长战略

平台整合与统一：业界正在从单点解决方案转向集成检测、编排、响应和自动化的单一平台。例如，Palo Alto Networks 推出了具有主动暴露管理和自动修复功能的 Cortex XSIAM 3.0 平台。

利用AI/ML和生成式AI：自动化与AI/ML分析相结合，可以过滤警报、消除噪音并自动响应事件，从而增强自动化能力。Palo Alto的“Precision AI”套件就是一个例子。

并购和生态系统增长：较大的供应商正在通过收购或合并来增强能力，例如 Palo Alto 提议收购身份安全图标 Cyber​​Ark。

行业垂直和地域扩展解决方案：公司适应高风险垂直行业（金融、医疗保健）和地区（亚太地区），这些地区的监管审查非常严格，网络风险也在不断增加。

托管服务和外包：由于内部专业知识仍然有限，大多数组织将安全自动化职责外包给引入自动化堆栈和托管检测/响应流程的 MSSP（托管安全服务提供商）。

未来趋势与机遇

AI代理和机器身份安全：随着企业部署AI代理、物联网设备和自主系统，机器身份也随之激增。Cyber​​Ark正在扩展其平台，以保护人类、机器和AI代理的身份。

CI/CD 管道中的 DevSecOps 和安全自动化：随着越来越多的组织在软件生命周期早期集成安全性，安全自动化工具插入 CI/CD 管道和左移实践。

云原生和多云自动化：随着云技术的普及，云态势、运行时、应用安全和容器环境的自动化成为焦点。Palo Alto 的“Cortex Cloud”正是这一领域的解决方案。

监管/合规自动化：随着监管要求变得更加严格（数据保护、隐私、关键基础设施），自动化有助于审计、日志记录、补救工作流程。

中小企业市场增长：大型企业是最初的采用者，但小型企业也拥有增长机会，可以推动简化的自动化工具、SaaS 交付模式和具有成本效益的托管服务。

印度/亚太地区的区域增长：新兴市场在自动化方面投入更多资金以克服安全成熟问题，从而为供应商提供本地化解决方案的机会。

关键部分

通过奉献

解决方案

服务

按技术

人工智能和机器学习

预测分析

机器人流程自动化

用户行为和实体行为分析

按应用

网络安全

我是

端点安全

事件响应管理

按垂直

金融服务业协会

制造业

媒体与娱乐

能源和公用事业

零售和电子商务

主要参与者和最新进展

Palo Alto Networks

推出了其云安全解决方案的最新版本 Cortex Cloud，带来了跨代码到云到 SOC 的自动修复、AI 驱动的优先级排序和单一工作流程。

推出 Cortex XSIAM 3.0，旨在实现自动化曝光管理（消除高达 99% 的噪音）和主动 SOC 流程。

宣布计划收购 Cyber​​Ark，将身份安全纳入其平台战略。

这些行动表明我们正朝着自动化、人工智能驱动、端到端的安全流程迈进。

Splunk

发布了 Splunk Enterprise Security 8.2 的主要升级，集成了 AI 和自动化功能，用于警报优先级排序、自定义搜索查询创建和剧本自动化。

通过自动化检测（OpenTelemetry）和针对规模 Kubernetes/云环境的服务库存自动化，增强可观察性平台。

主持了 .conf25 会议，预览了用于 SOC 自动化（在 Splunk ES 8.2 下）的 agentic-AI 工具以及与思科更广泛的安全产品组合的更深层次的集成。

这些进步凸显了 Splunk 在融合安全自动化、可观察性和分析方面的努力。

Cyber​​Ark

在其机器身份安全产品组合中增加了深度发现和上下文功能，从而允许在整个企业内自动查看和控制机器身份。

推出 Cyber​​Ark 安全 AI 代理解决方案，将身份优先保护扩展到 AI 代理，将其视为需要持续发现和控制的特权身份。

通过强调身份方面（人、机器、人工智能代理），Cyber​​Ark 将自己牢牢地置于自动化安全操作的思路之中。

结论

安全自动化的机遇显然正处于转折点。随着企业面临不断扩大的攻击面、日益增长的云端和基于人工智能/代理的风险敞口，以及持续的技能短缺，自动化安全事件响应为企业提供了一条通往可扩展、可靠防御的诱人途径。预计增长（到 2030 年将达到 229 亿美元）凸显了这一机遇的广阔范围。拥有端到端平台、强大的自动化/人工智能、以身份为中心的功能和合法服务的供应商将占据有利地位。

对于企业来说，特别是那些处于高风险行业或正在经历云/人工智能转型的企业，关键不仅在于采用自动化技术，还在于将其集成到流程中，与当前的工作流程相连接，并重新调整团队以依赖并有效地利用这些流程。

常见问题 (FAQ)

“安全自动化”到底指的是什么？

安全自动化是一种自动执行安全操作的实践和技术，例如警报分类、威胁检测、事件调查、响应编排、漏洞扫描和修复，无需（或无需）人工干预。它可以提高速度、降低运营开销并减少人为错误。

为什么安全自动化市场增长如此迅速？

多重影响：网络攻击的频率和复杂性不断上升，云/多云和 DevOps 架构的采用率不断上升，人才短缺，法规监管，以及成本和批评后果的不断升级。自动化有助于更快地检测和响应，并提高效率。

自动化会取代安全分析吗？

不完全是。自动化是对分析的补充，将他们从单调乏味、低价值的任务中解放出来，使他们能够专注于更高价值的调查、战略和决策。好的自动化是人机互动，而不是完全的自主。

常见的安全自动化用例有哪些？

自动警报分类和优先级排序

自动事件响应（例如，隔离受感染的主机）

漏洞管理和补丁编排

错误配置的云态势修复

身份/特权自动化（即时访问）

CI/CD 管道中的 DevSecOps 自动化

采用该技术面临的主要挑战是什么？

挑战包括：技能缺陷、遗留工具碎片化、警报过载、组织阻力/惰性、衡量自动化投资回报率的挑战，以及确保安全控制本身不会产生新的威胁（例如，自动化错误、虚假警报）。

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