AI Automated Incident Response System Development

We design and deploy artificial intelligence systems: from prototype to production-ready solutions. Our team combines expertise in machine learning, data engineering and MLOps to make AI work not in the lab, but in real business.
Showing 1 of 1 servicesAll 1566 services
AI Automated Incident Response System Development
Complex
~2-4 weeks
FAQ
AI Development Areas
AI Solution Development Stages
Latest works
  • image_website-b2b-advance_0.png
    B2B ADVANCE company website development
    1212
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Development of a web application for FEEDME
    1161
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Website development for BELFINGROUP
    852
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Development of an online store for the company FURNORO
    1041
  • image_logo-advance_0.png
    B2B Advance company logo design
    561
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Development of a web application for Enviok
    822

Разработка AI-системы автоматического реагирования на инциденты Incident Response AI

Среднее время ручного реагирования на инцидент — 21 час. За это время ransomware шифрует всё доступное хранилище, данные покидают периметр, атакующий закрепляется на десятках узлов. Автоматизированный IR сокращает это до минут.

Проблема скорости и масштаба

SOC-команды захлёбываются в алертах: среднестатистический аналитик L1 обрабатывает 450+ алертов в день, из которых 67% — false positives (ESG Research). Усталость от алертов ведёт к пропуску реальных инцидентов. AI решает не только скорость, но и приоритизацию.

Архитектура системы

Инgest и корреляция

Все security events поступают в централизованный pipeline:

  • EDR events (процессы, файлы, сеть, реестр)
  • SIEM logs (network devices, servers, applications)
  • Cloud security events (AWS CloudTrail, Azure Activity Log)
  • Email security alerts
  • Threat intelligence feeds (MISP, TAXII)

Корреляция в реальном времени: граф событий объединяет разрозненные алерты в единый инцидент. Техника атаки, растянутая на 6 часов и 15 систем, становится одним кейсом, а не 47 отдельными тикетами.

Automated Triage

ML-классификатор оценивает каждый инцидент по нескольким осям:

  • Severity: от информационного до critical (с учётом бизнес-контекста, не только технического)
  • Confidence: вероятность true positive на основе исторических данных
  • Urgency: скорость распространения угрозы
  • Business impact: какие критичные системы затронуты

Модель: gradient boosting + контекстные embeddings из threat intelligence. Точность приоритизации: precision >91% при recall >89% на внутренних тестах SOC.

Playbook Execution Engine

Для каждого типа инцидента — заранее подготовленный автоматизированный playbook:

Тип инцидента Автоматические действия
Compromised account Сброс пароля, отзыв сессий, блокировка MFA bypass
Malware detection Изоляция хоста, memory dump, kill process
Data exfiltration attempt Блокировка исходящего трафика, DLP quarantine
Lateral movement Network segmentation enforcement, account lockdown
Phishing campaign URL blocking, email quarantine for all recipients
C2 communication IP/domain blacklisting, traffic redirection

Playbooks исполняются через SOAR (Security Orchestration, Automation and Response) с интеграцией в существующие инструменты.

AI Responder (LLM-assisted)

Для нестандартных инцидентов — LLM-ассистент, обученный на:

  • MITRE ATT&CK knowledge base
  • Исторических кейсах компании
  • Threat intelligence отчётах

Генерирует рекомендации по следующим шагам расследования, предлагает hypothesis о TTPs атакующего, формирует черновик отчёта об инциденте.

Оркестрация через SOAR

Платформы: Splunk SOAR (Phantom), Palo Alto XSOAR, Microsoft Sentinel Playbooks
Integrations:
  - Firewall API (Palo Alto, Fortinet, Cisco) → автоматические ACL
  - EDR API (CrowdStrike, Defender) → изоляция хостов
  - AD/Okta API → блокировка аккаунтов, сброс паролей
  - Ticketing (Jira, ServiceNow) → автосоздание инцидентов
  - Chat (Slack, Teams) → уведомления с деталями и кнопками действий

Human-in-the-loop

Не всё автоматизируется — некоторые действия требуют подтверждения человека:

  • Изоляция production-серверов
  • Блокировка C-level аккаунтов
  • Эскалация в правоохранительные органы

Система запрашивает подтверждение через Slack/Teams с таймаутом: если ответа нет в течение N минут — автоматическое действие или эскалация на следующий уровень.

Метрики после внедрения

  • MTTD → MTTA (Mean Time to Detect/Acknowledge): сокращение с часов до секунд
  • MTTR (Mean Time to Respond): с 21 часа до 30–90 минут для типовых инцидентов
  • Analyst capacity: один L1-аналитик обрабатывает 3–5× больше инцидентов
  • False positive handling: автоматическое закрытие 60–75% false positives без участия человека
  • Consistency: устранение human error в стандартных процедурах

Forensics и post-mortem

После закрытия инцидента система автоматически собирает:

  • Timeline всех событий с timestamps
  • Список затронутых систем и пользователей
  • IoCs для добавления в threat intelligence
  • Root cause analysis на основе граф-анализа событий
  • Черновик отчёта в формате, совместимом с требованиями регуляторов