安全告警分诊AI智能体：误报抑制与处置建议

安全运营里最消耗人力的往往不是检测，而是分诊。我们把分诊环节拆成一个可审计的智能体流程：一是上下文对齐，将原始告警与资产台账、身份权限、历史工单和暴露面信息关联，补齐「谁、在哪台机器、是否对外可达」；二是聚合归并，把同一攻击链上的多条告警合并为一个事件，并对已知运维行为（批量巡检脚本、备份任务、扫描器）打上可解释的白名单标签；三是给出处置建议，包括隔离、封禁与取证顺序，同时强制保留人工确认，避免自动化误伤生产业务。

要点：
· 内部验证环境（约800台终端、日均约1.2万条原始告警）中，聚合后事件数降至约600条，人工复核耗时下降约四成；每条抑制策略均记录命中原因，可回溯复盘。
· 下一步：补充ATT&CK映射与处置动作回归测试，在攻防演练中评估建议采纳率与漏报边界。