安全告警分诊智能体实验：降噪与处置建议

在实验室内部测试环境中，我们搭建了一套面向安全运营的告警分诊智能体原型，目标是让 AI 先完成告警聚合、优先级判断和初步处置建议，再由分析师复核。

当前进展：原型接入模拟 SIEM、EDR 与防火墙日志，按实体、时间窗和攻击链阶段做关联，输出“需立即处置 / 可排队 / 建议关闭”三档结论，并附带证据片段与处置脚本草稿。

阶段性数据：在 30 天模拟日志、约 12 万条告警样本上，聚合降噪后待人工确认量下降约 62%，关键事件召回率约 94%，平均分诊耗时由 4.5 分钟降至约 40 秒。误判主要集中在跨源实体对齐和长尾低危告警上下文缺失。

下一步计划：接入资产、漏洞与身份库，补充可解释性记录和人工复核闭环；同时验证分诊、取证、处置建议三类智能体协同在小规模真实流量下的稳定性，重点观察误报抑制与漏报风险的平衡。