РОЗРОБКА АГЕНТА ДЛЯ АНАЛІЗУ СПОВІЩЕНЬ НА ОСНОВІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ З ВИКОРИСТАННЯМ ПРОГРАМНИХ ЗАСОБІВ N8N ТА ELASTIC SECURITY - Волотовський, Олександр; Банах, Роман; Піскозуб, Андріян (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
У даній статті розглядається питання підвищення ефективності реагування на інциденти у центрах операцій безпеки шляхом впровадження автоматизованої системи аналізу подій, що поєднує платформу оркестрації робочих процесів n8n та великі мовні моделі. Застосування такого підходу враховує актуальні виклики кібербезпеки, зокрема безперервне зростання обсягу сповіщень, ускладнення інфраструктурних середовищ, обмеженість людських ресурсів та зниження ефективності ручного аналізу подій. Запропонована архітектура включає SIEM-систему Elastic Security як основне джерело подій, платформу n8n як оркестратор, LLM-агентів для природномовної інтерпретації інцидентів, а також зовнішні сервіси збагачення даних (AbuseIPDB, VirusTotal). Ключові функції системи охоплюють автоматизоване отримання, нормалізацію та збагачення подій безпеки, визначення рівня ризику, класифікацію інцидентів, формування коротких аналітичних звітів у форматі 5W (Who, What, When, Where, Why) та генерацію релевантних рекомендацій для реагування. Для оцінювання працездатності розробленого підходу проведено комплексне експериментальне дослідження, що включало моделювання реальних сценаріїв SOC, генерування типових інцидентів, виконання автоматизованого конвеєра аналізу та порівняння результатів із роботою аналітиків першого рівня підтримки. Окрему увагу приділено оцінюванню стабільності роботи LLM-агента за умов зміни формату подій, різноманітності джерел системних журналів та варіативності якості вхідних даних. Додатково досліджено поведінку системи у випадках неоднозначних або частково відсутніх атрибутів інцидентів, а також протестовано механізми компенсації впливу неповних або шумових даних. Результати аналізу засвідчили, що інтегрований підхід дозволяє автоматизувати значну частину рутинних операцій, забезпечує високу повторюваність прийнятих рішень, усуває суб’єктивність, притаманну ручному аналізу, та сприяє формуванню уніфікованих вердиктів. Окремо оцінено якість формування аналітичних висновків, відповідність опису події її реальному контексту, здатність LLM-класифікатора визначати ключові сутності, причини події та початкові рекомендації щодо дій реагування. Також перевірено сумісність системи з операційною інфраструктурою SOC та її здатність до масштабування за умов зростання кількості подій без зниження продуктивності. Отримані результати підтверджують, що запропонована система підвищує швидкість і якість реагування на інциденти, створює основу для переходу від реактивної до проактивної моделі SOC та зменшує когнітивне навантаження на аналітиків. Завдяки модульності оркестратора n8n і гнучкості LLM-агентів система може адаптуватися до нових типів загроз, розширювати функціонал без значних витрат та інтегруватися з широким спектром корпоративних сервісів. Таким чином, розроблене рішення формує технологічне підґрунтя для подальшого впровадження інтелектуальної автоматизації в інцидент-менеджмент і підтримує розвиток SOC наступного покоління.