Toward Responsible AI-Augmented Cyber Defense: Pattern Recognition, Defense-in-Depth, and the Case for Human-AI Collaboration
网络安全文献长期记录 AI 在威胁检测、事件响应与预防方面的运营收益，同时也提出过度自动化、算法偏见与分析师技能退化等定性担忧，但一直缺少一个形式化、可证伪的模型，用来连接三组反复出现的构念：纵深防御理论（Defense-in-Depth）
#alert-fatigue
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← 返回所有主题Can Risk-Based Alerting Mitigate Cybersecurity Alert Fatigue?
本文针对安全运营中心（SOC）面临的网络安全告警疲劳问题，首次系统性地评估了基于风险告警（Risk-Based Alerting, RBA）方法的有效性。SOC 日常需要处理海量告警，其中大量为误报，导致真实攻击在有限的人力资源下难以被及时
PACT: Reducing Alert Fatigue in Low-Prevalence SOC Streams with Triggered Active Learning
安全运营中心（SOC）面临持续的警报疲劳问题：在低患病率的事件流中，即使很低的误报率也会产生大量的调查负担，而聚合的F1分数往往掩盖了分析人员的实际工作负荷。本文提出PACT（Pareto-aware Controller for Trig