SOC 3.0 : Die Evolution des Security Operations Centers und die Rolle der KI

Um die Entwicklung im Security Operations Center zu verstehen, lohnt sich ein Blick auf die bisherigen Generationen des SOC und welche technologischen Fortschritte die jeweilige Entwicklungsstufe geprägt haben.

Evolution im SOC

Seit Jahrzehnten sind Security Operations Center das Herzstück der Cyberabwehr. Doch mit der zunehmenden Geschwindigkeit und Komplexität von Bedrohungen mussten sich SOCs weiterentwickeln. Diese Entwicklung lässt sich in drei Phasen unterteilen:

• SOC 1.0 – Traditionelles, manuelles SOC
• SOC 2.0 – Teilweise automatisiertes SOC
• SOC 3.0 – KI-gestütztes, modernes SOC

Jede dieser Phasen wird anhand von vier Kernfunktionen betrachtet:

• Alarm-Triage und Reaktion
• Erkennung & Korrelation
• Bedrohungsanalyse
• Datenverarbeitung

SOC 1.0: Das traditionelle, manuelle SOC

Manuelle Triage und mühsame Reaktion

Frühe SOCs wurden von Alarmfluten überrollt. Sicherheitsteams verbrachten endlose Stunden damit, Fehlalarme zu sortieren und relevante Warnmeldungen zu identifizieren. Die Reaktion erfolgte nach starren Prozeduren, die manuell abgearbeitet wurden – von der Identifizierung betroffener Systeme bis zur Isolierung und Log-Analyse.

Ein typisches Beispiel: Wenn ein Testserver eine Verbindung zu einer Domäne außerhalb des Produktionsnetzwerks herstellte, wurde im SOC jedes Mal ein Alarm ausgelöst. Meist wurde schnell klar, dass es sich um harmlosen Datenverkehr handelte. Die Lösung? Testserver und unkritische Systeme wurden von der Alarmierung ausgeschlossen. Dieses ständige Nachjustieren – „Alarmregeln anpassen!“ oder „Diesen Server ignorieren!“ – wurde zur Routine. Statt echte Bedrohungen zu bekämpfen, investierte das SOC viel Zeit in die Verwaltung unnötiger Alarme.

Auch die Reaktionsmaßnahmen liefen komplett manuell ab. Unternehmen speicherten ihre Standard Operating Procedures (SOPs) meist in Wikis oder SharePoint. Sobald ein Alarm als ernst eingestuft wurde, arbeitete ein Analyst die SOP Schritt für Schritt ab:

1. Betroffenes System identifizieren
2. Host isolieren
3. Anmeldeinformationen zurücksetzen
4. Logs für die Forensik sammeln

Diese SOPs waren statische Dokumente, die bei jedem Vorfall händisch abgearbeitet werden mussten. Zur Unterstützung nutzte das SOC vor allem Sicherheitsinformations- und Ereignismanagementsysteme (SIEM) in Verbindung mit SharePoint zur Dokumentation.

Die Herausforderungen mit früheren SIEM-Systemen und Korrelation

In der SOC 1.0-Phase basierte die Bedrohungserkennung auf manuell erstellten Abfragen und Regeln. SIEM-Systeme wie QRadar oder Splunk erforderten hohes Fachwissen, um Log-Daten, Ereignisse und bekannte Bedrohungsindikatoren (Indicators of Compromise, IOCs) zu verknüpfen. Bereits ein kleiner Fehler in einer Abfrage konnte dazu führen, dass echte Bedrohungen übersehen oder zu viele Fehlalarme ausgelöst wurden. Nur wenige Experten im Unternehmen konnten diese Regeln zuverlässig pflegen, was zu Engpässen und langsamen Reaktionszeiten führte.

Aufwendige Bedrohungsanalysen – nur für Experten möglich

Jede Sicherheitsanalyse erforderte erfahrene – und teure – Analysten. Da es keine Automatisierung gab, mussten Experten Log-Daten durchsuchen, Abfragen schreiben und Zusammenhänge manuell erkennen. Dies machte den Prozess extrem zeitaufwendig.

Junior-Analysten konnten nur einfache Alarme prüfen und leiteten die meisten Vorfälle an erfahrene Kollegen weiter, da ihnen die passenden Werkzeuge für eine eigenständige Analyse fehlten. Das SOC war überlastet und kaum skalierbar.

Manuelle und fehleranfällige Datenverarbeitung

Die Verarbeitung großer Datenmengen war umständlich: Jede neue Log-Quelle musste manuell integriert werden. Administratoren mussten für jede Datenquelle eigene Parsing-Regeln, Indexierungsstrukturen und Tabellen anlegen – ein mühsamer und fehleranfälliger Prozess.

Ein weiteres Problem waren separate Datenpipelines für verschiedene Systeme. Jede Änderung, sei es ein neuer Anbieter oder ein neues Sicherheitstool, bedeutete wochenlange Anpassungen. Diese manuell konfigurierten Pipelines waren anfällig für Fehler und Systemausfälle, wenn sich eine Quelle änderte.

Hohe Kosten, manuelle Prozesse und eine enorme Belastung für Analysten – SOC 1.0 war ein reaktives System, das sich kaum weiterentwickeln konnte.

SOC 2.0: Das aktuelle, teilweise automatisierte SOC

Enrichments & Automatisierung mit SOAR

Mit Security Orchestration, Automation and Response (SOAR) wurde die Arbeit in der IT-Sicherheit effizienter. Warnmeldungen im SIEM konnten automatisch mit zusätzlichen Informationen angereichert werden. So ließ sich eine IP-Adresse in einer Warnmeldung mit Bedrohungsdatenbanken und Geolokalisierungsdiensten abgleichen. Ein Hostname konnte mit einem Asset-Inventar oder einer Schwachstellenmanagement-Datenbank verknüpft werden. Dieser zusätzliche Kontext half Analysten, schneller zu entscheiden, ob eine Warnmeldung wirklich bedrohlich war.

Ein weiterer großer Fortschritt waren automatisierte Standardarbeitsanweisungen. SOAR-Tools ermöglichten es Analysten, wiederkehrende Aufgaben zu codieren und in sogenannten „Playbooks“ automatisch ausführen zu lassen. Statt eine Wiki-Seite schrittweise abzuarbeiten, konnte das SOC auf Skripte zurückgreifen, die bestimmte Maßnahmen automatisch durchführten – etwa das Isolieren eines Hosts oder das Blockieren einer IP-Adresse.

Doch zwischen der Anreicherung von Informationen und automatisierten Gegenmaßnahmen blieb die Entscheidungsfindung weitgehend manuell. Zwar hatten Analysten mehr Kontext, mussten aber weiterhin selbst überlegen, welche Schritte als Nächstes notwendig waren. Zudem war der Einsatz von SOAR-Tools (zum Beispiel Torq, Tines, BlinkOps, Cortex XSOAR, Swimlane) mit erheblichem Aufwand verbunden. Die Systeme mussten zunächst aufwendig eingerichtet und kontinuierlich gewartet werden. Sicherheitsexperten mussten Playbooks entwickeln und regelmäßig anpassen. Schon eine kleine Änderung an einer externen Schnittstelle konnte ganze Arbeitsabläufe lahmlegen. Selbst der Wechsel eines Endpoint-Anbieters konnte wochenlange Nacharbeiten erfordern. Der Aufwand für die Pflege dieser Automatisierungen war also nicht zu unterschätzen.

Bessere Erkennung mit XDR und vordefinierten Regeln

In SOC 2.0 gab es große Fortschritte bei der Erkennung und Korrelation von Sicherheitsvorfällen – vor allem durch vorgefertigte Inhalte. Moderne SIEM-Plattformen und XDR-Lösungen (Extended Detection and Response) bieten Bibliotheken mit direkt nutzbaren Erkennungsregeln für typische Bedrohungen. Das spart SOC-Analysten viel Zeit, da sie nicht mehr jede Regel selbst schreiben müssen.

Tools wie Exabeam, Securonix, Gurucul und Hunters helfen dabei, Daten aus verschiedenen Quellen – etwa Endpunkten, Cloud-Anwendungen, Netzwerkverkehr und Identitätsanbietern – einfacher zu verknüpfen. Anbieter wie Anvilogic oder Panther Labs liefern umfassende Regelbibliotheken für unterschiedliche Datenquellen. Dadurch wird es deutlich einfacher, Abfragen zu erstellen und komplexe Bedrohungen zu erkennen.

Schrittweise Verbesserungen bei der Bedrohungsuntersuchung

Trotz der Fortschritte durch XDR hat sich der eigentliche Ablauf der Bedrohungsuntersuchung im Vergleich zu SOC 1.0 kaum verändert. Zwar sind die Tools besser integriert und mehr Daten auf einen Blick verfügbar, doch die Analyse erfordert weiterhin manuelle Korrelation und das Fachwissen erfahrener Analysten.

XDR kann verdächtige Aktivitäten effizienter erkennen, automatisiert jedoch nicht automatisch tiefere forensische Analysen oder Bedrohungssuchen. Erfahrene Analysten bleiben unverzichtbar, um komplexe Zusammenhänge zu verstehen und verschiedene Indikatoren einer Bedrohung miteinander zu verknüpfen.

Effizientere Datenverarbeitung in SOC 2.0

Die Datenverarbeitung in SOC 2.0 ist durch bessere Integrationen und eine optimierte Steuerung mehrerer Datenpipelines deutlich effizienter geworden. SIEM-Lösungen wie Microsoft Sentinel können Daten aus beliebten Quellen automatisch analysieren und mit vordefinierten Strukturen verarbeiten. Das erleichtert die Implementierung und verkürzt die Zeit bis zum produktiven Einsatz.

Lösungen wie CRIBL ermöglichen es Unternehmen, einmal festgelegte Datenpipelines zu nutzen, um Logs in das richtige Format zu bringen, mit relevanten Informationen anzureichern und an die passenden Systeme weiterzuleiten. So kann eine einzelne Datenquelle beispielsweise mit Bedrohungsindikatoren versehen und sowohl an ein SIEM zur Sicherheitsanalyse als auch an einen Data Lake zur langfristigen Speicherung gesendet werden.

Diese Verbesserungen entlasten das SOC-Team zwar, doch die Verwaltung dieser Integrationen und Pipelines bleibt anspruchsvoll. Zudem sind die Kosten für die Speicherung und Analyse großer Datenmengen in cloudbasierten SIEM- oder XDR-Plattformen weiterhin ein erheblicher Kostenfaktor.

Insgesamt hat SOC 2.0 große Fortschritte bei der automatisierten Anreicherung und der Umsetzung von Playbooks gemacht. Doch die wirklich aufwendigen Aufgaben – analytisches Denken, kontextbezogene Entscheidungen und tiefgehende Bedrohungsanalysen – bleiben manuell und ressourcenintensiv. SOC-Teams kämpfen weiterhin damit, mit neuen Bedrohungen, zusätzlichen Datenquellen und dem hohen Aufwand für die Wartung von Automatisierungsprozessen Schritt zu halten.

Fazit: SOC 2.0 brachte Fortschritte durch Automatisierung, doch Analysten blieben in mühsame, manuelle Prozesse eingebunden.

SOC 3.0: Das KI-gestützte, moderne SOC

SOC 3.0 bringt künstliche Intelligenz und verteilte Data Lakes ins Spiel – und verspricht dadurch einen großen Fortschritt in der Effizienz und Bedrohungserkennung.

KI-gestützte Automatisierung im SOC

Dank bahnbrechender Fortschritte in der künstlichen Intelligenz kann das SOC inzwischen große Teile der Analyse- und Untersuchungsprozesse automatisieren. Maschinelle Lernmodelle, die mit umfangreichen Datensätzen zu normalem und bösartigem Verhalten trainiert wurden, können Warnmeldungen automatisch klassifizieren und priorisieren – und das mit minimalem menschlichem Eingriff. Zudem sind diese KI-Modelle mit umfangreichem Sicherheitswissen ausgestattet, wodurch Analysten schneller relevante Informationen finden und in ihre Arbeit einfließen lassen können.

Anstelle starrer Playbooks erstellt die KI dynamisch Handlungsempfehlungen. Analysten können diese überprüfen, anpassen und per Klick ausführen. Sobald ein SOC-Team Vertrauen in die KI-gestützte Reaktion gewinnt, kann das System sogar eigenständig Gegenmaßnahmen durchführen, was die Reaktionszeit weiter verkürzt.

Die menschliche Kontrolle bleibt erhalten: Experten überwachen die Entscheidungen der KI und bewerten ihre Handlungsvorschläge. Allerdings entfallen viele manuelle, sich wiederholende Aufgaben, die bisher SOC-Analysten belastet haben. Junior-Analysten können sich verstärkt auf die abschließende Validierung konzentrieren, während die KI die Hauptarbeit übernimmt.

Adaptive Bedrohungserkennung & intelligente Korrelation

In SOC 3.0 ist die SIEM- (und XDR-) Ebene weitgehend automatisiert. Statt menschlicher Experten erstellen und pflegen künstliche Intelligenz- und maschinelle Lernmodelle die Korrelationen. Das System lernt kontinuierlich aus realen Daten, passt Regeln an, um Fehlalarme zu reduzieren, und erkennt neue Angriffsmuster.

Bedrohungsdatenquellen, Verhaltensanalysen und Kontextinformationen aus der gesamten IT-Umgebung fließen nahezu in Echtzeit zusammen. Diese Erkenntnisse werden automatisch integriert, sodass das SOC sofort auf neue Bedrohungen reagieren kann – ohne auf manuelle Regelaktualisierungen warten zu müssen.

Automatisierte Bedrohungsanalyse auf Knopfdruck

Der wohl größte Wandel in SOC 3.0 liegt in der Art und Weise, wie künstliche Intelligenz nahezu sofortige Untersuchungen ermöglicht – ganz ohne aufwendige manuelle Codierung. Anstatt für jede Bedrohung eine detaillierte Anleitung oder ein Skript zu erstellen, analysiert die KI riesige Datenmengen und erstellt automatisch kontextreiche Untersuchungspfade.

Dank hoher Geschwindigkeit kann die KI innerhalb von Minuten oder sogar Sekunden Tausende von Ereignissen und Logs aus verteilten Datenquellen korrelieren und die relevantesten Erkenntnisse für den Analysten herausfiltern.

SOC 3.0 stärkt zudem Junior-Analysten: Selbst Analysten auf Level 1 oder 2 können durch KI-gestützte Untersuchungen Vorfälle bewältigen, für die bisher ein erfahrener Experte erforderlich war. In diesem Bereich gibt es zahlreiche Anbieter, darunter Startups, die KI-basierte Sicherheitsassistenten und automatisierte SOC-Plattformen entwickeln, um die Untersuchungszeit und die mittlere Reaktionszeit (MTTR) erheblich zu verkürzen.

Verteilte Data Lakes & optimierte Kosten

Da KI-gestützte Sicherheitslösungen immer mehr Daten benötigen, setzt SOC 3.0 auf eine intelligentere Strategie für Speicherung und Abfragen, um Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern.

1. Daten dort abfragen, wo sie gespeichert sind

KI-gestützte Tools sind nicht auf einen einzigen, zentralen Datenspeicher angewiesen. Stattdessen können sie Daten direkt an ihrem Speicherort abfragen – sei es in einem bestehenden SIEM, im kostenlosen Speicher eines Anbieters oder in einem eigenen S3-Bucket.

Diese Flexibilität ist entscheidend für die Kostenoptimierung. Einige Anbieter von Endpoint Detection and Response (EDR) oder Extended Detection and Response (XDR), wie CrowdStrike oder SentinelOne, bieten beispielsweise kostenlosen Speicherplatz für ihre eigenen Daten. Es ist daher wirtschaftlich sinnvoll, diese Daten in ihrer nativen Umgebung zu belassen, während andere Log-Daten in günstigeren Cloud-Speichern abgelegt werden können.

2. Flexible Abfragen statt teurer zentraler Speicherung

SOC 3.0 ermöglicht es, große Datenmengen kosteneffizient in günstigen Speichern wie einem S3-Bucket abzulegen, ohne dabei auf schnelle Abfragen zu verzichten. Statt alle Logs in eine teure zentrale Plattform zu übertragen, können Daten bei Bedarf direkt dort abgefragt und angereichert werden, wo sie liegen.

Auch Aspekte wie Datenresidenz und Performance werden berücksichtigt: Daten werden in der geografisch und regulatorisch sinnvollsten Umgebung gespeichert – beispielsweise näher an der Quelle, um gesetzliche Anforderungen zu erfüllen, oder in einer Region, die das beste Kosten-Nutzen-Verhältnis bietet.

3. Keine Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter

SOC 3.0 verhindert, dass Unternehmen an das Speicher- und Preismodell eines einzigen Anbieters gebunden sind. Falls es zu teuer ist, alle Daten in einem SIEM eines Anbieters zu speichern oder zu analysieren, können Unternehmen ihre Daten stattdessen in einer eigenen Umgebung aufbewahren – zu einem Bruchteil der Kosten. Gleichzeitig bleibt die Möglichkeit bestehen, diese Daten bei Bedarf flexibel abzufragen.

Fazit

Aus der Sicht eines Chief Information Security Officers (CISO) ist SOC 3.0 mehr als nur ein Schlagwort – es ist der nächste logische Schritt in der modernen Cybersicherheit. Es ermöglicht Sicherheitsteams, mehr Bedrohungen mit geringeren Kosten, höherer Genauigkeit und größerer Geschwindigkeit zu bewältigen.

KI wird den menschlichen Faktor nicht ersetzen, aber sie wird die Arbeitsweise im SOC grundlegend verändern. Sicherheitsprofis können effizienter arbeiten, sich auf strategische Initiativen konzentrieren und die Sicherheitslage ihres Unternehmens gezielt stärken – in einer Bedrohungslandschaft, die sich immer schneller weiterentwickelt.

Autoren

Shahar Ben Hador ist Mitbegründer und CEO von Radiant Security.

Der Artikel wurde übersetzt und redigiert von Stefan Mutschler (freier Journalist). Der Text erschien zuerst auf THN.