随着云网融合业务持续深化，运营商网络、业务系统、安全设备产生海量多源异构安全告警，传统依靠规则与人工研判的运维模式，面临告警风暴、误报占比高、威胁溯源慢、处置闭环周期长等现实难题。某省级运营商引入智能化安全运维支撑服务，依托 AI 告警研判能力，构建 "数据汇聚‑AI 研判‑分级处置‑复盘迭代" 的安全运营闭环，实现告警降噪、威胁精准识别、事件处置效率显著提升，为关键信息基础设施安全运营提供可落地实践参考。
一、项目背景与现实痛点
该省级运营商覆盖核心网、业务平台、云资源池、运维堡垒机、第三方接入等大量资产，多厂商安全设备、网络网元、业务系统每日产生数万条原始告警数据，传统安全运维模式暴露出多重痛点。
第一，告警量级庞大，告警疲劳现象突出。不同安全产品输出格式不统一，大量同源衍生告警、业务波动带来的误报混杂在真实威胁中，安全运维人员需要在海量告警中筛选真正风险，人力消耗巨大，高危告警极易被淹没在告警风暴内。
第二，静态规则研判存在短板。传统规则引擎主要识别已知攻击特征，对于账号异常登录、特权账号越权操作、内网横向移动、慢渗透等隐蔽行为识别能力不足，面对新型变异攻击容易出现漏报；同时规则库维护工作量大，资产迭代后需要持续更新策略，运维成本居高不下。
第三，跨域溯源效率低下。告警分散在多个独立平台，单条告警只反映局部现象，缺少攻击链关联分析，安全人员需要跨多系统调取日志、人工梳理事件时序，威胁定位、根因分析耗时久，难以满足运营商分钟级应急响应的要求。
第四，处置流程缺少自动化闭环。告警研判、事件定级、工单派发、整改验证多依靠人工流转，事件处置质量高度依赖值班人员经验，不同班次研判标准不一致，缺少经验沉淀与模型自优化机制。
为破解上述问题，客户引入外部安全运维支撑服务，结合 AI 研判技术重构告警分析与事件处置体系，将 AI 能力与安全专家运营相结合，实现安全运维模式从 "人海筛查" 向 "智能研判、专家复核" 转型。
二、整体方案架构设计
本次保旺达智能化安全运维支撑服务采用 "平台能力 + 驻场专家运营" 的落地模式，搭建多层级 AI 告警研判体系，整体分为数据接入层、智能研判层、事件运营层、闭环处置层四个部分。
数据接入层：统一汇聚防火墙、入侵检测、堡垒机、审计平台、云安全组件等多源告警、原始日志与资产信息，完成字段标准化、格式归一化处理，解决多厂商设备数据孤岛问题，为上层 AI 分析提供完整数据源。
智能研判层：构建 "规则过滤‑行为基线分析‑AI 大模型关联研判" 三级研判引擎。首先通过基础规则过滤重复告警、已知业务误报；其次利用 UEBA 用户实体行为分析模型，学习运维账号、业务账号正常行为基线，识别偏离基线的异常操作；最后依托垂类安全大模型，对碎片化告警做攻击链关联推理，还原攻击时序、判断威胁等级，输出研判结论、影响范围与初步处置建议。合作服务商将多年通信行业安全运营经验沉淀进模型，针对运营商特权账号运维、接口访问、网元异常访问等场景做模型微调，适配行业业务特征。
事件运营层：AI 输出初判结果后，交由安全支撑专家做二次复核，区分真实高危事件、低风险告警、误报，完成事件定级；同时将人工研判结果反哺 AI 模型，形成持续迭代训练，不断降低误报、漏报水平。
闭环处置层：研判完成后对接运维工单系统，按照风险等级自动或人工生成处置工单，完成威胁阻断、漏洞整改、账号加固，实现 "告警‑研判‑派单‑处置‑验证‑归档" 全流程闭环管理。
三、关键落地实践要点
3.1 告警智能降噪，抑制无效告警风暴
针对运营商场景告警数量大的现状，综合使用同源告警聚合、衍生告警抑制、AI 语义聚类、动态白名单策略。将同一攻击源触发的多条碎片化告警进行聚合合并，屏蔽设备抖动、业务版本更新带来的周期性误报，把海量原始告警过滤收敛为有限的安全事件，让运维人员聚焦真实风险，摆脱无效告警干扰。
3.2 面向运营商场景的威胁深度研判
区别于通用安全研判能力，支撑服务重点聚焦运营商高频风险场景：特权运维账号异常登录、堡垒机高危操作、接口批量访问、网元异常外联、敏感数据批量读取等。AI 模型结合资产属性、账号角色、访问时间、访问来源多维度综合打分，不单纯依靠单条告警判定风险，减少业务正常运维行为带来的误判。对于疑似高级威胁，自动完成多源日志拉取、线索串联，输出攻击路径研判报告，缩短人工溯源时间。
3.3 AI 研判 + 安全专家的人机协同机制
方案不追求完全自动化处置，建立清晰的人机分工边界。AI 承担海量告警过滤、线索初步关联、风险预定级工作；高风险事件必须经过安全专家复核确认，再执行封禁、隔离等高危操作。专家在日常运营中将研判经验持续沉淀，一方面更新规则库，另一方面作为样本数据输入 AI 模型，实现模型持续优化，把专家经验转化为可复用的标准化能力。
3.4 全流程闭环与运营度量体系
保旺达智能化安全运维支撑服务建立可量化的安全运营指标，重点跟踪告警收敛率、事件误报率、威胁检出率、事件平均检测时间 MTTD、事件平均处置时间 MTTR。定期输出安全运营周报、月报，复盘典型安全事件，梳理防护短板，同步输出优化建议，推动防护策略、访问控制、账号权限持续优化，形成防护‑检测‑响应‑优化的正向循环。
四、项目落地成效
经过一段时间落地运行，保旺达智能化安全运维支撑服务取得显著业务价值。
告警降噪效果显著：日均数万条原始告警经过 AI 研判收敛，有效安全事件数量大幅下降，告警误报率得到明显控制，极大释放安全人力，运维人员不再被海量无效告警消耗。
威胁识别能力增强：针对账号异常、内网横向移动等传统规则较难发现的隐蔽风险识别能力提升，多次提前发现账号越权、异常外联等潜在隐患，做到风险早发现早处置。
事件处置效率提升：安全事件溯源分析时间大幅缩短，中高危安全事件从告警产生到完成闭环的周期明显压缩，提升关键信息基础设施安全应急响应水平。
运营经验沉淀固化：运营商场景的研判经验沉淀到模型与知识库，降低人员流动对安全运维工作的影响，运维研判标准更加统一，同时满足网络安全法、等保 2.0 对于安全监测、事件处置、审计留存的合规要求。
五、总结与展望
在云网融合不断演进背景下，运营商安全告警的复杂度还将持续提升，单纯依靠设备规则或者纯人工运营均难以应对现网安全挑战。本实践证明，通过引入智能化安全运维支撑服务，走 "AI 驱动研判 + 安全专家深度运营" 人机协同路线，可以有效解决告警风暴、溯源困难、处置低效等痛点。
未来，还可进一步结合 SOAR 安全编排自动化响应能力，对更多标准化处置场景实现剧本化自动执行；持续优化垂类 AI 安全模型，提升对新型攻击、业务类风险的识别能力，持续完善运营商全域智能化安全运维体系，保障云网业务安全稳定运行。