IA dans les SOC : adoption, confiance conditionnelle et impact sur les analystes
Selon CEUR Workshop Proceedings (STPIS25), une étude de l’Université de Portsmouth analyse l’intégration de l’IA (machine learning appliqué) dans les Security Operations Centres (SOC) via une enquête mixte auprès de 58 professionnels de la cybersécurité. Le travail se concentre sur l’IA pour la détection d’anomalies et le tri des alertes, en excluant les modèles génératifs (LLM). Principaux constats quantitatifs: 68% déclarent utiliser au moins une technologie d’IA en opérations SOC. Les cas d’usage dominants sont le tri/détection des menaces, l’analyse de trafic réseau, l’identification de comportements, la détection de phishing et l’automatisation de tickets/réponse. 84% jugent l’IA efficace pour réduire les alertes non pertinentes et l’alert fatigue. La confiance reste conditionnelle: 19% déclarent une forte confiance, 34% une confiance partielle, avec une préférence pour l’IA en corrélation/enrichissement plutôt qu’en scorage de sévérité. ...