某全球知名豪华汽车品牌，其中国区安全运营中心承担着亚太区全业务线与核心数据的安全防护职责。团队需跨三国协同工作，重点保障智能驾驶研发数据、客户隐私信息、车联网通信及新能源技术资料的安全，同时确保汽车生产线持续稳定运行，容不得丝毫中断。

随着业务数字化深入，传统安全运营模式逐渐暴露出明显瓶颈：一是全球化值守压力巨大，7×24小时跨国轮班导致T1分析师团队人力紧张、精力透支；二是告警处理效率低下，日均2万+条告警形成“洪流”，人工筛查易出现遗漏，真实威胁可能被淹没；三是运营过程缺乏有效审计，告警研判情况难以核实，跨团队协同中责任界定模糊，威胁遗漏后无法追溯；四是响应周期过长，传统模式下威胁平均定性时间（MTTI）达3.51小时，给攻击者留下了充足的横向移动空间。

面对上述挑战，该车企决定引入AI技术重构安全运营体系，通过部署AISOC安全运营智能体，以大模型技术破解效率瓶颈。为验证方案实效，该企业搭建了真实红队攻击测试环境，将奇安信AISOC与传统运营模式进行关键指标对比。 

奇安信AISOC VS 传统运营模式效果对比

对比验证结果显示，AISOC的核心性能指标表现优异：威胁平均发现时间（MTTD）仅2.55秒，较传统SOC提升约1600倍；威胁研判定性时间8.97秒，较传统模式提升约1400倍；关键警报识别率实现100%，较此前提升1倍；关键警报准确率达93.1%，提升2.7倍，充分验证了AI技术在安全运营场景的实战价值。

奇安信AISOC设计理念

奇安信AISOC并非对传统SOC的颠覆，而是在传统NGSOC安全运营平台基础上，通过部署自研QAX-GPT安全大模型并实现深度赋能，构建起AI化智能运营平台。

其核心技术优势体现在三大维度： 

1. 安全垂域模型，保障结果精度。相较于通用大模型，奇安信自研的QAX-GPT专注网络安全领域，在告警研判任务中表现突出。在攻击成功、攻击企图、正常访问等典型场景下，该模型的威胁检出率显著高于通用模型，误报率则大幅降低，为精准识别威胁提供了核心支撑。

2. 混合专家架构，实现高效协同。采用“混合专家研判架构”，融合多种研判技术栈与智能调度机制，避免单一AI研判手段的局限性。针对Web攻击、IOC匹配、端口扫描等不同类型告警，系统可智能匹配最优研判策略，有效解决AI研判“幻觉”、研判结论漂移等核心难点问题，在确保AI研判性能最优的同时，整体研判准确率还能稳定在95%以上。 

3. 预置专业知识和工具，提升检测场景覆盖能力。AISOC预置2200条解析规则，覆盖上千种数据源，同时预置超1200个关联分析规则、提供2亿条威胁与漏洞情报，实现“开箱即用”。在ATT&CK技战术覆盖上，其支持MITRE ATT&CK框架中的354项技术，对主流攻击技术覆盖率达97%，场景覆盖能力位居业界前列，可快速响应各类已知威胁。

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案例成果

安全运营的四大价值变革 通过使用奇安信AISOC智能安全运营解决方案，为该车企安全运营带来全方位升级，实现四大核心价值：

1.效率变革。单条告警处理时间缩短至9秒以内，实现近乎实时的威胁检测；93.1%的警报可按告警真实严重性自动精准分类，大幅降低人工干预，缓解团队值守压力。通过AI大模型对海量数据的高效分析能力，将安全人员从重复的告警筛查工作中解放出来，使其专注于高级威胁研判等核心任务，实现人力资源的精准配置。

2.精准检测。关键告警识别率达100%，确保高危事件不遗漏；同时通过攻击链自动重建技术，清晰还原真实攻击从初始访问到横向移动的完整攻击路径，为针对性防御提供数据支撑。

3.规范运营。系统为每条警报生成完整处理记录与评估逻辑，实现操作全程可追溯、可审计，解决了跨团队协同的责任界定难题，满足合规要求。

该案例中奇安信为某豪华车企构建了更高效的安全运营体系，同时也为汽车行业智能化安全防护提供了可参考的实践样本，推动安全运营从“被动响应”向“主动防御”转型。

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