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　　在2025年这个信息数字化全面蔓延的时代，网络安全已成为企业稳健发展的核心基石。然而，随着网络攻击手段的不断升级以及攻击目标的日益扩展，企业在网络安全防护方面正面临前所未有的挑战。不仅是告警疲劳的频频出现，更有面对高级威胁时检测乏力的困境，以及事件响应速度的滞后和专业安全人才的稀缺，这些问题都在考验着传统的安全运营中心（SOC）模式的极限。

　　面对瞬息万变的网络威胁，传统SOC模式渐显疲态。为了打破这一困境，智能化安全运营中心（ISOC）应运而生。ISOC并非仅仅是对SOC的简单替代，而是基于数据驱动及AI赋能为核心，通过深度融合人工智能、大数据分析与自动化编排等先进技术，构建起人机协作、持续自我进化的主动防御体系，大幅提升安全运营的效率、准确性与智能化水平。

　　目前，国内ISOC的发展正处于迅速起步的加速阶段。为了帮助组织更好地理解这一重大的变革趋势，独立第三方研究机构安全牛于2025年启动了《智能化安全运营中心（ISOC）应用指南（2025年）》的研究项目。报告现已正式发布，读者可扫描文末二维码抢先阅读。

　　报告亮点本报告深入调研并全面分析了ISOC的基本概念、能力框架及关键技术，同时解析了典型的智能化安全运营应用场景。结合国内外技术现状和创新应用的调研数据，报告提炼出了企业的最佳实践指南。此外，报告中还对近年来成功落地的典型应用案例进行了评析，旨在为后续用户在实施应用时提供有价值的参考，同时推荐了一批表现突出的ISOC厂商。

　　ISOC已成为企业提升安全能力的必然选择。调查显示，90%的组织对ISOC未来发展持乐观态度，39%的组织已在进行ISOC实施或测试，49%的未实施组织计划于一年内进行相关采购。

　　厂商生态多元化，合作趋势显著。市场参与者涵盖综合安全厂商、SOAR/XDR厂商、云服务商等，技术复杂性和数据需求让单一厂商难以独自提供完整解决方案，未来的合作模式正成为主流。

　　AI技术的渗透与应用多样化。AI技术各个环节的广泛应用正在加速安全运营的智能化提升，推动着各个细分场景的创新与应用。

　　智能化降本增效的初步效果。ISOC在多个案例中取得了显著成效，例如告警准确率与分析效率均提升超过80%，并且安全事件处理效率大幅提高。

　　“大模型+基础AI”混合架构成为主流。此架构兼顾了通用知识与安全专业任务的效率，便于大规模应用。

　　AIAgent作为未来发展重要方向。AI智能体目前仍在探索阶段，需要进一步提升数据质量与可解释性。

　　人机协同是核心运营模式。ISOC强调AI与安全分析师的协同工作，安全分析师的角色正在发生转变。

　　安全运营自动化水平在提升。AIAgent和SOAR平台的推动下，安全运营流程的智能与灵活性大幅增强。

　　数据治理的重要性愈发突出。高质量的数据是AI与自动化建设的基础，数据治理工作要进一步加强。

　　云化与SaaS化趋势明显。越来越多企业选择灵活的云化或SaaS化ISOC解决方案，以降低成本与提升应对能力。

　　量化管理逐渐成为核心诉求。企业在安全运营中越来越强调可测量的指标体系，借此驱动决策与展示安全价值。

　　ISOC普及仍面临挑战。人工智能模型的准确性、数据质量等问题依旧需要解决，系统集成和人才缺乏也是核心障碍。

　　实施策略的重点是小场景。从小场景入手采用分阶段验证效果的方法是ISOC建设的成功关键。

　　ISOC已成为企业提升安全能力的必然选择。调查显示，90%的组织对ISOC未来发展持乐观态度，39%的组织已在进行ISOC实施或测试，49%的未实施组织计划于一年内进行相关采购。

　　厂商生态多元化，合作趋势显著。市场参与者涵盖综合安全厂商、SOAR/XDR厂商、云服务商等，技术复杂性和数据需求让单一厂商难以独自提供完整解决方案，未来的合作模式正成为主流。

　　AI技术的渗透与应用多样化。AI技术各个环节的广泛应用正在加速安全运营的智能化提升，推动着各个细分场景的创新与应用。

　　智能化降本增效的初步效果。ISOC在多个案例中取得了显著成效，例如告警准确率与分析效率均提升超过80%，并且安全事件处理效率大幅提高。

　　“大模型+基础AI”混合架构成为主流。此架构兼顾了通用知识与安全专业任务的效率，便于大规模应用。

　　AIAgent作为未来发展重要方向。AI智能体目前仍在探索阶段，需要进一步提升数据质量与可解释性。

　　人机协同是核心运营模式。ISOC强调AI与安全分析师的协同工作，安全分析师的角色正在发生转变。

　　安全运营自动化水平在提升。AIAgent和SOAR平台的推动下，安全运营流程的智能与灵活性大幅增强。

　　数据治理的重要性愈发突出。高质量的数据是AI与自动化建设的基础，数据治理工作要进一步加强。

　　云化与SaaS化趋势明显。越来越多企业选择灵活的云化或SaaS化ISOC解决方案，以降低成本与提升应对能力。

　　量化管理逐渐成为核心诉求。企业在安全运营中越来越强调可测量的指标体系，借此驱动决策与展示安全价值。

　　ISOC普及仍面临挑战。人工智能模型的准确性、数据质量等问题依旧需要解决，系统集成和人才缺乏也是核心障碍。

　　实施策略的重点是小场景。从小场景入手采用分阶段验证效果的方法是ISOC建设的成功关键。

　　厂商推荐报告中还对应当前国内ISOC厂商进行了推荐，以下企业引起了特别关注：