Demisto (Palo Alto Networks)

Cortex XSOAR: Автономные операции безопасности и анализ контейнеризированной логики

К 2026 году Cortex XSOAR полностью перешел от реактивного инструмента SOAR к автономному слою оркестрации. Архитектура основана на контейнеризированном движке выполнения, который изолирует сторонние интеграции, гарантируя, что локальное выполнение скриптов не нарушает стабильность основной платформы 📑. Система использует фреймворк Precision AI для выполнения динамических корректировок логики плейбуков на основе развивающихся угроз, наблюдаемых в сети телеметрии Palo Alto Networks 🧠.

Контейнеризированное выполнение плейбуков и логика исполнения

Платформа выполняет автоматизацию через изолированный контейнерный слой, преимущественно используя Python 3.x и YAML для определения рабочих процессов. Такая модульность обеспечивает высокий уровень кастомизации, но вносит специфические архитектурные накладные расходы 📑.

• Интеграция Precision AI: Автоматизирует переход от статических деревьев решений к вероятностным путям реагирования, анализируя исторические показатели успешности конкретных действий по устранению угроз 📑.
• Песочница выполнения: Каждый экземпляр интеграции работает в выделенном контейнере, предотвращая конкуренцию за ресурсы во время всплесков высокообъемных оповещений 🧠. Техническое ограничение: Задержка холодного старта редко используемых контейнеров может влиять на требования к субсекундному времени отклика 🧠.
• Гибридный движок ИИ: Унаследованные модели DBot интегрированы в единый слой Precision AI, который коррелирует локальные данные об инцидентах с глобальной разведкой Unit 42 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Масштабная ингестия и медиация данных

XSOAR использует управляемый слой персистентности, предназначенный для обработки массивных потоков событий, хотя схема базы данных остается проприетарной 🌑.

• Производительность ингестии: Оптимизирована для обработки более 10 000 событий в секунду с помощью распределенных интеграционных воркеров 🧠.
• Сопоставление схем: Динамическое преобразование гетерогенных форматов оповещений в стандартизированную внутреннюю объектную модель 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует провести следующие сценарии валидации для подтверждения архитектурных заявлений:

• Производительность холодного старта контейнеров: Измерить задержку выполнения скриптов автоматизации, простаивавших более 60 минут, в мультитенантной среде 🧠.
• Валидация масштаба ингестии: Провести стресс-тестирование REST API с всплесками трафика свыше 10 000 событий/сек для проверки стабильности слоя персистентности 🌑.
• Обоснованность Precision AI: Провести аудит точности модификаций плейбуков, сгенерированных ИИ, на соответствие установленным организационным СОПам 🌑.
• Изоляция интеграций: Убедиться, что сбой в контейнере пользовательской Python-интеграции не влияет на критически важные системные рабочие процессы автоматизации 📑.