Reaktion auf Malware-Vorfälle

Bei Malware-Vorfällen müssen SOC-Teams sofort handeln – manuelle Prozesse sind hier zu langsam, fehleranfällig und schlecht dokumentiert. Gleichzeitig ist die Komplexität der Analyse-Tools hoch, und wichtige kontextuelle Daten (z. B. frühere Vorfallkommentare, IOC-Daten, MITRE-Taktiken) bleiben oft ungenutzt. Fehlende Automatisierung gefährdet schnelle Eindämmung und strukturierte Nachvollziehbarkeit.

Agentic AI ermöglicht eine Multi-Agenten-Orchestrierung der Incident Response, indem LLM-gestützte Runbooks, Tool-APIs (z. B. MCP-Server) und automatisierte Entscheidungsflüsse integriert werden.

Ein soc_manager-Agent delegiert Aufgaben an vier spezialisierte Sub-Agenten (soc_analyst_tier1, soc_analyst_tier2, cti_researcher incident_responde), die mithilfe von LLM-gestützten Runbooks Aktionen über MCP-Tools wie get_case_details, search_security_events oder get_collection_report durchführen.
Das Endergebnis ist ein strukturierter Markdown-Fallbericht mit Executive Summary, Zeitverlauf der Ereignisse und dokumentierten Containment-Maßnahmen.

Agentenstruktur:

• Root Agent: soc_manager

• Sub-Agenten:  soc_analyst_tier1; soc_analyst_tier2; cti_researcher; incident_responder

Quelle: Mandiant & Google Cloud Security - Agentic incident reaction

• Schnellere Reaktionszeiten durch agentengesteuerte Automatisierung: Aufgaben wie IOC-Recherche, Triage, Isolierung und Containment erfolgen parallelisiert und rollenbasiert – die mittlere Reaktionszeit (MTTR) sinkt deutlich.

• Adaptive Entscheidungslogik durch LLM-Unterstützung: Runbooks mit eingebetteter Entscheidungslogik ermöglichen dynamische Anpassungen basierend auf Fallkontext, historischen Kommentaren und externen Bedrohungsdaten (z. B. MITRE ATT&CK).

• Vollständige, automatisierte Dokumentation für Audits und Compliance: Markdown-Berichte enthalten Executive Summary, Zeitlinie, getroffene Maßnahmen und verwendete Tools – ohne manuelle Nachbearbeitung.