整合式 SOC，全面進化。

傳統 SIEM 會收集並儲存日誌，以進行關聯分析、法規遵循與歷史分析。它通常需要手動建立規則、大量的設定負擔，以及額外工具來執行調查與回應。

Autonomous SOC 超越了 SIEM，將偵測、調查與自動化回應整合至單一平台。其基礎是統一資料湖，可集中來自原生與第三方來源的安全遙測資料——讓每一次偵測、調查與回應動作都能存取相同且完整的全貌。資料在到達前即已完成增豐，AI 會自動進行調查，而回應則無需手動劇本即可執行。

對於同時需要長期日誌保留與法規遵循報告的團隊，SentinelOne AI SIEM 可提供完整的 Autonomous SOC 功能，以及長期資料保留能力——全部建立於相同的資料湖基礎之上。

SentinelOne 的 Autonomous SOC 建立於四個可作為單一系統協同運作的元件之上，全部皆建構在高效能資料湖之上。

• AI Data Pipelines 會在安全遙測資料到達平台前先進行篩選與擴充，在擷取前最多可將雜訊降低 80%。 

• AI SIEM 可從單一主控台提供 AI 驅動的偵測與回應。 

• Purple AI 是代理式 AI 層，可呈現情境脈絡、進行推理並展開調查。

• Hyperautomation 會在預先核准的政策範圍內，自動於整體技術堆疊中執行受治理的回應工作流程。

每個元件皆可單獨提供，也可作為完整 Autonomous SOC 部署的一部分一併提供。它們也可與其他 SentinelOne 產品（例如 Singularity Endpoint）結合使用。

不會。Autonomous SOC 的目標是讓分析師更有效率，而不是取代他們。

AI 會處理高流量、重複性的工作——篩除雜訊、關聯訊號、進行警示分級，以及執行例行回應動作。這讓分析師能專注於需要人類判斷的調查與決策。Purple AI 會透過呈現情境脈絡與建議的後續步驟來加速調查，但分析師仍掌控最終結果。

結果是團隊能在不增加人力編制的情況下，以更大規模運作——而不是被自動化取代的團隊。

安全營運中的作業複雜性通常來自三個來源——工具過多、資料過多，以及手動工作流程過多。SentinelOne 在單一平台中解決這三項問題。

• AI Data Pipelines 在資料到達平台之前，最多可將擷取量減少 80%，在不犧牲訊號品質的情況下降低基礎架構成本。 

• AI SIEM 將偵測與回應整合至單一主控台，免除管理分離工具的需求。 

• Purple AI 以自然語言對警示進行分級處理並關聯證據，實現快 63% 的偵測速度與快 55% 的修復速度。

• Hyperautomation 以受治理的無程式碼自動化取代手動回應工作流程，並在預先核准的政策範圍內執行。

根據 IDC 研究，使用 SentinelOne AI SIEM 的組織將平台管理效率提升了 70%——讓安全團隊人員能專注於更高價值的工作，而非系統維護。

可以。SentinelOne 的設計可在作為完整系統提供價值的同時，與現有的安全與 IT 工具整合。

原生功能涵蓋端點、雲端、身分識別與 AI 安全。對於已有既有投資的環境，AI Data Pipelines 可擷取並標準化第三方資料，而 Hyperautomation 可在無需自訂開發的情況下連接外部 SaaS 應用程式與安全工具。團隊可隨時間逐步整合，或採用混合模式運作。