Как строить ИИ-агенты на Microsoft Sentinel: практическое руководство для SaaS и security‑продуктов — VogueTech

Что нового

Microsoft описала практический подход к созданию ИИ‑агентов поверх Microsoft Sentinel и его data lake. Это не новая функция платформы, а рабочая схема, по которой внутри Microsoft собирают примерные агенты для партнёров.

Ключевые новшества и акценты:

Чёткая модель из 5 слоёв (Composite Application Model) для проектирования агента:
1. Источники данных (телеметрия продукта)
2. Инжест (доставка данных в Microsoft Sentinel)
3. Sentinel data lake и Microsoft Graph (хранилище, нормализация, корреляция)
4. Агент (логика рассуждений и запросов)
5. Конечный пользователь (Security Copilot или интерфейс вашего SaaS)
Ориентация на небольшой ISV‑командный сетап: 2–3 инженера + 1 продакт‑менеджер.
Рекомендация начинать с одного «дорогого» сценария, а не пытаться покрыть всё сразу.
Microsoft App Assure предлагает отдельный Sentinel Advisory Service, где можно получить помощь по проектированию и отладке агентов.
В качестве референса Microsoft использует Gigamon Security Posture Insight Agent — по нему в оригинальном материале приводят скриншоты и примеры.

Цифровых бенчмарков по скорости, стоимости запросов или объёму контекста Microsoft не даёт. Фокус именно на архитектуре и процессе разработки.

Как это работает

Microsoft предлагает думать об агенте как о композиционном приложении, которое опирается на пять слоёв.

1. Источники данных

Отправная точка — ваш существующий SaaS или security‑продукт. У него уже есть телеметрия:

сигналы безопасности (алерты, события, индикаторы компрометации),
аудиторские логи (кто что сделал и когда),
операционные события (производительность, ошибки, статусы сервисов).

Главное требование — доступность этой телеметрии для экспорта.

2. Инжест в Microsoft Sentinel

Дальше вы настраиваете доставку этих данных в Microsoft Sentinel:

через коннекторы,
API,
или другие поддерживаемые механизмы.

Задача — чтобы данные регулярно и предсказуемо попадали в Sentinel data lake.

3. Sentinel data lake и Microsoft Graph

Внутри Sentinel data lake данные:

нормализуются (приводятся к согласованным схемам),
хранятся в едином месте,
связываются между собой и с другими источниками через Microsoft Graph.

Это даёт агенту возможность делать более сложные запросы и корреляции, а не работать с разрозненными логами.

4. Агент

Агент — это слой логики, который:

формирует запросы к данным в Sentinel data lake и Microsoft Graph,
анализирует результаты,
выдаёт итоговые решения или рекомендации.

Внутри Microsoft такую агентную логику собирают по одному сценарию за раз: берут конкретную задачу (например, оценка posture по определённому типу угроз) и оптимизируют под неё запросы, правила и шаги рассуждения.

5. Конечный пользователь

Финальный слой — то, как с агентом взаимодействует человек:

через Microsoft Security Copilot,
или через интерфейс вашего собственного SaaS, который «под капотом» дергает агента.

Разделение на пять слоёв позволяет:

независимо дорабатывать инжест (добавлять поля, новые источники),
переписывать или расширять агентную логику,
не ломать уже существующие пользовательские сценарии.

Microsoft подчёркивает, что такой подход снижает риск, когда на позднем этапе приходится «перезаливать» всю архитектуру из‑за неожиданностей с данными или логикой.

Что это значит для вас

Если у вас уже есть SaaS или security‑продукт с телеметрией, этот подход — дорожная карта, как быстро собрать первый рабочий ИИ‑агент на базе Microsoft Sentinel.

Когда это полезно

Вы — небольшой ISV (2–3 инженера + 1 PM). Подход рассчитан именно на такой размер команды.
У вас есть доступная телеметрия. Логи и события уже собираются и готовы к экспорту.
Нужен один чёткий сценарий. Например:
- автоматизированная оценка security posture по данным из вашего продукта,
- обогащение инцидентов в Sentinel сигналами из вашего SaaS,
- построение отчётов и рекомендаций на основе корреляции ваших логов с данными Microsoft.
Вы хотите интегрироваться с Microsoft Security Copilot. Агент становится «мозгом», который Copilot вызывает под конкретные задачи.

Как к этому подойти на практике

Выберите один «дорогой» сценарий. Не пытайтесь сразу покрыть весь продукт. Например: «агент, который объясняет, насколько защищены сетевые сегменты по данным нашего сенсора».
Опишите, какие данные нужны сценарию. Какие таблицы, поля, временные окна, какие связи с другими источниками в Sentinel.
Настройте инжест. Доставьте ровно те данные, которые нужны сценарию, в Sentinel data lake.
Спроектируйте запросы агента. Какие запросы он будет выполнять, в каком порядке, какие выводы делать.
Решите, где пользователь увидит результат. В Security Copilot, дашборде вашего SaaS или обоих вариантах.

Когда это не подойдёт

У вас нет доступа к Microsoft Sentinel или вы не можете использовать облако Microsoft по регуляторным причинам.
Продукт не собирает телеметрию или она недоступна для экспорта.
Нужна разовая аналитика, а не постоянный агентный сценарий.

Доступность из России

Microsoft Sentinel и связанные облачные сервисы официально относятся к экосистеме Microsoft Azure. Для работы, как правило, нужен доступ к Azure‑подписке и сервисам Microsoft, которые могут быть ограничены по региону или требовать обходных путей (VPN, зарубежный аккаунт, юридическое лицо вне РФ). Перед внедрением имеет смысл проверить условия использования и доступность для вашей юрисдикции.

Место на рынке

Microsoft не сравнивает этот подход с конкурентами и не приводит цифр по производительности или стоимости относительно других SIEM‑платформ и их ИИ‑надстроек. Материал концентрируется на архитектурной схеме внутри экосистемы Microsoft Sentinel и Security Copilot и на том, как ISV‑партнёрам быстрее добраться до первого работающего агента.

Если вы уже живёте в Azure и строите продукт вокруг Microsoft Sentinel, описанная Composite Application Model даёт понятный каркас для проектирования. Если инфраструктура завязана на другие облака или SIEM‑решения, эту схему можно использовать как референс для собственных архитектурных решений, но прямого сравнения по цифрам с альтернативами Microsoft не даёт.

Как начать

Проверьте, что у продукта есть экспортируемая телеметрия.
Определите один приоритетный сценарий, где агент принесёт максимальную ценность.
Спроектируйте пять слоёв под этот сценарий: от конкретных таблиц в Sentinel до формата ответа пользователю.
Если нужна поддержка, Microsoft предлагает Sentinel Advisory Service в составе программы App Assure — там можно получить консультации по архитектуре и отладке агентов.

Референсом для ориентира служит Gigamon Security Posture Insight Agent: Microsoft использует его как пример того, как агент может работать с Sentinel data lake и выдавать осмысленные рекомендации по posture на основе телеметрии партнёрского продукта.