AI XDRDie 6 Vorteile KI-gesteuerter Systeme XDR
In diesem Moment erzeugen die Anwendungen und Server, die den Tech-Stack Ihres Unternehmens bilden, einen stetigen Informationsfluss. Traditionell war dieser ständige Datenstrom der Albtraum eines Sicherheitsexperten. Der Kampf gegen die Flut von Protokolldateien war in den letzten Jahrzehnten ein ununterbrochener Krieg, der völlig unter dem Radar alltäglicher Endbenutzer geführt wurde.
Selbst kleine Organisationen, die lediglich die wichtigsten Kennzahlen erfassen, sammeln eine beträchtliche Menge an Protokolldaten an. Am anderen Ende des Spektrums können große Konzerne täglich Hunderte von Gigabyte an Protokollinformationen ansammeln. Heutzutage verlassen sich viele Organisationen auf verschiedene Lösungen – wie beispielsweise Security Information and Event Management (SIEM).SIEMNetzwerk-Erkennung und -Behebung (NDR) – um den Überblick zu behalten. Beide Lösungen aggregieren Protokolldaten aus dem gesamten Netzwerk und wandeln sie in Warnmeldungen um. Allerdings haben beide ihre Grenzen: Komplexe Einrichtung und Verwaltung sowie hohe Fehlalarmraten stellen Sicherheitsanalysten vor die schwierige Aufgabe, zwischen effektivem Bedrohungsmanagement und der Flut ständiger Warnmeldungen abzuwägen. Die Sicherheit leidet weiterhin unter der Isolation einzelner Tools.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wurde die erweiterte Erkennung und Reaktion (XDR) ist entstanden. Sein Fokus liegt darauf, den Blick noch weiter zu weiten, indem Protokolldateien mit anderen wichtigen Sicherheitsdaten verglichen werden. Hier kommt die KI-Integration: modernste Analyse Ihres gesamten Netzwerks Das ordnet jede Warnmeldung in ihren jeweiligen Kontext ein. Durch die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Sicherheitsebenen, XDR verspricht eine rasche Verbesserung Ihrer Erkennungs- und Reaktionsfähigkeit.
Dieser Artikel erklärt die Funktionsweise und ob KI-gesteuert XDR ist den Hype absolut wert.
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XDR ist eine sich weiterentwickelnde Technologie, die einheitliche Funktionen zur Bedrohungsabwehr, -erkennung und -reaktion bietet...
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Was genau ist KI-gesteuert? XDR?
Zunächst einmal sollten wir festlegen, was XDR ist.
XDR ist eine Art Sicherheitstechnologie, die die bereits vorhandenen, vielfältigen Sicherheitstechnologien zu einem einheitlichen und optimierten Ganzen zusammenführt. Dadurch wird … XDR bietet einen besseren Überblick über den Sicherheitsstatus aller Assets und Geräte und kann Bedrohungen in Echtzeit erkennen und darauf reagieren.
KI bietet dabei einige erhebliche Vorteile, da sie verschiedene Verhaltensweisen erkennen kann. Nehmen Sie zum Beispiel das herkömmliche Antivirenprogramm: Wenn ein Benutzer eine mit Malware geladene Datei herunterladen möchte, kann die herkömmliche Malware-Abwehr die Datei nur scannen, um zu versuchen, ein festgelegtes, vorab erkanntes Muster von Bytes zu finden, das auf eine bekannte Malware hinweist. Allerdings haben polymorphe und neuartige Malware-Stämme zu einigen gravierenden Lücken in dieser Form der Verteidigung geführt. Dank der Fähigkeit, das erwartete Verhalten einer Datei, eines Benutzerkontos oder eines Netzwerkgeräts zu analysieren, hat der KI-Bereich dies bereits bei weitem übertroffen.
KI-gesteuert XDRDer Umgang mit verdächtigem Verhalten lässt sich in zwei Bereiche unterteilen: statische und dynamische Analyse. Die statische Analyse extrahiert detaillierte Informationen über das Ereignis – wie Systemaufrufe sowie Kontroll- und Datenflussdiagramme. Dies trägt dazu bei, eine Warnung oder ein Ereignis detaillierter zu analysieren, ohne zu viel Zeit für jede einzelne Warnung aufzuwenden. Die dynamische Analyse hingegen ermöglicht die Untersuchung eines verdächtigen Netzwerkgeräts oder einer Datei zur Laufzeit. Bei Schadsoftware wird die verdächtige Datei in einer Sandbox ausgeführt, um sie zu analysieren, ohne produktive Systeme zu beeinträchtigen.
Um weiter zu veranschaulichen, wie generative KI die Sicherheitsfunktionen in der gesamten Branche verändert, betrachten Sie ihren Einsatz bei der Erkennung kompromittierter Konten. Ohne auf manuell gekennzeichnete Trainingsdaten angewiesen zu sein, wurden frühe KI-Projekte entwickelt, um die Anmeldeaktivitäten von Netzwerkbenutzern zu erfassen und ein Modell zu erstellen, das eine erwartete Basisaktivität vorhersagt. Wenn ein Benutzer beispielsweise nach einem Fehlschlag erneut versuchen muss, sich anzumelden, wird erwartet, dass die IP-Adresse und die Uhrzeit ungefähr konsistent bleiben. Wenn diese zutreffen, wird der zugehörige Risikowert niedrig gehalten. Sollten die IP-Adresse, die Anmeldeversuchszeit oder die Anzahl der Anmeldeversuche über den erwarteten Basiswert hinaus ansteigen, markiert das Modell dies als verdächtig.
Die erste erfolgreiche Demonstration davon fand bei Microsoft statt Projekt Qidemon im Jahr 2021 – Bei der Prüfung des Modells mit realen Daten identifizierte es erfolgreich sieben kompromittierte Konten unter 20,000 Nutzern. Die Entwicklung generativer KI hat sich in den drei Jahren seither nur noch beschleunigt. XDR Die Lösungen konzentrieren sich darauf, die einzigartigen Anwendungsbereiche von KI miteinander zu verknüpfen und eine gewisse Querverbindung zwischen zuvor getrennten Sicherheitsfeldern herzustellen. Im Wesentlichen XDR Es geht darum, Daten aus einem Bereich – wie etwa der Malware-Prävention – in die Erkennungs- und Abwehrmechanismen eines anderen Bereichs – wie beispielsweise dem Kontoschutz – einfließen zu lassen. Diese beiden Beispiele geben zwar nur einen kurzen Einblick in die sich entwickelnden Vorteile von KI, verdeutlichen aber, wie … XDR Systeme und KI existieren parallel, sodass der gesamte Technologie-Stack von der wachsenden Kompetenz auf diesem Gebiet profitiert.
Die Vorteile KI-gesteuerter XDR
KI-gesteuert XDR Die Vorteile lassen sich in drei Hauptbereiche unterteilen: Datenanalyse, Bedrohungserkennung und Angriffsabwehr. Jeder dieser Bereiche hat seit der Implementierung von KI-Architektur und -Analyse eine rasante Weiterentwicklung erfahren.
Datenanalyse
Der Zugriff auf umfassende Sicherheitsdaten war schon immer ein Eckpfeiler für Sicherheitsteams, die an verschiedenen kritischen Aktivitäten beteiligt sind, darunter die Überwachung laufender Angriffe, die Durchführung forensischer Analysen nach einem Vorfall und die Durchführung von Operationen zur Bedrohungssuche. Diese Aufgaben erfordern die Fähigkeit, die ständigen Ereignis- und Berechtigungsdatenströme zu verstehen, die von jeder App, jedem Benutzer und jedem Server ausgehen.
In der Vergangenheit mussten sich Statistiker und frühe Pioniere der Datenwissenschaft häufig auf begrenzte Datensätze stützen und mit repräsentativen, aber nicht umfassenden Stichproben arbeiten. Dies wirkte sich dann auf statische, regelbasierte Sicherheitsarchitekturen aus. KI XDR Verhandelt neu, wie Daten innerhalb der Sicherheitsphilosophie Ihres Unternehmens genutzt werden, und zwar mit zwei Analysevorteilen: der zugrunde liegenden Architektur und der Analyse-Engine.
Aufstieg der Data Lakes
Einer der Gründe für den plötzlichen Durchbruch der KI im Mainstream war die Entwicklung von Data Warehouses zu Data Lakes. Der erstere Ansatz segmentiert Daten in hierarchische Dateien – was ihn ideal für den menschlichen Gebrauch macht –, aber Data Lakes glätten die Dateihierarchien zu einem riesigen Datenpool. Da wir auf einer überaus effizienten Architektur basieren, ist der Umfang der uns zur Verfügung stehenden Daten größer als je zuvor.
Dadurch erhalten Analysten die Möglichkeit, sich mit umfangreichen Datensätzen in ihrer Gesamtheit auseinanderzusetzen. Diese Verschiebung ermöglicht ein tieferes Eintauchen in die gesamte Komplexität, Nuancen und detaillierten Aspekte von Daten und macht die Notwendigkeit, sich auf bloße repräsentative Stichproben zu verlassen, überflüssig.
Darüber hinaus ermöglicht die Effizienz von Data Lakes KI-gestützte XDR Um viele der Probleme bisheriger Sicherheitssysteme zu umgehen und einen tiefen Einblick in die individuellen Sicherheitssysteme Ihres Unternehmens zu gewinnen, wird durch die Überführung von Sicherheitsdaten in eine zentrale, ständig aktualisierte Datenbank die Grundlage für den Einsatz der zweiten Schlüsselkomponente geschaffen. XDR AI.
Die Analyse-Engine
Während Data Lakes der KI den Zugriff auf die riesigen Mengen heutiger Sicherheitsdaten ermöglichen, gibt es immer noch die ML-Komponente des Tools. Im Allgemeinen verwendet maschinelles Lernen komplexe mathematische Algorithmen, um Beziehungen zwischen verschiedenen Elementen und Kategorien abzuleiten. Diese rechnerische Analyse ermöglicht es den Systemen, aus Daten zu lernen und Milliarden von Datenpunkten zu verarbeiten, um optimale Reaktionen auf neue Dateninstanzen zu entwickeln und im Laufe der Zeit zuverlässige Muster zu erstellen.
Für XDRDieser Prozess ist besonders wichtig angesichts der Herausforderungen, vor denen Menschen bei der Analyse großer Datenmengen und der Identifizierung von Mustern oder Anomalien stehen. KI- und ML-Technologien bieten hierbei wertvolle Unterstützung. Sie sind in der Lage, verschiedenste Datenarten, wie Netzwerkpaketinformationen, Sicherheitsereignisprotokolle und Quellcode, schnell zu verarbeiten und auszuwerten. Der dringende Bedarf an Mustererkennung und Verhaltensanalyse im Bereich der Sicherheitsoperationen und des Risikomanagements unterstreicht die wachsende Bedeutung von KI und ML in diesen Bereichen und hebt deren entscheidende Rolle bei der Verbesserung von Cybersicherheitsmaßnahmen hervor.
Bedrohungserkennung
Das ausgefeilte KI-Framework ist in der Lage, die Datensätze zu durchsuchen, die aus einer Vielzahl von Quellen im digitalen Ökosystem eines Unternehmens stammen, darunter Netzwerkverkehr, Endpunkte, Cloud-Umgebungen und Anwendungsprotokolle. Dieser einheitliche Datensatz ermöglicht einen Grad der Bedrohungserkennung, der weit über typische, isolierte Sicherheitstools hinausgeht.
So wie die KI einen Schritt zurücktritt, um jedes einzelne Datenelement zu sammeln und zu analysieren, verhält es sich auch im Bereich der XDR Das Ziel dieser Tools ist es, den Blick über die Eintönigkeit einzelner Sicherheitstools hinaus zu richten. Stattdessen XDR nutzt diese umfangreichen Datenmengen, um Aktivitäten schnell zu analysieren und verdächtige Aktivitäten zu identifizieren, die mit umfassenderen Mustern bösartigen Verhaltens in Verbindung stehen könnten.
Nehmen wir beispielsweise Angreifer, die bereits eine Verbindung zu einem Command-and-Control-Server hergestellt haben. Fortgeschrittene Angreifer könnten diese Kanäle verschlüsselt haben, was ein deutlich größeres Risiko darstellt, da Ihre SOC Ein Team hätte Schwierigkeiten, verdächtige Sitzungen unter den Hunderten legitimer Sitzungen pro Tag zu erkennen. ML-Modelle sind ideal geeignet, um schädliche Beacons (also regelmäßige Datenverkehrsspitzen mit konstanten Datenmengen) zu identifizieren, die mit externen Domänen kommunizieren. Noch besser: Diese verhaltensbasierte Identifizierung erfordert keine Entschlüsselung.
AI XDR Dies ermöglicht es, Identifizierungsmaßnahmen wie die oben genannten auf wesentlich komplexeren und stärker vernetzten Angriffsflächen anzuwenden. Während eine typische netzwerkbasierte Sicherheitslösung den soeben beschriebenen Prozess der Bedrohungsidentifizierung nachbilden könnte, ist dies nur durch eine solche Lösung möglich. XDR könnte Hinweise auf das Anklicken eines in einer E-Mail eingebetteten Links korrelieren; den Zugriff eines Firmengeräts auf die Website beobachten, ungewöhnliche Downloadaktivitäten identifizieren – und diese schließlich mit den Netzwerkmustern verknüpfen, die auf einen Command-and-Control-Server hindeuten.
Die Rolle der KI in XDR Dies markiert einen grundlegenden Wandel hin zu proaktiven Sicherheitspraktiken und versetzt Unternehmen in die Lage, sich den ständig weiterentwickelnden Cyberbedrohungen zu stellen und ihnen einen Schritt voraus zu sein. Ein entscheidender Vorteil von KI in diesem Zusammenhang ist ihre Fähigkeit zum kontinuierlichen Lernen und Anpassen durch Deep-Learning-Verfahren. Indem sich das System mit neuen Daten und sich verändernden Bedrohungslandschaften weiterentwickelt, verbessert es nicht nur die Genauigkeit der Bedrohungserkennung, sondern reduziert auch die Anzahl von Fehlalarmen. Diese präzisere Bedrohungserkennung ermöglicht es Sicherheitsteams, sich auf tatsächliche Risiken zu konzentrieren und so die operative Effizienz und Reaktionszeiten zu verbessern – ein bedeutender Fortschritt im Bereich der Cybersicherheit.
Angriffsreaktion
AI XDRDie Auswirkungen von [Name des Systems] beschränken sich nicht nur auf die Identifizierungsphase: Ihre Reichweite erstreckt sich über den gesamten Triage- und Reaktionsprozess.
Einblick in die Ursachen
Durch die Bereitstellung tiefgreifender Einblicke in die Ursachen von Vorfällen und die Darstellung der Angriffssequenz, KI-gestützte XDR Mithilfe dieser Tools lassen sich Untersuchungen schneller und effizienter durchführen. Dadurch wird der Prozess von der Erkennung bis zur Reaktion beschleunigt, sodass Unternehmen die Auswirkungen von Sicherheitsvorfällen schnell verstehen und eindämmen können.
Alarmpriorisierung
Während Sicherheitstools typischerweise die Tendenz entwickelt haben, Analysten mit endlosen Warnmeldungen zu überfluten, XDR ist einzigartig positioniert, um eine Warnmeldung mit den zugehörigen Datenflüssen und Aktivitäten zu vergleichen. Dieser kontextbezogene Fokus reduziert die Belastung der Sicherheitsteams erheblich, indem er den Triage-Prozess automatisiert und es ihnen ermöglicht, sich zunächst auf die kritischsten Warnmeldungen zu konzentrieren.
Automatisierte Antwort
KI optimiert die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle, indem sie automatisch Aktionen wie die Isolierung gefährdeter Geräte, die Blockierung böswilliger Aktivitäten und die Umsetzung von Abhilfemaßnahmen in Echtzeit ausführt. Diese Fähigkeit zur schnellen Reaktion minimiert die potenziellen Auswirkungen von Bedrohungen und stellt sicher, dass Sicherheitsmaßnahmen schnell umgesetzt werden und weniger manuelle Eingriffe erforderlich sind.
Warum ist KI-gesteuert XDR Ersetzung SIEM?
Der treibende Faktor von XDRDer aktuelle Erfolg des Unternehmens basiert auf seiner internen KI-Engine. Dank der einzigartigen Fähigkeit, Hunderte von Datenpunkten rund um jede Warnung zu vergleichen – und eines dazu passenden, detaillierten und individuell anpassbaren Dashboards – können budgetbewusste Manager die Notwendigkeit anderer Komponenten ihrer Cybersicherheits-Technologieinfrastruktur schnell neu bewerten. Und das aus gutem Grund: Die zunehmende Komplexität der Tools ist seit über fünf Jahren ein Problem, da große Unternehmen versucht haben, die Lücke an Cybersicherheitsfachkräften mit einer Vielzahl hochspezialisierter Tools zu schließen. Doch mehr Tools haben die Arbeitsabläufe der Analysten lediglich verlängert – anstatt nur eines Warnmeldungsgenerators müssen sie nun mit Dutzenden arbeiten. KI treibt die Entwicklung der Cybersicherheit nun jedoch voran und führt sie über hochspezialisierte Nischenlösungen hinaus hin zu einem umfassenden, übergeordneten Verständnis.
Die Konsolidierungsrevolution hat bereits begonnen – Gartners Prognosen für 2024 zeigen, dass innerhalb der nächsten drei Jahre 70 % der Unternehmen Tools zur Verhinderung von Datenverlust und Insider-Risikoprävention mit IAM-Kontext kombiniert haben werden. Die Identifizierung potenzieller Angriffsdaten wird zunehmend verhaltensorientiert und ermöglicht es Sicherheitsteams, einzelne Richtlinien zu erlassen, die doppelte Auswirkungen sowohl auf die Datensicherheit als auch auf das Insiderrisiko haben.
SIEM Bisher zeichneten sich Tools typischerweise durch den Detaillierungsgrad der Informationen aus, die aus der Log-Analyse gewonnen werden konnten. Moderne KI-gesteuerte XDR Die Tools umfassen dieselbe Protokolldatenerfassung und -analyse – und vieles mehr. Durch die Erfassung und Analyse aller Sicherheitsdaten in einem einzigen Repository werden traditionelle Methoden zur Protokolldatenerfassung und -analyse vereinfacht. SIEM Werkzeuge beginnen veraltet zu wirken. Während die nächste Generation SIEMSeitdem haben sie begonnen, eigene KI-Modelle zu implementieren – um die Fülle der gesammelten Protokolldaten besser analysieren zu können – der breitere Anwendungsbereich von XDR weitere Blätter SIEM im Staub. Anstatt nur Protokolldaten zu analysieren, XDR nimmt SIEManalysiert die einzelnen Datenpunkte und ordnet sie in den größeren Kontext der Netzwerk- und Benutzeraktivitäten ein.
Wie KI XDR Reduziert Fehlalarme
SIEME-Mail-Schutztools und Firewalls sind berüchtigt für die Vielzahl an Warnmeldungen, die sie auslösen. Ohne Kontext oder Angabe der Ursache muss der Analyst die stetig wachsende Menge an Warnmeldungen analysieren. Die Suche nach betroffenen Nutzern und die Feststellung, ob es sich tatsächlich um böswillige Aktivitäten handelt, kosten Zeit – wodurch sich weitere Warnmeldungen anhäufen und die Erkennung echter Bedrohungen behindern.
Marktführende KI-basierte XDR Lösungen bieten eine Möglichkeit, die Fülle der verfügbaren Daten mit den Kapazitäten der Sicherheitsanalysten in Einklang zu bringen. Um ein Höchstmaß an Sicherheit zu erreichen, ohne die Sensibilität zu beeinträchtigen, XDRDas System erfasst Warnmeldungen und korreliert sie mit relevanten Assets, Benutzern und Signalen – diese Korrelation bildet dann einen Vorfall. Sobald neue Warnmeldungen eingehen, wird jede automatisch dem entsprechenden Vorfall zugeordnet. So können komplexe Angriffe erkannt und abgewehrt werden, während einzelne Fehlalarme unberücksichtigt bleiben.
Die Möglichkeit, einen Angriffsverlauf geräte-, benutzer- oder cloudbasiert zu verfolgen, ermöglicht es Sicherheitsanalysten, eine deutlich größere Anzahl von Warnmeldungen wesentlich besser zu verarbeiten. Durch die Auswertung des breiteren Kontextes von Warnmeldungen und KI-gestützten Lösungen können Sicherheitsanalysten die Warnmeldungen effizienter bearbeiten. XDR Dadurch wird ein enormer Zeitfresser eingespart, sodass sich schlanke Sicherheitsteams auf die schnellstmögliche Behebung der kritischsten Bedrohungen konzentrieren können. Dieser ereignisorientierte Ansatz ebnet den Weg für vereinfachte Sicherheits-Tech-Stacks, schnelle Behebung von Sicherheitsvorfällen und weniger gestresste Analysten. Erfahren Sie mehr darüber, wie Stellar Cyber… KI-gestützte Warnungen arbeite hier.
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Mit wie viel ein XDR Da die Lösung auf kanalübergreifender Transparenz basiert, ist es entscheidend, dass sie offen und flexibel implementierbar ist. Anstatt sich auf den Technologie-Stack eines einzelnen Anbieters festzulegen, setzt Stellar Cyber auf eine offene Architektur. XDR Es erweitert Ihre bestehende Architektur um modernste Bedrohungserkennung. Dadurch werden Ihre möglicherweise bereits vorhandenen isolierten Abläufe in ein vollständig universelles EDR-Tool umgewandelt.
Während der Kern KI-gesteuert XDR Das Tool bietet schlanken Cybersicherheitsteams enorme Vorteile. Stellar Cybers Engagement für Sicherheitsanalysten hat zu weiteren Fortschritten im Bereich der generativen KI geführt. Analysten können nun sogar direkt im Tool Fragen zu ihren Ermittlungen stellen. Dank der intuitiven Antworten ermöglicht das Tool auch Analysten mit noch nicht so weit entwickelten Kenntnissen oder wenig Zeit, die Intelligenz des Tools schneller als je zuvor optimal zu nutzen.
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