AI XDR:Los 6 beneficios de la IA impulsada XDR

Primero, establezcamos qué XDR .

XDR Es un tipo de tecnología de seguridad que integra la combinación de tecnologías de seguridad que ya tiene en su conjunto de herramientas en un todo cohesivo y optimizado. Gracias a esto, XDR Ofrece una mayor visibilidad de la postura de seguridad de todos los activos y dispositivos y puede detectar y responder a las amenazas en tiempo real.

La IA ofrece algunos beneficios considerables en este sentido, gracias a la capacidad de detectar diferentes formas de comportamiento. Por ejemplo, tomemos el antivirus tradicional: si un usuario está a punto de descargar un archivo cargado con malware, la defensa tradicional contra malware solo podría escanear el archivo para intentar encontrar un patrón de bytes pre-reconocido que indique un malware conocido. Sin embargo, cepas polimórficas y novedosas de malware han creado algunos agujeros graves en esta forma de defensa. El espacio de la IA ya ha superado ampliamente esto, gracias a la capacidad de analizar el comportamiento esperado de un archivo, cuenta de usuario o dispositivo de red.

inteligencia basada en la IA XDREl enfoque de 's hacia el comportamiento sospechoso se puede dividir en dos campos: estático y dinámico. El análisis estático extrae información de bajo nivel sobre el evento, como las llamadas al sistema y los gráficos de flujo de control y datos. Esto ayuda a profundizar en una alerta o evento, sin dedicar demasiado tiempo a cada alerta. El análisis dinámico, por otro lado, permite inspeccionar un dispositivo o archivo de red sospechoso desde el punto de vista del tiempo de ejecución. En el caso de un malware, este análisis ejecuta un archivo sospechoso en un entorno aislado para su análisis sin afectar a los sistemas de producción genuinos.

Para ilustrar mejor cómo la IA generativa está transformando las capacidades de seguridad en todo el campo, considere su uso en la detección de cuentas comprometidas. Sin depender de datos de entrenamiento etiquetados manualmente, los primeros proyectos de IA se crearon para recopilar la actividad de inicio de sesión de los usuarios de la red y construir un modelo que prediga una línea de base esperada de actividad. Por ejemplo, si un usuario tiene que intentar iniciar sesión nuevamente después de un error, se espera que la dirección IP y la hora sigan siendo más o menos consistentes. Si eso es cierto, entonces la puntuación de riesgo asociada se mantiene baja. Si la dirección IP, el tiempo de intento de inicio de sesión o el número de intentos de inicio de sesión comienzan a crecer más allá de la línea base esperada, el modelo lo destaca como sospechoso.

La primera demostración exitosa de esto ocurrió con Microsoft. Proyecto Qidemon en 2021 Tras probar el modelo con datos reales, se identificaron con éxito siete cuentas comprometidas en un grupo de 20 000 usuarios. La evolución de la IA generativa se ha acelerado en los tres años transcurridos desde entonces. XDR Las soluciones se centran en combinar las aplicaciones únicas de la IA y proporcionan cierto grado de interrelación entre campos de seguridad previamente distintos. Fundamentalmente, XDR Se trata de permitir que los datos de un área, como la prevención de malware, influyan en las capacidades de detección y remediación de otra, como la protección de cuentas. Si bien estos dos ejemplos solo ofrecen breves vistazos a los beneficios en desarrollo de la IA, ayudan a ilustrar cómo... XDR Los sistemas y la IA existen en paralelo, lo que permite que la totalidad de su pila tecnológica se beneficie de la creciente competencia del campo.