AI XDR: I 6 vantaggi dell'intelligenza artificiale XDR
In questo preciso istante, le applicazioni e i server che costituiscono il tessuto dello stack tecnologico della tua organizzazione stanno producendo un flusso costante di informazioni. Tradizionalmente, questo flusso costante di dati era l'incubo di un professionista della sicurezza. La lotta contro la raffica di file di registro è stata una guerra senza sosta negli ultimi decenni, condotta interamente sotto il radar degli utenti finali di tutti i giorni.
Anche le piccole organizzazioni che si limitano a monitorare metriche essenziali accumulano un volume significativo di dati di log. D'altro canto, le grandi aziende possono accumulare centinaia di gigabyte di informazioni di log ogni giorno. Oggi, molte organizzazioni si affidano a diverse soluzioni, come Security Information and Event Management (SIEM) e Network Detection and Resolution (NDR) – per tenere tutto sotto controllo. Entrambe le soluzioni affrontano questo problema aggregando i dati di log provenienti da tutta la rete e semplificandoli in avvisi. Tuttavia, entrambe presentano dei limiti: la complessità di configurazione e gestione e gli elevati tassi di falsi positivi hanno tenuto gli analisti della sicurezza in bilico tra una gestione efficace delle minacce e la massa di avvisi costanti. La sicurezza è ancora in difficoltà a causa dei silos di strumenti.
Per affrontare queste sfide, il rilevamento e la risposta estesi (XDR) è emerso. Il suo obiettivo è quello di fare un ulteriore passo avanti confrontando i file di registro con altri dati essenziali sulla sicurezza. Entra nell'integrazione AI: analisi all'avanguardia dell'intera rete che contestualizza ogni avviso all'interno dei suoi confini unici. Unificando i dati provenienti da vari livelli di sicurezza, XDR promette un rapido miglioramento delle capacità di rilevamento e risposta.
Questo articolo affronterà il suo funzionamento e se è basato sull'intelligenza artificiale XDR vale davvero la pena di essere pubblicizzato.
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Che cosa è esattamente guidato dall'intelligenza artificiale XDR?
Per prima cosa stabiliamo cosa XDR è.
XDR è un tipo di tecnologia di sicurezza che assembla il miscuglio di tecnologie di sicurezza già presenti nel tuo kit di strumenti in un insieme coerente e semplificato. Grazie a questo, XDR offre una maggiore visibilità sullo stato di sicurezza di tutte le risorse e dei dispositivi ed è in grado di rilevare e rispondere alle minacce in tempo reale.
L'intelligenza artificiale offre alcuni vantaggi considerevoli in questo, grazie alla capacità di rilevare diverse forme di comportamento. Ad esempio, prendiamo l'antivirus tradizionale: se un utente sta per scaricare un file caricato con malware, la difesa antimalware tradizionale potrebbe solo scansionare il file per cercare di trovare un set di byte pre-riconosciuti che indicano un malware noto. Tuttavia, ceppi polimorfici e nuovi di malware hanno creato alcune gravi lacune in questa forma di difesa. Lo spazio dell'intelligenza artificiale ha già ampiamente superato questo, grazie alla capacità di analizzare il comportamento previsto di un file, account utente o dispositivo di rete.
Guidato dall'IA XDRL'approccio di .NET ai comportamenti sospetti può essere suddiviso in due campi: statico e dinamico. L'analisi statica estrae informazioni di basso livello sull'evento, come chiamate di sistema e grafici di controllo e flusso di dati. Questo aiuta a conferire un certo grado di profondità a un avviso o a un evento, senza dedicare troppo tempo a ogni avviso. L'analisi dinamica, d'altra parte, consente di ispezionare un dispositivo di rete o un file sospetto da un punto di vista di runtime. Nel caso di un malware, questa analisi prevede l'esecuzione di un file sospetto in una sandbox, al fine di analizzarlo senza influire sui sistemi di produzione originali.
Per illustrare ulteriormente come l'intelligenza artificiale generativa stia trasformando le capacità di sicurezza in tutto il campo, si consideri il suo utilizzo nel rilevamento di account compromessi. Senza fare affidamento su dati di formazione etichettati manualmente, i primi progetti di intelligenza artificiale sono stati creati per raccogliere l'attività di accesso degli utenti di rete e creare un modello che prevede una baseline di attività prevista. Ad esempio, se un utente deve provare ad accedere di nuovo dopo un errore, ci si aspetta che l'indirizzo IP e l'ora rimangano più o meno coerenti. Se ciò è vero, il punteggio di rischio associato viene mantenuto basso. Se l'indirizzo IP, l'ora del tentativo di accesso o il numero di tentativi di accesso iniziano a crescere oltre la baseline prevista, il modello lo evidenzia come sospetto.
La prima dimostrazione di successo di ciò si è verificata con Microsoft Progetto Qidemon nel 2021 – testando il modello su dati reali, ha individuato con successo sette account compromessi in un pool di 20,000 utenti. L'evoluzione dell'intelligenza artificiale generativa ha subito un'accelerazione nei tre anni successivi. XDR le soluzioni si concentrano sull'accoppiamento delle applicazioni uniche dell'IA e forniscono un certo grado di riferimento incrociato tra campi di sicurezza precedentemente distinti. Fondamentalmente, XDR consiste nel consentire ai dati di un'area, come la prevenzione del malware, di influenzare le capacità di rilevamento e correzione di un'altra area, come la protezione dell'account. Sebbene questi due esempi offrano solo una rapida panoramica dei vantaggi in via di sviluppo dell'IA, aiutano a chiarire come XDR I sistemi e l'intelligenza artificiale coesistono in parallelo, consentendo all'intero stack tecnologico di trarre vantaggio dalla crescente competenza del settore.
I vantaggi dell'intelligenza artificiale XDR
AI-Driven XDR I vantaggi possono essere suddivisi in tre ambiti principali: analisi dei dati, rilevamento delle minacce e risposta agli attacchi. Ciascuno di questi ambiti ha subito una rapida evoluzione dall'implementazione dell'architettura e dell'analisi dell'IA.
Analisi dei dati
L'accesso a dati di sicurezza completi è sempre stato un punto fermo per i team di sicurezza impegnati in varie attività critiche, tra cui il monitoraggio degli attacchi in corso, la conduzione di analisi forensi post-incidente e l'esecuzione di operazioni di threat hunting. Queste attività richiedono la capacità di dare un senso ai flussi costanti di dati di eventi e autorizzazioni provenienti da ogni app, utente e server.
In passato, gli statistici e i primi pionieri della scienza dei dati dovevano spesso fare affidamento su sottoinsiemi limitati di dati, lavorando con campioni rappresentativi ma non esaustivi. Questo si riversava poi in un'architettura di sicurezza statica e basata su regole. XDR rinegozia il modo in cui i dati vengono sfruttati all'interno della filosofia di sicurezza della tua organizzazione con due vantaggi di analisi: l'architettura su cui si basa e il motore di analisi.
L'ascesa dei Data Lake
Parte del motivo per cui l'IA è improvvisamente entrata nel mainstream è stato lo sviluppo dei data warehouse in data lake. Il primo approccio segmenta i dati in file gerarchici, rendendoli ottimi per l'uso umano, ma i data lake appiattiscono le gerarchie dei file in un enorme pool di dati. Ospitati su un'architettura ultra-efficiente, la scala dei dati a nostra disposizione è più grande che mai.
Di conseguenza, agli analisti viene concessa la capacità di interagire con ampi set di dati nella loro interezza. Questo cambiamento consente un'immersione più profonda nella complessità, nelle sfumature e negli aspetti dettagliati dei dati, evitando la necessità di affidarsi a meri campioni rappresentativi.
Inoltre, l'efficienza dei data lake consente l'utilizzo dell'intelligenza artificiale XDR per aggirare molti dei problemi riscontrati dai precedenti sistemi di sicurezza e fornire una visione approfondita della gamma unica di sistemi di sicurezza della vostra organizzazione. Riposizionando i dati di sicurezza in un database centralizzato e costantemente aggiornato, si è pronti per utilizzare il secondo componente chiave di XDR AI.
Il motore di analisi
Mentre i data lake garantiscono all'IA la capacità di accedere alle vaste fasce di dati di sicurezza odierni, c'è ancora la componente ML dello strumento. In generale, il Machine Learning impiega algoritmi matematici complessi per dedurre relazioni tra diversi elementi e categorie. Questa analisi computazionale consente ai sistemi di apprendere dai dati, elaborando miliardi di punti dati per sviluppare risposte ottimali a nuove istanze di dati e stabilire modelli affidabili nel tempo.
Per XDRQuesto processo è particolarmente importante, date le sfide che gli esseri umani devono affrontare nell'analizzare grandi quantità di dati e nell'identificare pattern o anomalie, e le tecnologie di intelligenza artificiale e apprendimento automatico offrono un supporto inestimabile. Queste tecnologie sono in grado di elaborare e valutare rapidamente diverse forme di dati, come informazioni sui pacchetti di rete, registri degli eventi di sicurezza e codice sorgente. L'urgente necessità di riconoscimento di pattern e analisi comportamentale nelle operazioni di sicurezza e nella gestione del rischio sottolinea la crescente dipendenza da intelligenza artificiale e apprendimento automatico in questi ambiti, evidenziando il loro ruolo fondamentale nel migliorare le misure di sicurezza informatica.
Rilevazione delle minacce
Il sofisticato framework dell'IA è abile nel setacciare i set di dati raccolti da una miriade di fonti all'interno dell'ecosistema digitale di un'organizzazione, tra cui traffico di rete, endpoint, ambienti cloud e registri delle applicazioni. Questo set di dati unificato consente un grado di rilevamento delle minacce che supera di gran lunga i tipici strumenti di sicurezza isolati.
Allo stesso modo in cui l'intelligenza artificiale fa un passo indietro per raccogliere e analizzare ogni dato, il campo di XDR l'obiettivo degli strumenti è quello di allontanarsi dalla monotonia dei singoli strumenti di sicurezza. Invece, XDR sfrutta questi ampi volumi di dati per analizzare rapidamente le attività e identificare eventuali attività sospette che potrebbero essere collegate a modelli più ampi di comportamento dannoso.
Per fare un esempio, si considerino gli aggressori che hanno già stabilito una connessione a un server di comando e controllo. Gli aggressori relativamente avanzati potrebbero aver crittografato questi canali, ponendo un rischio molto maggiore, poiché SOC Un team avrebbe difficoltà a individuare sessioni dannose tra le centinaia di altre sessioni legittime in un giorno. I modelli di ML sono ideali per identificare i beacon dannosi (ovvero, flussi regolari di traffico che includono quantità costanti di dati) che comunicano con domini esterni. Ancora meglio, questa identificazione basata sul comportamento non richiede decifratura.
AI XDR consente l'impiego di misure di identificazione come quelle sopra menzionate su superfici di attacco molto più complesse e interconnesse. Mentre una tipica soluzione di sicurezza basata sulla rete potrebbe replicare il processo di identificazione delle minacce appena trattato, solo un XDR potrebbe correlare le prove del clic su un collegamento incorporato in un'e-mail; annotare l'accesso al sito di un dispositivo aziendale, identificare un'attività di download insolita e infine collegarla ai modelli di rete indicativi di un server di comando e controllo.
Il ruolo dell'IA in XDR segna un cambiamento radicale verso pratiche di sicurezza proattive, consentendo alle organizzazioni di prevenire e rimanere all'avanguardia nel contesto di minacce informatiche in continua evoluzione. Un vantaggio chiave dell'IA in questo contesto è la sua capacità di apprendimento e adattamento continui attraverso tecniche di deep learning. Man mano che il sistema si evolve con nuovi dati e scenari di minaccia in continua evoluzione, non solo migliora l'accuratezza del rilevamento delle minacce, ma riduce anche l'incidenza dei falsi positivi. Questa raffinata capacità di discernimento delle minacce consente ai team di sicurezza di concentrarsi sui rischi reali, migliorando così l'efficienza operativa e i tempi di risposta, segnando un significativo balzo in avanti nelle operazioni di sicurezza informatica.
Risposta all'attacco
AI XDRL'impatto non si limita alla sola fase di identificazione: la sua portata prosegue durante tutto il processo di triage e risposta.
Approfondimento sulla causa principale
Fornendo approfondimenti approfonditi sulle cause profonde degli incidenti e delineando la sequenza di attacco, l'intelligenza artificiale XDR Gli strumenti consentono indagini più rapide ed efficienti. Questo accelera il processo, dal rilevamento alla risposta, aiutando le organizzazioni a comprendere e mitigare rapidamente gli effetti delle violazioni della sicurezza.
Priorità degli avvisi
Mentre gli strumenti di sicurezza hanno in genere sviluppato la tendenza a sommergere gli analisti con avvisi infiniti, XDR è in una posizione unica per confrontare un avviso con i flussi di dati associati e le attività ad esso correlate. Questa attenzione contestuale riduce significativamente il carico di lavoro dei team di sicurezza automatizzando il processo di triage, consentendo loro di concentrarsi prima sugli avvisi più critici.
Risposta automatizzata
L'intelligenza artificiale semplifica la risposta agli incidenti di sicurezza eseguendo automaticamente azioni come l'isolamento dei dispositivi compromessi, il blocco delle attività dannose e l'implementazione di misure di ripristino in tempo reale. Questa capacità di risposta rapida riduce al minimo il potenziale impatto delle minacce e garantisce che le misure di sicurezza vengano rapidamente attuate con meno richieste di intervento manuale.
Perché è guidato dall'intelligenza artificiale XDR Sostituzione SIEM?
Il fattore trainante di XDRL'attuale successo di è il suo motore di intelligenza artificiale interno. Grazie a una capacità senza pari di confrontare le centinaia di punti dati che circondano ogni avviso, e a una dashboard dettagliata e personalizzabile, i manager attenti al budget sono a un passo dal rivalutare la necessità di altri componenti dello stack tecnologico di sicurezza informatica. Per una buona ragione: la proliferazione di strumenti è un problema da oltre cinque anni, poiché le grandi organizzazioni hanno cercato di colmare il divario di competenze in materia di sicurezza informatica con un'abbondanza di strumenti iper-specifici. Tuttavia, più strumenti si sono semplicemente aggiunti ai flussi di lavoro degli analisti: invece di un unico strumento per la generazione di avvisi, devono gestirne decine. Ora, tuttavia, l'intelligenza artificiale sta spingendo lo sviluppo della sicurezza informatica oltre gli strumenti iper-specifici e di nicchia, verso una comprensione globale e di alto livello.
La rivoluzione del consolidamento è già iniziata – Le previsioni di Gartner per il 2024 mostrano che entro i prossimi tre anni, il 70% delle organizzazioni avrà combinato strumenti di prevenzione della perdita di dati e prevenzione del rischio interno con il contesto IAM. L'identificazione di potenziali dati di attacco sta diventando sempre più incentrata sul comportamento e consente ai team di sicurezza di emettere singole policy che hanno effetti doppi sia nella sicurezza dei dati che nel rischio interno.
SIEM Gli strumenti si sono sempre vantati del livello di granularità delle informazioni che possono essere ricavate dall'analisi dei log. Tuttavia, i moderni strumenti basati sull'intelligenza artificiale XDR Gli strumenti tradizionali incorporano la stessa acquisizione e analisi dei dati di log, oltre a molto altro. Acquisendo e analizzando tutti i dati di sicurezza all'interno di un unico repository, SIEM gli strumenti iniziano a sembrare obsoleti. Mentre la prossima generazione SIEMDa allora hanno iniziato a implementare modelli di intelligenza artificiale propri, per aiutare ad analizzare l'abbondanza di dati di registro che stanno raccogliendo, la portata più ampia di XDR ulteriori foglie SIEM nella polvere. Invece di analizzare solo i dati di registro, XDR prende SIEMi singoli punti dati e li contestualizza nel panorama più ampio delle attività di rete e degli utenti.
Come funziona l'intelligenza artificiale XDR Riduce i falsi positivi
SIEMGli strumenti di protezione della posta elettronica e i firewall sono noti per il numero di avvisi che generano. Senza contesto o causa principale, l'analista umano si ritrova a dover dare un senso al volume crescente di avvisi. Rintracciare gli utenti interessati e determinare se si tratti di un'attività realmente dannosa richiede tempo: più tempo per l'accumulo di altri avvisi, che ostacolano il rilevamento di minacce reali.
Leader di mercato basato sull'intelligenza artificiale XDR Le soluzioni offrono un modo per bilanciare la ricchezza di dati a disposizione con le capacità degli analisti della sicurezza. Per raggiungere il massimo livello di sicurezza senza sacrificare la sensibilità, XDRPrendiamo gli avvisi e li correliamo con risorse, utenti e segnali pertinenti: questo insieme correlato costituisce quindi un incidente. Man mano che compaiono nuovi avvisi, ciascuno viene automaticamente assegnato al relativo incidente. In questo modo, è possibile individuare e intervenire su attacchi complessi, escludendo singoli falsi allarmi dalla conversazione.
La possibilità di tracciare la storia di un attacco attraverso il dispositivo, l'identità dell'utente o l'implementazione cloud significa che gli analisti della sicurezza possono gestire un numero molto maggiore di avvisi in modo molto più coerente. Valutando il contesto più ampio degli avvisi, l'intelligenza artificiale XDR In pratica, elimina un'enorme perdita di tempo, consentendo ai team di sicurezza più snelli di concentrarsi sulla risoluzione delle minacce più critiche il più rapidamente possibile. È questo approccio incentrato sugli incidenti che sta aprendo la strada a stack tecnologici di sicurezza semplificati, a una rapida risoluzione dei problemi e a analisti meno stressati. Scopri di più su come Stellar Cyber Avvisi basati sull'intelligenza artificiale lavorare qui.
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Con quanto un XDR Poiché la soluzione si basa sulla visibilità multicanale, è fondamentale che la soluzione in questione sia aperta e altamente implementabile. Invece di essere vincolati allo stack tecnologico di un unico fornitore, la soluzione aperta di Stellar Cyber XDR Garantisce un rilevamento delle minacce all'avanguardia per la tua architettura preesistente. Questo trasforma le operazioni isolate che potresti già avere in atto in uno strumento EDR completamente universale.
Mentre il nucleo è guidato dall'intelligenza artificiale XDR Lo strumento offre enormi vantaggi ai team di sicurezza informatica snelli, e l'impegno di Stellar Cyber nei confronti degli analisti della sicurezza ha visto ulteriori progressi nell'intelligenza artificiale generativa. Ora, agli analisti viene persino concessa la possibilità di porre domande relative alle indagini direttamente allo strumento. Rispondendo con insight conversazionali, lo strumento consente agli analisti con competenze ancora in fase di sviluppo, o con tempo limitato, di sfruttare al meglio l'intelligenza dello strumento più rapidamente che mai.
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