AI XDRDe 6 voordelen van AI-gestuurde XDR
Op dit moment produceren de applicaties en servers die deel uitmaken van de tech-stack van uw organisatie een gestage stroom informatie. Traditioneel was deze constante stroom gegevens de nachtmerrie van beveiligingsprofessionals. De strijd tegen het spervuur van logbestanden is de afgelopen decennia een non-stop oorlog geweest, die volledig onder de radar van de dagelijkse eindgebruikers werd gevoerd.
Zelfs kleine organisaties die alleen essentiële statistieken bijhouden, verzamelen een aanzienlijke hoeveelheid loggegevens. Aan de andere kant van het spectrum kunnen grote bedrijven dagelijks honderden gigabytes aan loginformatie verzamelen. Tegenwoordig vertrouwen veel organisaties op een aantal verschillende oplossingen, zoals Security Information and Event Management (SIEM).SIEM) en Network Detection and Resolution (NDR) – om alles onder controle te houden. Beide oplossingen pakken dit probleem aan door loggegevens uit het hele netwerk te verzamelen en te stroomlijnen tot waarschuwingen. Beide hebben echter beperkingen: complexe installatie en beheer en een hoog percentage valse positieven zorgen ervoor dat beveiligingsanalisten op het randje balanceren tussen effectief dreigingsbeheer en de stortvloed aan constante waarschuwingen. Beveiliging lijdt nog steeds onder de versnippering van tools.
Om deze uitdagingen aan te pakken, is er sprake van uitgebreide detectie en respons (XDR) is ontstaan. De focus ligt op het verder uitzoomen door logbestanden te vergelijken met andere essentiële beveiligingsgegevens. Enter, AI-integratie: geavanceerde analyse van uw hele netwerk dat elke melding in zijn eigen unieke context plaatst. Door gegevens uit verschillende beveiligingslagen te verenigen, XDR belooft een snelle verbetering van uw detectie- en reactiemogelijkheden.
Dit artikel zal ingaan op hoe het werkt en of AI-gestuurde methoden geschikt zijn. XDR Het is de hype absoluut waard.
Gartner XDR Marktgids
XDR Het is een zich ontwikkelende technologie die geïntegreerde mogelijkheden biedt voor het voorkomen, detecteren en bestrijden van bedreigingen...
Ervaar AI-aangedreven beveiliging in actie!
Ontdek de geavanceerde AI van Stellar Cyber voor directe detectie van bedreigingen...
Wat is AI-gestuurd precies? XDR?
Laten we eerst vaststellen wat XDR hij precies is.
XDR is een type beveiligingstechnologie dat de diverse beveiligingstechnologieën die u al tot uw beschikking hebt, samenbrengt tot een samenhangend en gestroomlijnd geheel. Dankzij dit, XDR Het biedt meer inzicht in de beveiligingsstatus van alle activa en apparaten en kan bedreigingen in realtime detecteren en erop reageren.
AI biedt daarbij aanzienlijke voordelen, dankzij het vermogen om verschillende vormen van gedrag te detecteren. Neem bijvoorbeeld de traditionele antivirus: als een gebruiker op het punt staat een met malware geladen bestand te downloaden, kan de traditionele malwareverdediging het bestand alleen scannen om te proberen een vast, vooraf herkend patroon van bytes te vinden dat op bekende malware duidt. Polymorfe en nieuwe vormen van malware hebben echter enkele ernstige gaten in deze vorm van verdediging geslagen. De AI-ruimte heeft dit al ruimschoots overtroffen, dankzij de mogelijkheid om het verwachte gedrag van een bestand, gebruikersaccount of netwerkapparaat te analyseren.
AI-gestuurd XDRDe aanpak van verdacht gedrag kan worden onderverdeeld in twee gebieden: statisch en dynamisch. Statische analyse extraheert informatie op laag niveau over de gebeurtenis, zoals systeemoproepen en de controle- en gegevensstroomgrafieken. Dit helpt om een waarschuwing of gebeurtenis meer diepgang te geven, zonder al te veel tijd aan elke waarschuwing te besteden. Dynamische analyse daarentegen maakt het mogelijk om een verdacht netwerkapparaat of bestand te inspecteren vanuit een runtime-perspectief. Bij malware wordt een verdacht bestand bijvoorbeeld in een sandbox uitgevoerd, zodat het kan worden geanalyseerd zonder de legitieme productiesystemen te beïnvloeden.
Om verder te illustreren hoe generatieve AI de beveiligingsmogelijkheden in het hele veld transformeert, kunt u het gebruik ervan overwegen bij de detectie van gecompromitteerde accounts. Zonder afhankelijk te zijn van handmatig gelabelde trainingsgegevens, werden vroege AI-projecten gebouwd om de inlogactiviteit van netwerkgebruikers te verzamelen en een model te bouwen dat een verwachte basislijn van activiteit voorspelt. Als een gebruiker bijvoorbeeld na één fout opnieuw moet proberen in te loggen, wordt verwacht dat het IP-adres en de tijd ongeveer consistent blijven. Als deze waar zijn, wordt de bijbehorende risicoscore laag gehouden. Mocht het IP-adres, de tijd van de inlogpogingen of het aantal inlogpogingen boven de verwachte basislijn beginnen te groeien, dan markeert het model dit als verdacht.
De eerste succesvolle demonstratie hiervan vond plaats bij Microsoft Project Qidemon in 2021 – Bij het testen van het model met data uit de praktijk werden zeven gecompromitteerde accounts in een groep van 20,000 gebruikers succesvol geïdentificeerd. De evolutie van generatieve AI is de afgelopen drie jaar alleen maar versneld. XDR De oplossingen richten zich op het koppelen van de unieke toepassingen van AI en bieden een zekere mate van kruisverwijzing tussen voorheen afzonderlijke beveiligingsgebieden. In essentie, XDR Het gaat erom dat data uit één gebied – zoals malwarepreventie – de detectie- en herstelmogelijkheden binnen een ander gebied – zoals accountbeveiliging – beïnvloedt. Hoewel deze twee voorbeelden slechts een glimp geven van de groeiende voordelen van AI, helpen ze wel te verduidelijken hoe XDR Systemen en AI bestaan parallel aan elkaar, waardoor uw gehele technologie-stack profiteert van de groeiende expertise in dit vakgebied.
De voordelen van AI-gestuurde XDR
AI-Driven XDR De voordelen kunnen worden onderverdeeld in drie hoofdgebieden: data-analyse, dreigingsdetectie en reactie op aanvallen. Elk van deze gebieden heeft een snelle evolutie doorgemaakt sinds de implementatie van AI-architectuur en -analyse.
Data-analyse
Toegang tot uitgebreide beveiligingsgegevens is altijd een hoeksteen geweest voor beveiligingsteams die zich bezighouden met verschillende kritieke activiteiten, waaronder het monitoren van aanhoudende aanvallen, het uitvoeren van forensische analyses na incidenten en het uitvoeren van jachtoperaties op bedreigingen. Deze taken vereisen het vermogen om inzicht te krijgen in de constante stroom aan gebeurtenis- en machtigingsgegevens die afkomstig zijn van elke app, gebruiker en server.
In het verleden moesten statistici en pioniers in de datawetenschap vaak vertrouwen op beperkte deelverzamelingen van gegevens, waarbij ze werkten met representatieve maar niet-volledige steekproeven. Dit leidde vervolgens tot statische, op regels gebaseerde beveiligingsarchitecturen. AI XDR Het heronderhandelt over hoe data wordt benut binnen de beveiligingsfilosofie van uw organisatie, met twee voordelen op het gebied van analyse: de architectuur waarop deze is gebaseerd en de analyse-engine.
Opkomst van datameren
Een deel van de reden voor de plotselinge doorbraak van AI in de mainstream was de ontwikkeling van datawarehouses tot datameren. Bij de eerstgenoemde aanpak worden gegevens in hiërarchische bestanden gesegmenteerd – waardoor ze uitstekend geschikt zijn voor menselijk gebruik – maar datameren maken de bestandshiërarchieën plat tot één enorme verzameling gegevens. Gehost op een uiterst efficiënte architectuur, is de schaal van de data waarover we beschikken groter dan ooit tevoren.
Als gevolg hiervan krijgen analisten de mogelijkheid om zich met uitgebreide datasets in hun geheel bezig te houden. Deze verschuiving maakt een diepere duik in de volledige complexiteit, nuances en gedetailleerde aspecten van gegevens mogelijk, waarbij de noodzaak van vertrouwen op louter representatieve steekproeven wordt vermeden.
Bovendien maakt de efficiëntie van data lakes AI-gestuurde toepassingen mogelijk. XDR Om veel van de problemen van eerdere beveiligingssystemen te omzeilen en diepgaand inzicht te bieden in de unieke beveiligingssystemen van uw organisatie. Door beveiligingsgegevens te herpositioneren in een gecentraliseerde, continu bijgewerkte database, wordt de weg vrijgemaakt voor de inzet van het tweede belangrijke onderdeel van XDR AI.
De analyse-engine
Hoewel datameren AI de mogelijkheid bieden om toegang te krijgen tot de grote delen van de hedendaagse beveiligingsgegevens, is er nog steeds de ML-component van de tool. Over het algemeen maakt Machine Learning gebruik van complexe wiskundige algoritmen om relaties tussen verschillende elementen en categorieën af te leiden. Deze computationele analyse stelt de systemen in staat om van gegevens te leren, miljarden datapunten te verwerken om optimale reacties op nieuwe data-instanties te ontwikkelen en in de loop van de tijd betrouwbare patronen vast te stellen.
Bij XDRDit proces is bijzonder belangrijk gezien de uitdagingen waar mensen voor staan bij het analyseren van grote hoeveelheden data en het identificeren van patronen of afwijkingen. AI- en ML-technologieën bieden hierbij onschatbare hulp. Deze technologieën zijn uitermate geschikt voor het snel verwerken en beoordelen van diverse soorten data, zoals netwerkpakketinformatie, beveiligingslogboeken en broncode. De dringende behoefte aan patroonherkenning en gedragsanalyse in beveiligingsoperaties en risicomanagement onderstreept de groeiende afhankelijkheid van AI en ML op deze gebieden en benadrukt hun cruciale rol bij het verbeteren van cybersecuritymaatregelen.
Bedreigingsdetectie
Het geavanceerde raamwerk van AI is bedreven in het doorzoeken van de datasets die zijn verzameld uit een groot aantal bronnen binnen het digitale ecosysteem van een organisatie, waaronder netwerkverkeer, eindpunten, cloudomgevingen en applicatielogboeken. Deze uniforme dataset maakt een mate van detectie van bedreigingen mogelijk die veel verder gaat dan de typische, geïsoleerde beveiligingstools.
Net zoals AI een stap terugdoet om elk stukje data te verzamelen en te analyseren, doet het vakgebied van XDR Het doel van deze tooling is om afstand te nemen van de eentonigheid van individuele beveiligingstools. In plaats daarvan... XDR maakt gebruik van deze enorme hoeveelheden data om snel activiteiten te analyseren en verdachte activiteiten te identificeren die mogelijk verband houden met bredere patronen van kwaadwillig gedrag.
Ter illustratie: neem aanvallers die al een verbinding met een command-and-controlserver hebben gelegd. Relatief geavanceerde aanvallers hebben deze kanalen mogelijk versleuteld, wat een veel groter risico vormt, aangezien uw SOC Het team zou moeite hebben om kwaadaardige sessies te onderscheiden van de honderden andere, legitieme sessies die er dagelijks plaatsvinden. Machine learning-modellen zijn bij uitstek geschikt om kwaadaardige bakens (dat wil zeggen, regelmatige verkeerspieken met consistente hoeveelheden data) te identificeren die communiceren met externe domeinen. Sterker nog, deze op gedrag gebaseerde identificatie vereist geen decryptie.
AI XDR Dit maakt het mogelijk om identificatiemaatregelen zoals de bovenstaande toe te passen op veel complexere en onderling verbonden aanvalsoppervlakken. Hoewel een typische netwerkgebaseerde beveiligingsoplossing het zojuist besproken proces van dreigingsidentificatie zou kunnen repliceren, is dit alleen mogelijk voor een... XDR Het systeem zou bewijs kunnen koppelen aan het klikken op een link in een e-mail; de websitebezoeken van een bedrijfsapparaat kunnen worden geregistreerd, ongebruikelijke downloadactiviteiten kunnen worden geïdentificeerd en uiteindelijk aan netwerkpatronen die wijzen op een command-and-controlserver.
De rol van AI daarin XDR Dit markeert een transformatieve verschuiving naar proactieve beveiligingspraktijken, waardoor organisaties in staat worden gesteld om te anticiperen op en een stap voor te blijven op steeds veranderende cyberdreigingen. Een belangrijk voordeel van AI in deze context is het vermogen tot continu leren en aanpassen door middel van deep learning-technieken. Naarmate het systeem evolueert met nieuwe data en veranderende dreigingslandschappen, verbetert het niet alleen de nauwkeurigheid van de dreigingsdetectie, maar verlaagt het ook het aantal valse positieven. Deze verfijnde dreigingsdetectie stelt beveiligingsteams in staat zich te concentreren op echte risico's, waardoor de operationele efficiëntie en reactietijden verbeteren en een aanzienlijke sprong voorwaarts wordt gemaakt in cybersecurity-activiteiten.
Aanvalsreactie
AI XDRDe impact ervan beperkt zich niet alleen tot de identificatiefase: de invloed ervan strekt zich uit over het gehele triage- en responsproces.
Inzicht in de onderliggende oorzaak
Door diepgaande inzichten te verschaffen in de grondoorzaken van incidenten en de volgorde van aanvallen in kaart te brengen, biedt AI-gestuurde technologie een oplossing. XDR Deze tools maken snellere en efficiëntere onderzoeken mogelijk. Dit versnelt het proces van detectie tot reactie, waardoor organisaties de gevolgen van beveiligingsinbreuken snel kunnen begrijpen en beperken.
Prioriteit voor waarschuwingen
Hoewel beveiligingssystemen er doorgaans een neiging toe hebben ontwikkeld om analisten te overladen met eindeloze waarschuwingen, XDR Het systeem is bij uitstek geschikt om een waarschuwing te vergelijken met de bijbehorende gegevensstromen en activiteiten eromheen. Deze contextuele focus vermindert de werkdruk voor beveiligingsteams aanzienlijk door het triageproces te automatiseren, waardoor ze zich eerst kunnen richten op de meest kritieke waarschuwingen.
Geautomatiseerde reactie
AI stroomlijnt de reactie op beveiligingsincidenten door automatisch acties uit te voeren, zoals het isoleren van gecompromitteerde apparaten, het blokkeren van kwaadaardige activiteiten en het in realtime implementeren van herstelmaatregelen. Dit snelle reactievermogen minimaliseert de potentiële impact van bedreigingen en zorgt ervoor dat beveiligingsmaatregelen snel worden uitgevoerd, met minder noodzaak tot handmatige interventie.
Waarom is AI-gestuurd? XDR Het vervangen SIEM?
De drijvende kracht achter XDRHet huidige succes van het bedrijf is te danken aan de interne AI-engine. Met een ongeëvenaard vermogen om de honderden datapunten rondom elke waarschuwing te vergelijken – en met een uitgebreid, aanpasbaar dashboard – hoeven budgetbewuste managers zich slechts een klein eindje af te vragen of andere onderdelen van de cybersecurity-stack nog wel nodig zijn. En terecht: de wildgroei aan tools is al meer dan een half decennium een probleem, omdat grote organisaties de kloof in cybersecurity-vaardigheden proberen te dichten met een overvloed aan hyperspecifieke tools. Meer tools hebben de workflows van analisten echter alleen maar complexer gemaakt – in plaats van één waarschuwingsgenererende machine, moeten ze nu met tientallen werken. Nu stuwt AI de ontwikkeling van cybersecurity echter voorbij hyperspecifieke, nichetools naar een overkoepelend, hoogstaand begrip.
De consolidatierevolutie is al begonnen – Gartners voorspellingen voor 2024 laten zien dat binnen de komende drie jaar 70% van de organisaties tools voor de preventie van gegevensverlies en preventie van insiderrisico's zal hebben gecombineerd met IAM-context. De identificatie van potentiële aanvalsgegevens wordt steeds meer gedragsgericht en stelt beveiligingsteams in staat om enkelvoudig beleid uit te vaardigen dat dubbele effecten heeft op het gebied van zowel gegevensbeveiliging als insiderrisico.
SIEM Tools hebben zich traditioneel onderscheiden door de gedetailleerde informatie die uit loganalyse kan worden verkregen. Moderne, door AI aangedreven tools bieden echter een veel bredere kijk op de mogelijkheden. XDR De tooling omvat dezelfde logdata-invoer en -analyse, maar dan ook met nog veel meer mogelijkheden. Door alle beveiligingsgegevens in één centrale opslagplaats vast te leggen en te analyseren, worden traditionele methoden vereenvoudigd. SIEM De tools beginnen er verouderd uit te zien. Terwijl de volgende generatie SIEMSindsdien zijn bedrijven begonnen met het implementeren van hun eigen AI-modellen – om de grote hoeveelheid loggegevens die ze verzamelen te analyseren – waardoor de bredere reikwijdte van XDR verdere bladeren SIEM in het stof. In plaats van alleen loggegevens te analyseren, XDR neemt SIEManalyseert de individuele gegevenspunten en plaatst deze in de bredere context van netwerk- en gebruikersactiviteit.
Hoe AI XDR Vermindert vals-positieve resultaten
SIEME-mailbeveiligingstools en firewalls staan erom bekend dat ze een enorm aantal waarschuwingen genereren. Zonder context of onderliggende oorzaak moet de analist zelf de steeds groter wordende hoeveelheid waarschuwingen interpreteren. Het opsporen van getroffen gebruikers en vaststellen of het daadwerkelijk om kwaadaardige activiteiten gaat, kost tijd. Dit geeft de analist meer tijd om andere waarschuwingen op te stapelen en de detectie van echte bedreigingen te belemmeren.
Marktleidende AI-gebaseerde XDR Oplossingen bieden een manier om de grote hoeveelheid beschikbare data in evenwicht te brengen met de capaciteit van de beveiligingsanalisten zelf. Om de maximale mate van beveiliging te bereiken zonder de gevoeligheid te verliezen, XDRWe nemen waarschuwingen en koppelen deze aan relevante assets, gebruikers en signalen – dit geheel vormt vervolgens een incident. Wanneer er nieuwe waarschuwingen binnenkomen, wordt deze automatisch toegewezen aan het bijbehorende incident. Op deze manier kunnen complexe aanvallen worden opgespoord en aangepakt, terwijl losse valse alarmen buiten beschouwing worden gelaten.
De mogelijkheid om een aanvalsverhaal te volgen over het hele apparaat, de gebruikersidentiteit of de cloudimplementatie heen, betekent dat beveiligingsanalisten een veel groter aantal waarschuwingen op een veel samenhangendere manier kunnen afhandelen. Door de bredere context van waarschuwingen te evalueren, kunnen AI-gebaseerde methoden een veel grotere impact hebben. XDR Het elimineert in feite een enorme tijdverspilling, waardoor compacte beveiligingsteams zich kunnen concentreren op het zo snel mogelijk verhelpen van de meest kritieke bedreigingen. Deze incidentgerichte aanpak leidt tot vereenvoudigde beveiligingstechnologieën, snelle oplossingen en minder stress voor analisten. Ontdek meer over hoe Stellar Cyber's aanpak werkt. AI-aangedreven waarschuwingen werk hier.
Kies Geavanceerde, AI-gestuurde detectie van bedreigingen
Met hoeveel een XDR Omdat de oplossing afhankelijk is van zichtbaarheid over meerdere kanalen, is het essentieel dat de betreffende oplossing open en zeer flexibel implementeerbaar blijft. In plaats van vast te zitten aan de technologie van één leverancier, biedt Stellar Cyber een open oplossing. XDR Het biedt geavanceerde dreigingsdetectie voor uw bestaande architectuur. Dit transformeert de mogelijk al bestaande, gefragmenteerde processen in een volledig universele EDR-tool.
Hoewel de kern AI-gestuurd is XDR De tool biedt enorme voordelen voor kleine cybersecurityteams. Stellar Cyber heeft zich ingezet voor beveiligingsanalisten en heeft met deze tool opnieuw generatieve AI-ontwikkelingen doorgevoerd. Analisten kunnen nu zelfs rechtstreeks vragen stellen aan de tool zelf, gericht op hun onderzoek. De tool reageert met inzichtelijke antwoorden, waardoor analisten met nog niet volledig ontwikkelde vaardigheden – of met beperkte tijd – de intelligentie van de tool sneller dan ooit optimaal kunnen benutten.
Ontdek meer over onze open XDR mogelijkheden en begin het volledige potentieel van uw beveiligingsteam te ontketenen.
