AI XDR:6 korzyści płynących z rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji XDR
W tej chwili aplikacje i serwery tworzące strukturę stosu technologicznego Twojej organizacji wytwarzają stały strumień informacji. Tradycyjnie ten ciągły strumień danych był koszmarem specjalistów ds. bezpieczeństwa. Walka z zalewem plików dziennika to nieprzerwana wojna trwająca od kilku dziesięcioleci, prowadzona całkowicie poza radarem zwykłych użytkowników końcowych.
Nawet małe organizacje, które śledzą jedynie podstawowe wskaźniki, gromadzą znaczną ilość danych z logów. Z drugiej strony, duże korporacje mogą gromadzić setki gigabajtów danych z logów dziennie. Obecnie wiele organizacji korzysta z kilku różnych rozwiązań – takich jak Security Information and Event Management (SIEM) oraz Network Detection and Resolution (NDR) – aby mieć wszystko pod kontrolą. Oba rozwiązania rozwiązują ten problem, agregując dane z logów z całej sieci i przekształcając je w alerty. Oba mają jednak ograniczenia: skomplikowana konfiguracja i zarządzanie oraz wysoki wskaźnik fałszywych alarmów sprawiają, że analitycy bezpieczeństwa są na krawędzi dylematu między skutecznym zarządzaniem zagrożeniami a masą ciągłych alertów. Bezpieczeństwo wciąż cierpi z powodu silosów narzędzi.
Aby sprostać tym wyzwaniom, wdrożono rozszerzoną detekcję i reakcję (XDR) . Koncentruje się ona na jeszcze większym oddaleniu, poprzez porównywanie plików dziennika z innymi istotnymi danymi dotyczącymi bezpieczeństwa. Enter, integracja AI: najnowocześniejsza analiza całej sieci który kontekstualizuje każdy alert w ramach własnych, unikalnych ram. Dzięki ujednoliceniu danych z różnych warstw zabezpieczeń, XDR Obiecuje szybką poprawę możliwości wykrywania i reagowania.
W tym artykule omówimy, jak to działa i czy jest napędzane przez sztuczną inteligencję XDR naprawdę jest warty zachodu.
Gartner XDR Przewodnik po rynku
XDR jest rozwijającą się technologią, która może zapewnić ujednolicone możliwości zapobiegania zagrożeniom, ich wykrywania i reagowania...
Poznaj bezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji w akcji!
Odkryj najnowocześniejszą sztuczną inteligencję Stellar Cyber umożliwiającą natychmiastowe wykrywanie zagrożeń...
Czym dokładnie jest sztuczna inteligencja? XDR?
Najpierw ustalmy, co XDR jest.
XDR to rodzaj technologii bezpieczeństwa, który łączy w jedną, spójną i usprawnioną całość różnorodne technologie bezpieczeństwa, które już posiadasz w swoim zestawie narzędzi. Dzięki temu XDR zapewnia lepszą widoczność stanu bezpieczeństwa wszystkich zasobów i urządzeń oraz umożliwia wykrywanie zagrożeń i reagowanie na nie w czasie rzeczywistym.
Sztuczna inteligencja oferuje w tym zakresie znaczne korzyści, dzięki możliwości wykrywania różnych form zachowań. Weźmy na przykład tradycyjny program antywirusowy: jeśli użytkownik ma zamiar pobrać plik zawierający złośliwe oprogramowanie, tradycyjna ochrona przed złośliwym oprogramowaniem może jedynie przeskanować plik w celu znalezienia zestawu, wstępnie rozpoznanego wzoru bajtów wskazującego znane złośliwe oprogramowanie. Jednak polimorficzne i nowe odmiany złośliwego oprogramowania spowodowały poważne luki w tej formie obrony. Przestrzeń sztucznej inteligencji już znacznie przewyższyła ten wynik dzięki możliwości analizy oczekiwanego zachowania pliku, konta użytkownika lub urządzenia sieciowego.
ciągłym szkoleniom XDRPodejście firmy do podejrzanego zachowania można podzielić na dwa obszary: statyczny i dynamiczny. Analiza statyczna wyodrębnia informacje niskiego poziomu o zdarzeniu – takie jak wywołania systemowe oraz grafy sterowania i przepływu danych. Pomaga to nadać alertowi lub zdarzeniu pewien poziom głębi, bez poświęcania zbyt dużej ilości czasu na analizę każdego alertu. Analiza dynamiczna z kolei umożliwia inspekcję podejrzanego urządzenia sieciowego lub pliku z perspektywy środowiska uruchomieniowego. W przypadku złośliwego oprogramowania, podejrzany plik jest uruchamiany w piaskownicy, aby można go było przeanalizować bez wpływu na autentyczne systemy produkcyjne.
Aby lepiej zilustrować, w jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja zmienia możliwości bezpieczeństwa w całej dziedzinie, rozważ jej zastosowanie w wykrywaniu zainfekowanych kont. Nie polegając na ręcznie oznaczonych danych szkoleniowych, opracowano wczesne projekty sztucznej inteligencji w celu zbierania aktywności związanej z logowaniem się użytkowników do sieci i budowania modelu, który przewiduje oczekiwaną linię bazową aktywności. Na przykład, jeśli użytkownik musi spróbować zalogować się ponownie po jednym niepowodzeniu, oczekuje się, że adres IP i godzina pozostaną mniej więcej takie same. Jeśli są one prawdziwe, powiązany wynik ryzyka jest utrzymywany na niskim poziomie. Jeżeli adres IP, czas próby logowania lub liczba prób logowania zaczną rosnąć poza oczekiwaną wartość bazową, model zaznacza to jako podejrzane.
Pierwsza udana demonstracja tego miała miejsce w przypadku Microsoftu Projekt Qidemon w 2021 roku – po przetestowaniu modelu na rzeczywistych danych, udało mu się zidentyfikować siedem zagrożonych kont w grupie 20 000 użytkowników. Ewolucja generatywnej sztucznej inteligencji tylko przyspieszyła w ciągu ostatnich trzech lat. XDR Rozwiązania koncentrują się na łączeniu unikalnych zastosowań sztucznej inteligencji i zapewniają pewien stopień wzajemnego odniesienia między wcześniej odrębnymi obszarami bezpieczeństwa. Zasadniczo, XDR Chodzi o to, aby dane z jednego obszaru – takiego jak zapobieganie złośliwemu oprogramowaniu – wpływały na możliwości wykrywania i usuwania skutków w innym obszarze – takim jak ochrona konta. Chociaż te dwa przykłady dają jedynie pobieżny wgląd w rozwijające się korzyści płynące ze sztucznej inteligencji, pomagają one rzucić światło na to, jak XDR systemy i sztuczna inteligencja funkcjonują równolegle, dzięki czemu cały stos technologiczny korzysta z rosnącej biegłości w tej dziedzinie.
Korzyści płynące z wykorzystania sztucznej inteligencji XDR
Napędzany sztuczną inteligencją XDR Korzyści można podzielić na trzy główne obszary: analizę danych, wykrywanie zagrożeń i reagowanie na ataki. Każdy z tych obszarów przeszedł szybką ewolucję od czasu wdrożenia architektury i analizy sztucznej inteligencji.
Analiza danych
Dostęp do kompleksowych danych dotyczących bezpieczeństwa zawsze był podstawą zespołów ds. bezpieczeństwa zaangażowanych w różne krytyczne działania, w tym monitorowanie trwających ataków, przeprowadzanie analiz kryminalistycznych po incydencie i wykonywanie operacji wyszukiwania zagrożeń. Zadania te wymagają umiejętności zrozumienia ciągłych strumieni danych o zdarzeniach i uprawnieniach pochodzących z każdej aplikacji, użytkownika i serwera.
W przeszłości statystycy i pionierzy nauki o danych często musieli polegać na ograniczonych podzbiorach danych, pracując na próbkach, które były reprezentatywne, ale niekompletne. To z kolei przekładało się na statyczną, opartą na regułach architekturę bezpieczeństwa. XDR renegocjuje sposób wykorzystania danych w ramach filozofii bezpieczeństwa Twojej organizacji, zapewniając dwie korzyści analityczne: architekturę, na której się opiera, oraz moduł analizy.
Powstanie jezior danych
Jednym z powodów nagłego wdarcia się sztucznej inteligencji do głównego nurtu był rozwój hurtowni danych w jeziora danych. Pierwsze podejście dzieli dane na pliki hierarchiczne, co czyni je doskonałymi do użytku przez ludzi, ale jeziora danych spłaszczają hierarchie plików w jedną ogromną pulę danych. Hostowany w oparciu o niezwykle wydajną architekturę, skala danych, którymi dysponujemy, jest większa niż kiedykolwiek wcześniej.
W rezultacie analitycy zyskują możliwość wykorzystania w całości obszernych zbiorów danych. Ta zmiana umożliwia głębsze zanurzenie się w pełną złożoność, niuanse i szczegółowe aspekty danych, unikając potrzeby polegania na zwykłych reprezentatywnych próbach.
Co więcej, wydajność jezior danych umożliwia wykorzystanie sztucznej inteligencji XDR Aby ominąć wiele problemów, z którymi borykały się poprzednie systemy bezpieczeństwa, i zapewnić dogłębny wgląd w unikalną gamę systemów bezpieczeństwa Twojej organizacji. Przenosząc dane dotyczące bezpieczeństwa do scentralizowanej, stale aktualizowanej bazy danych, przygotowujemy grunt pod wdrożenie drugiego kluczowego komponentu. XDR AI.
Silnik analityczny
Chociaż jeziora danych umożliwiają sztucznej inteligencji dostęp do ogromnych obszarów współczesnych danych bezpieczeństwa, w narzędziu nadal występuje komponent uczenia maszynowego. Ogólnie rzecz biorąc, uczenie maszynowe wykorzystuje złożone algorytmy matematyczne do wywnioskowania relacji między różnymi elementami i kategoriami. Ta analiza obliczeniowa umożliwia systemom uczenie się na podstawie danych, przetwarzanie miliardów punktów danych w celu opracowania optymalnych reakcji na nowe wystąpienia danych i ustalenia niezawodnych wzorców w czasie.
Dla litu szacuje się XDRProces ten jest szczególnie ważny, biorąc pod uwagę wyzwania, przed którymi stoją ludzie, analizując duże ilości danych i identyfikując wzorce lub anomalie. Technologie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) oferują nieocenione wsparcie. Technologie te doskonale radzą sobie z szybkim przetwarzaniem i oceną różnorodnych danych, takich jak informacje o pakietach sieciowych, dzienniki zdarzeń bezpieczeństwa i kod źródłowy. Pilna potrzeba rozpoznawania wzorców i analizy behawioralnej w operacjach bezpieczeństwa i zarządzaniu ryzykiem podkreśla rosnące znaczenie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) w tych dziedzinach, podkreślając ich kluczową rolę we wzmacnianiu środków cyberbezpieczeństwa.
Wykrywanie zagrożeń
Zaawansowana struktura sztucznej inteligencji doskonale radzi sobie z przesiewaniem zbiorów danych zebranych z niezliczonych źródeł w cyfrowym ekosystemie organizacji, w tym z ruchu sieciowego, punktów końcowych, środowisk chmurowych i dzienników aplikacji. Ten ujednolicony zbiór danych umożliwia wykrywanie zagrożeń na poziomie znacznie przekraczającym typowe, izolowane narzędzia zabezpieczające.
Podobnie jak sztuczna inteligencja cofa się, aby zebrać i przeanalizować każdy element danych, tak samo dziedzina XDR narzędzia mają na celu oderwanie się od monotonii indywidualnych narzędzi bezpieczeństwa. Zamiast tego, XDR wykorzystuje te ogromne ilości danych do szybkiej analizy aktywności i identyfikacji wszelkich niepokojących działań, które mogą wiązać się z szerszymi wzorcami złośliwego zachowania.
Dla przykładu, rozważmy atakujących, którzy nawiązali już połączenie z serwerem poleceń i kontroli. Stosunkowo zaawansowani atakujący mogli zaszyfrować te kanały, stwarzając znacznie większe ryzyko, ponieważ… SOC Zespół miałby trudności z wykryciem podejrzanych sesji spośród setek innych, legalnych sesji w ciągu dnia. Modele uczenia maszynowego są idealnie przygotowane do identyfikowania złośliwych sygnałów (czyli regularnych fal ruchu zawierających stałe ilości danych) komunikujących się z domenami zewnętrznymi. Co więcej, ta identyfikacja oparta na zachowaniu nie wymaga deszyfrowania.
AI XDR umożliwia stosowanie środków identyfikacji, takich jak powyższe, na znacznie bardziej złożonych i powiązanych ze sobą powierzchniach ataków. Typowe rozwiązanie bezpieczeństwa sieciowego mogłoby odtworzyć proces identyfikacji zagrożeń, który właśnie omówiliśmy, ale tylko XDR mogło powiązać dowody kliknięcia łącza osadzonego w wiadomości e-mail, odnotować dostęp do witryny firmowego urządzenia, zidentyfikować nietypową aktywność pobierania – i na koniec powiązać ją ze wzorcami sieciowymi wskazującymi na obecność serwera poleceń i kontroli.
Rola AI w XDR Oznacza to transformacyjne przejście w kierunku proaktywnych praktyk bezpieczeństwa, umożliwiając organizacjom wyprzedzanie i wyprzedzanie konkurencji w obliczu stale ewoluujących cyberzagrożeń. Kluczową zaletą sztucznej inteligencji w tym kontekście jest jej zdolność do ciągłego uczenia się i adaptacji dzięki technikom głębokiego uczenia (deep learning). Wraz z rozwojem systemu wraz z nowymi danymi i zmieniającym się krajobrazem zagrożeń, nie tylko zwiększa on dokładność wykrywania zagrożeń, ale także zmniejsza liczbę fałszywych alarmów. To udoskonalone rozpoznawanie zagrożeń pozwala zespołom bezpieczeństwa skupić się na rzeczywistych zagrożeniach, zwiększając tym samym wydajność operacyjną i skracając czas reakcji, co stanowi znaczący krok naprzód w zakresie operacji cyberbezpieczeństwa.
Odpowiedź na atak
AI XDRWpływ nie ogranicza się wyłącznie do fazy identyfikacji: jego zasięg trwa przez cały proces segregacji i reagowania.
Wgląd w pierwotną przyczynę
Zapewniając dogłębny wgląd w podstawowe przyczyny incydentów i opisując sekwencję ataków, rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji XDR Narzędzia te umożliwiają szybsze i skuteczniejsze prowadzenie dochodzeń. Przyspiesza to proces od wykrycia do reakcji, pomagając organizacjom szybko zrozumieć i złagodzić skutki naruszeń bezpieczeństwa.
Priorytety alertów
Chociaż narzędzia bezpieczeństwa zazwyczaj mają tendencję do zasypywania analityków niekończącymi się alertami, XDR ma unikalną możliwość porównywania alertów z powiązanymi przepływami danych i działaniami z nimi związanymi. To skupienie na kontekście znacząco zmniejsza obciążenie zespołów bezpieczeństwa poprzez automatyzację procesu triażu, pozwalając im skupić się najpierw na najistotniejszych alertach.
Automatyczna odpowiedź
Sztuczna inteligencja usprawnia reakcję na incydenty związane z bezpieczeństwem, automatycznie wykonując działania, takie jak izolowanie zainfekowanych urządzeń, blokowanie złośliwych działań i wdrażanie środków zaradczych w czasie rzeczywistym. Ta zdolność szybkiego reagowania minimalizuje potencjalny wpływ zagrożeń i zapewnia szybkie wdrożenie środków bezpieczeństwa przy mniejszej liczbie konieczności ręcznej interwencji.
Dlaczego jest to napędzane sztuczną inteligencją XDR Wymiana SIEM?
Czynnik napędowy XDRObecnym sukcesem firmy jest jej wewnętrzny silnik sztucznej inteligencji (AI). Dzięki niezrównanej możliwości porównywania setek punktów danych otaczających każdy alert – oraz dogłębnemu, konfigurowalnemu panelowi sterowania – menedżerowie dbający o budżet są o krok od ponownej oceny konieczności zastosowania innych elementów technologii cyberbezpieczeństwa. Nie bez powodu: rozrost narzędzi jest problemem od ponad pół dekady, ponieważ duże organizacje starają się wypełnić lukę w kompetencjach z zakresu cyberbezpieczeństwa mnóstwem wysoce wyspecjalizowanych narzędzi. Jednak coraz więcej narzędzi po prostu wzbogaciło przepływy pracy analityków – zamiast jednej maszyny generującej alerty, muszą oni radzić sobie z dziesiątkami. Teraz jednak AI przesuwa rozwój cyberbezpieczeństwa poza wysoce wyspecjalizowane, niszowe narzędzia w kierunku ogólnego, zaawansowanego zrozumienia.
Rewolucja konsolidacyjna już się rozpoczęła – Prognozy Gartnera na 2024 rok pokazują, że w ciągu najbliższych trzech lat 70% organizacji będzie dysponować narzędziami zapobiegania utracie danych i ryzykiem wewnętrznym z kontekstem IAM. Identyfikacja potencjalnych danych dotyczących ataku w coraz większym stopniu koncentruje się na zachowaniu i umożliwia zespołom ds. bezpieczeństwa opracowywanie pojedynczych zasad, które mają podwójne skutki zarówno w zakresie bezpieczeństwa danych, jak i ryzyka wewnętrznego.
SIEM Narzędzia te zazwyczaj szczycą się szczegółowością informacji, jakie można uzyskać z analizy logów. Jednak współczesne narzędzia oparte na sztucznej inteligencji XDR Narzędzia obejmują te same funkcje pozyskiwania i analizy danych z logów – a także wiele więcej. Dzięki przechwytywaniu i analizowaniu wszystkich danych dotyczących bezpieczeństwa w jednym repozytorium, tradycyjne SIEM Narzędzia zaczynają wyglądać na przestarzałe. Podczas gdy narzędzia nowej generacji SIEMod tego czasu zaczęli wdrażać własne modele sztucznej inteligencji, aby pomóc w analizie ogromnej ilości zbieranych danych dziennika – szerszego zakresu XDR dalsze liście SIEM w kurzu. Zamiast analizować wyłącznie dane z dziennika, XDR trwa SIEMindywidualne punkty danych i kontekstualizuje je w szerszym kontekście aktywności sieci i użytkowników.
Jak sztuczna inteligencja XDR Zmniejsza liczbę fałszywych wyników pozytywnych
SIEMNarzędzia do ochrony poczty e-mail i zapory sieciowe są znane z dużej liczby alertów, które generują. Bez kontekstu ani przyczyny źródłowej, analityk musi sam zrozumieć rosnącą liczbę alertów. Namierzenie użytkowników, których dotyczy problem, i ustalenie, czy jest to rzeczywiście złośliwa aktywność, zajmuje czas: przez co narastają kolejne alerty, które utrudniają wykrycie rzeczywistych zagrożeń.
Wiodąca na rynku technologia oparta na sztucznej inteligencji XDR Rozwiązania te oferują sposób na zrównoważenie bogactwa dostępnych danych z możliwościami analityków bezpieczeństwa. Aby osiągnąć maksymalny poziom bezpieczeństwa bez poświęcania wrażliwości, XDRPrzyjmujemy alerty i korelujemy je z odpowiednimi zasobami, użytkownikami i sygnałami – ta skorelowana całość stanowi następnie incydent. W miarę pojawiania się nowych alertów, każdy z nich jest automatycznie przypisywany do odpowiedniego incydentu. W ten sposób można wykryć złożone ataki i podjąć na nie odpowiednie działania, a pojedyncze fałszywe alarmy pozostają poza dyskusją.
Możliwość śledzenia historii ataku na poziomie urządzenia, tożsamości użytkownika lub wdrożenia w chmurze oznacza, że analitycy bezpieczeństwa mogą obsługiwać znacznie większą liczbę alertów w znacznie bardziej spójny sposób. Oceniając szerszy kontekst alertów, oparte na sztucznej inteligencji XDR W zasadzie eliminuje ogromną stratę czasu, pozwalając szczupłym zespołom ds. bezpieczeństwa skoncentrować się na jak najszybszym usuwaniu najpoważniejszych zagrożeń. To właśnie podejście skoncentrowane na incydentach prowadzi do uproszczenia stosów technologii bezpieczeństwa, szybkiego usuwania zagrożeń i mniejszego stresu analityków. Dowiedz się więcej o tym, jak Stellar Cyber Alerty oparte na sztucznej inteligencji pracuje tutaj.
Wybierz zaawansowane wykrywanie zagrożeń oparte na sztucznej inteligencji
Z jaką kwotą XDR Rozwiązanie opiera się na widoczności międzykanałowej, dlatego kluczowe jest, aby dane rozwiązanie było otwarte i łatwe do wdrożenia. Zamiast być ograniczonym do stosu technologicznego jednego dostawcy, Stellar Cyber oferuje otwarty XDR Zapewnia najnowocześniejszą detekcję zagrożeń w istniejącej architekturze. Przekształca to wyizolowane operacje, które być może już posiadasz, w w pełni uniwersalne narzędzie EDR.
Podczas gdy rdzeń napędzany sztuczną inteligencją XDR Narzędzie to przynosi ogromne korzyści szczupłym zespołom ds. cyberbezpieczeństwa, a zaangażowanie Stellar Cyber w analityków bezpieczeństwa zaowocowało dalszym, generatywnym rozwojem sztucznej inteligencji. Teraz analitycy mają nawet możliwość zadawania pytań związanych ze śledztwem bezpośrednio w narzędziu. Odpowiadając na pytania w formie konwersacji, narzędzie pozwala analitykom z wciąż rozwijającymi się umiejętnościami – lub ograniczonym czasem – na maksymalne wykorzystanie inteligencji narzędzia szybciej niż kiedykolwiek wcześniej.
Dowiedz się więcej o naszym koncepcja XDR możliwości i zacznij uwalniać pełny potencjał swojego zespołu ds. bezpieczeństwa.
