AI XDR: ประโยชน์ 6 ประการของ AI ที่ขับเคลื่อนด้วยระบบคอมพิวเตอร์ XDR
ในวินาทีนี้ แอปพลิเคชันและเซิร์ฟเวอร์ที่ประกอบเป็นโครงสร้างกลุ่มเทคโนโลยีขององค์กรของคุณกำลังสร้างกระแสข้อมูลที่มั่นคง โดยปกติแล้ว ข้อมูลที่ไหลอย่างต่อเนื่องนี้เคยเป็นฝันร้ายของผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยมาก่อน การต่อสู้กับการโจมตีของไฟล์บันทึกถือเป็นสงครามที่ไม่หยุดนิ่งในช่วงสองสามทศวรรษที่ผ่านมา โดยอยู่ภายใต้เรดาร์ของผู้ใช้ปลายทางทุกวัน
แม้แต่องค์กรขนาดเล็กที่ติดตามเฉพาะตัวชี้วัดที่สำคัญก็ยังสะสมข้อมูลบันทึกจำนวนมาก ในทางกลับกัน บริษัทขนาดใหญ่สามารถสะสมข้อมูลบันทึกได้หลายร้อยกิกะไบต์ต่อวัน ปัจจุบัน องค์กรหลายแห่งพึ่งพาโซลูชันที่แตกต่างกันไม่กี่อย่าง เช่น ระบบจัดการข้อมูลและเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย (Security Information and Event Management)SIEM) และการตรวจจับและแก้ไขปัญหาเครือข่าย (NDR) – เพื่อควบคุมทุกอย่าง ทั้งสองโซลูชันนี้จัดการกับปัญหานี้โดยการรวบรวมข้อมูลบันทึกจากทั่วทั้งเครือข่าย และปรับปรุงให้เป็นรูปแบบการแจ้งเตือน อย่างไรก็ตาม ทั้งสองมีข้อจำกัด: การตั้งค่าและการจัดการที่ซับซ้อน และอัตราการแจ้งเตือนผิดพลาดสูง ทำให้ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยต้องเผชิญกับความท้าทายระหว่างการจัดการภัยคุกคามที่มีประสิทธิภาพและการแจ้งเตือนจำนวนมากอย่างต่อเนื่อง ความปลอดภัยยังคงได้รับผลกระทบจากข้อจำกัดของเครื่องมือ
เพื่อรับมือกับความท้าทายเหล่านี้ จึงได้มีการขยายการตรวจจับและการตอบสนอง (XDR(ชื่อเทคโนโลยี) ได้ปรากฏขึ้นแล้ว โดยมุ่งเน้นที่การมองภาพรวมให้กว้างขึ้นด้วยการเปรียบเทียบไฟล์บันทึกกับข้อมูลความปลอดภัยที่สำคัญอื่นๆ เข้าสู่การบูรณาการ AI: การวิเคราะห์ที่ล้ำสมัยของเครือข่ายทั้งหมดของคุณ ซึ่งจะจัดบริบทของการแจ้งเตือนแต่ละครั้งให้อยู่ในขอบเขตเฉพาะของตนเอง โดยการรวมข้อมูลจากชั้นความปลอดภัยต่างๆ เข้าด้วยกัน XDR รับประกันการพัฒนาอย่างรวดเร็วของความสามารถในการตรวจจับและตอบสนองของคุณ
บทความนี้จะกล่าวถึงวิธีการทำงาน และว่าระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI นั้นมีประสิทธิภาพหรือไม่ XDR คุ้มค่ากับกระแสความนิยมจริงๆ
Gartner XDR คู่มือการตลาด
XDR เป็นเทคโนโลยีที่กำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ซึ่งสามารถนำเสนอความสามารถในการป้องกัน ตรวจจับ และตอบสนองต่อภัยคุกคามแบบครบวงจร...
สัมผัสประสบการณ์การรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการดำเนินการ!
ค้นพบ AI ล้ำสมัยของ Stellar Cyber เพื่อการตรวจจับภัยคุกคามทันที
AI-Driven คืออะไรกันแน่ XDR?
ก่อนอื่น เรามาทำความเข้าใจกันก่อนว่าอะไรคือสิ่งสำคัญ XDR เป็น
XDR เป็นเทคโนโลยีความปลอดภัยประเภทหนึ่งที่รวบรวมเทคโนโลยีความปลอดภัยต่างๆ ที่มีอยู่แล้วในชุดเครื่องมือของคุณเข้าไว้ด้วยกันอย่างเป็นระบบและมีประสิทธิภาพ ด้วยเหตุนี้ XDR ช่วยให้มองเห็นภาพรวมด้านความปลอดภัยของสินทรัพย์และอุปกรณ์ทั้งหมดได้ชัดเจนยิ่งขึ้น และสามารถตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามได้แบบเรียลไทม์
AI ให้ประโยชน์มากมายในเรื่องนี้ เนื่องจากความสามารถในการตรวจจับพฤติกรรมในรูปแบบต่างๆ ตัวอย่างเช่น ใช้โปรแกรมป้องกันไวรัสแบบเดิม: หากผู้ใช้กำลังจะดาวน์โหลดไฟล์ที่โหลดมัลแวร์ การป้องกันมัลแวร์แบบเดิมจะทำได้เพียงสแกนไฟล์เพื่อพยายามค้นหารูปแบบไบต์ที่รู้จักล่วงหน้าซึ่งบ่งชี้ถึงมัลแวร์ที่รู้จัก อย่างไรก็ตาม มัลแวร์หลายรูปแบบและสายพันธุ์ใหม่ทำให้เกิดช่องโหว่ร้ายแรงในรูปแบบการป้องกันนี้ พื้นที่ AI มีประสิทธิภาพเหนือกว่าสิ่งนี้อย่างมาก เนื่องจากความสามารถในการวิเคราะห์พฤติกรรมที่คาดหวังของไฟล์ บัญชีผู้ใช้ หรืออุปกรณ์เครือข่าย
ขับเคลื่อนด้วย AI XDRแนวทางของระบบตรวจจับพฤติกรรมที่น่าสงสัยสามารถแบ่งออกได้เป็นสองด้าน คือ การวิเคราะห์แบบคงที่และการวิเคราะห์แบบไดนามิก การวิเคราะห์แบบคงที่ดึงข้อมูลระดับต่ำเกี่ยวกับเหตุการณ์ เช่น การเรียกใช้ระบบ และกราฟการควบคุมและการไหลของข้อมูล ซึ่งช่วยเพิ่มความลึกให้กับสัญญาณเตือนหรือเหตุการณ์โดยไม่ต้องเสียเวลามากเกินไปกับแต่ละสัญญาณเตือน ในทางกลับกัน การวิเคราะห์แบบไดนามิกช่วยให้สามารถตรวจสอบอุปกรณ์เครือข่ายหรือไฟล์ที่น่าสงสัยจากมุมมองขณะทำงานได้ สำหรับมัลแวร์ การวิเคราะห์นี้จะเห็นไฟล์ที่น่าสงสัยถูกเรียกใช้งานในสภาพแวดล้อมจำลอง เพื่อวิเคราะห์โดยไม่ส่งผลกระทบต่อระบบการผลิตจริง
เพื่อแสดงให้เห็นเพิ่มเติมว่า AI เจนเนอเรชั่นเปลี่ยนแปลงความสามารถด้านความปลอดภัยทั่วทั้งสาขาได้อย่างไร ให้พิจารณาใช้ในการตรวจจับบัญชีที่ถูกบุกรุก เนื่องจากไม่ต้องพึ่งพาข้อมูลการฝึกอบรมที่ติดป้ายกำกับด้วยตนเอง โครงการ AI ในยุคแรกจึงถูกสร้างขึ้นเพื่อรวบรวมกิจกรรมการเข้าสู่ระบบของผู้ใช้เครือข่าย และสร้างแบบจำลองที่คาดการณ์กิจกรรมพื้นฐานที่คาดหวัง ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้ต้องลองเข้าสู่ระบบอีกครั้งหลังจากเกิดข้อผิดพลาดครั้งหนึ่ง ที่อยู่ IP และเวลาจะยังคงมีความสอดคล้องกันโดยประมาณ หากเป็นจริง คะแนนความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องก็จะอยู่ในระดับต่ำ หากที่อยู่ IP เวลาในการพยายามเข้าสู่ระบบ หรือจำนวนความพยายามในการเข้าสู่ระบบเริ่มเพิ่มขึ้นเกินกว่าค่าพื้นฐานที่คาดไว้ โมเดลจะเน้นว่าน่าสงสัย
การสาธิตที่ประสบความสำเร็จครั้งแรกเกิดขึ้นกับ Microsoft โครงการ Qidemon ในปี 2021 – เมื่อทดสอบโมเดลกับข้อมูลจริง พบว่าสามารถระบุบัญชีที่ถูกบุกรุกได้ 7 บัญชีจากกลุ่มผู้ใช้ 20,000 ราย การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) จึงก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในช่วงสามปีที่ผ่านมา XDR โซลูชันเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่การเชื่อมโยงการใช้งานเฉพาะด้านของ AI เข้าด้วยกัน และให้การเชื่อมโยงข้ามสาขาความปลอดภัยที่เคยแยกออกจากกันอย่างชัดเจน โดยพื้นฐานแล้ว XDR นั่นหมายถึงการอนุญาตให้ข้อมูลจากด้านหนึ่ง เช่น การป้องกันมัลแวร์ ส่งผลต่อความสามารถในการตรวจจับและแก้ไขปัญหาในอีกด้านหนึ่ง เช่น การปกป้องบัญชีผู้ใช้ แม้ว่าตัวอย่างทั้งสองนี้จะแสดงให้เห็นเพียงภาพรวมคร่าวๆ ของประโยชน์ที่กำลังพัฒนาของ AI แต่ก็ช่วยให้เข้าใจถึงวิธีการได้ดียิ่งขึ้น XDR ระบบคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ดำรงอยู่ควบคู่กันไป ทำให้เทคโนโลยีทั้งหมดของคุณได้รับประโยชน์จากความเชี่ยวชาญที่เพิ่มขึ้นในสาขานี้
ประโยชน์ของระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI XDR
ขับเคลื่อนด้วย AI XDR ประโยชน์สามารถแบ่งออกได้เป็นสามด้านหลัก ได้แก่ การวิเคราะห์ข้อมูล การตรวจจับภัยคุกคาม และการตอบสนองต่อการโจมตี แต่ละด้านเหล่านี้มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วตั้งแต่มีการนำสถาปัตยกรรมและการวิเคราะห์ AI มาใช้
การวิเคราะห์ข้อมูล
การเข้าถึงข้อมูลความปลอดภัยที่ครอบคลุมถือเป็นรากฐานสำคัญสำหรับทีมรักษาความปลอดภัยที่มีส่วนร่วมในกิจกรรมที่สำคัญต่างๆ รวมถึงการตรวจสอบการโจมตีที่กำลังดำเนินอยู่ ดำเนินการวิเคราะห์ทางนิติวิทยาศาสตร์หลังเหตุการณ์ และดำเนินการตามล่าหาภัยคุกคาม งานเหล่านี้ต้องการความสามารถในการทำความเข้าใจสตรีมของเหตุการณ์และข้อมูลสิทธิ์ที่มาจากทุกแอป ผู้ใช้ และเซิร์ฟเวอร์
ในอดีต นักสถิติและผู้บุกเบิกวิทยาศาสตร์ข้อมูลยุคแรกมักต้องพึ่งพาชุดข้อมูลย่อยที่มีจำกัด โดยทำงานกับตัวอย่างที่เป็นตัวแทนแต่ไม่ครอบคลุมทั้งหมด ซึ่งส่งผลต่อสถาปัตยกรรมความปลอดภัยแบบคงที่และใช้กฎเกณฑ์เป็นหลัก AI XDR เป็นการปรับเปลี่ยนแนวทางในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลภายในปรัชญาด้านความปลอดภัยขององค์กรของคุณ โดยให้ประโยชน์ด้านการวิเคราะห์สองประการ ได้แก่ สถาปัตยกรรมที่ใช้เป็นพื้นฐาน และกลไกการวิเคราะห์
การเพิ่มขึ้นของ Data Lakes
สาเหตุส่วนหนึ่งที่ทำให้ AI บุกเข้าสู่กระแสหลักอย่างกะทันหันก็คือการพัฒนาคลังข้อมูลให้กลายเป็น Data Lake แนวทางแบบเดิมแบ่งกลุ่มข้อมูลออกเป็นไฟล์แบบลำดับชั้น ซึ่งเหมาะสำหรับการใช้งานของมนุษย์ แต่ Data Lake จะแบ่งลำดับชั้นของไฟล์ให้กลายเป็นแหล่งรวมข้อมูลขนาดใหญ่เพียงแหล่งเดียว โฮสต์บนสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ขนาดของข้อมูลที่เราจัดการนั้นใหญ่กว่าที่เคยเป็นมา
เป็นผลให้นักวิเคราะห์ได้รับความสามารถในการมีส่วนร่วมกับชุดข้อมูลที่ครอบคลุมอย่างครบถ้วน การเปลี่ยนแปลงนี้ช่วยให้สามารถเจาะลึกลงไปถึงความซับซ้อน ความแตกต่าง และแง่มุมโดยละเอียดของข้อมูล โดยไม่จำเป็นต้องพึ่งพาตัวอย่างที่เป็นตัวแทนเพียงอย่างเดียว
นอกจากนี้ ประสิทธิภาพของดาต้าเลคยังช่วยให้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น XDR เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาหลายประการที่ระบบรักษาความปลอดภัยแบบเดิมเคยเผชิญ และให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับระบบรักษาความปลอดภัยเฉพาะขององค์กรของคุณ โดยการจัดวางข้อมูลด้านความปลอดภัยใหม่ให้อยู่ในฐานข้อมูลส่วนกลางที่อัปเดตอยู่ตลอดเวลา จะเป็นการเตรียมพร้อมสำหรับการใช้งานองค์ประกอบสำคัญที่สอง XDR ถึง.
เครื่องมือวิเคราะห์
แม้ว่า Data Lake จะทำให้ AI สามารถเข้าถึงข้อมูลความปลอดภัยอันกว้างใหญ่ในปัจจุบันได้ แต่ก็ยังมีองค์ประกอบ ML ของเครื่องมืออยู่ โดยทั่วไป การเรียนรู้ของเครื่องจะใช้อัลกอริธึมทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนเพื่ออนุมานความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบและหมวดหมู่ต่างๆ การวิเคราะห์เชิงคำนวณนี้ช่วยให้ระบบเรียนรู้จากข้อมูล ประมวลผลจุดข้อมูลนับพันล้านจุดเพื่อพัฒนาการตอบสนองที่เหมาะสมที่สุดต่ออินสแตนซ์ข้อมูลใหม่ และสร้างรูปแบบที่เชื่อถือได้เมื่อเวลาผ่านไป
ใช้เพื่อการ XDRกระบวนการนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากมนุษย์เผชิญกับความท้าทายในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและการระบุรูปแบบหรือความผิดปกติ เทคโนโลยี AI และ ML จึงให้ความช่วยเหลืออันล้ำค่า เทคโนโลยีเหล่านี้มีความสามารถในการประมวลผลและประเมินข้อมูลหลากหลายรูปแบบได้อย่างรวดเร็ว เช่น ข้อมูลแพ็กเก็ตเครือข่าย บันทึกเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย และซอร์สโค้ด ความจำเป็นเร่งด่วนในการจดจำรูปแบบและการวิเคราะห์พฤติกรรมในการปฏิบัติการด้านความปลอดภัยและการจัดการความเสี่ยงเน้นย้ำถึงการพึ่งพา AI และ ML ที่เพิ่มมากขึ้นในด้านเหล่านี้ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงบทบาทสำคัญในการยกระดับมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์
การตรวจจับภัยคุกคาม
เฟรมเวิร์กที่ซับซ้อนของ AI เชี่ยวชาญในการกรองชุดข้อมูลที่รวบรวมมาจากแหล่งข้อมูลมากมายภายในระบบนิเวศดิจิทัลขององค์กร รวมถึงการรับส่งข้อมูลเครือข่าย จุดสิ้นสุด สภาพแวดล้อมคลาวด์ และบันทึกแอปพลิเคชัน ชุดข้อมูลที่รวมเป็นหนึ่งนี้ช่วยให้สามารถตรวจจับภัยคุกคามได้ในระดับที่สูงกว่าเครื่องมือรักษาความปลอดภัยแบบแยกส่วนทั่วไปอย่างมาก
ในทำนองเดียวกันกับที่ AI ถอยหลังไปหนึ่งก้าวเพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลแต่ละส่วน สาขาของ... XDR การพัฒนาเครื่องมือนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อก้าวข้ามความจำเจของเครื่องมือรักษาความปลอดภัยแบบเฉพาะเจาะจง แทนที่จะเป็นเช่นนั้น XDR ใช้ประโยชน์จากข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านี้เพื่อวิเคราะห์กิจกรรมต่างๆ อย่างรวดเร็ว และระบุถึงกิจกรรมที่น่าสงสัยซึ่งอาจเชื่อมโยงกับรูปแบบพฤติกรรมที่เป็นอันตรายในวงกว้างได้
เพื่อเป็นการยกตัวอย่าง ลองพิจารณาผู้โจมตีที่ได้สร้างการเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ควบคุมและสั่งการแล้ว ผู้โจมตีที่มีความเชี่ยวชาญขั้นสูงอาจเข้ารหัสช่องทางเหล่านี้ ซึ่งก่อให้เกิดความเสี่ยงที่สูงกว่ามาก เนื่องจาก... SOC ทีมงานคงยากที่จะแยกแยะเซสชันที่น่าสงสัยออกจากเซสชันที่ถูกต้องตามกฎหมายอีกหลายร้อยเซสชันในแต่ละวัน โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจึงเหมาะสมอย่างยิ่งในการระบุบีคอนที่เป็นอันตราย (นั่นคือ ปริมาณการรับส่งข้อมูลที่เกิดขึ้นเป็นประจำซึ่งรวมถึงปริมาณข้อมูลที่สม่ำเสมอ) ที่กำลังสื่อสารกับโดเมนภายนอก ยิ่งไปกว่านั้น การระบุตามพฤติกรรมนี้ไม่จำเป็นต้องถอดรหัส
AI XDR ช่วยให้สามารถใช้มาตรการระบุตัวตนเช่นที่กล่าวมาข้างต้นได้ในพื้นที่การโจมตีที่ซับซ้อนและเชื่อมโยงกันมากขึ้น ในขณะที่โซลูชันด้านความปลอดภัยบนเครือข่ายทั่วไปสามารถจำลองกระบวนการระบุภัยคุกคามที่เราเพิ่งกล่าวถึงได้ แต่มีเพียงเท่านั้นที่สามารถทำได้ XDR สามารถเชื่อมโยงหลักฐานการคลิกลิงก์ที่ฝังอยู่ในอีเมล บันทึกการเข้าถึงเว็บไซต์ของอุปกรณ์ของบริษัท ระบุการดาวน์โหลดที่ผิดปกติ และสุดท้ายเชื่อมโยงกับรูปแบบเครือข่ายที่บ่งชี้ถึงเซิร์ฟเวอร์ควบคุมและสั่งการ
บทบาทของเอไอใน XDR นี่เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญไปสู่แนวทางการรักษาความปลอดภัยเชิงรุก ช่วยให้องค์กรสามารถป้องกันและก้าวล้ำนำหน้าภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ข้อได้เปรียบที่สำคัญของ AI ในบริบทนี้คือความสามารถในการเรียนรู้และปรับตัวอย่างต่อเนื่องผ่านเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก เมื่อระบบพัฒนาไปพร้อมกับข้อมูลใหม่และภูมิทัศน์ภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลงไป ระบบไม่เพียงแต่จะปรับปรุงความแม่นยำในการตรวจจับภัยคุกคาม แต่ยังลดการเกิดผลลัพธ์ที่ผิดพลาดอีกด้วย การจำแนกภัยคุกคามที่ละเอียดขึ้นนี้ช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถมุ่งเน้นไปที่ความเสี่ยงที่แท้จริง ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและลดเวลาในการตอบสนอง นับเป็นก้าวสำคัญในการปฏิบัติการด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์
การตอบสนองการโจมตี
AI XDRผลกระทบของมันไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในขั้นตอนการระบุเท่านั้น แต่ยังส่งผลต่อเนื่องไปตลอดกระบวนการคัดกรองและตอบสนองด้วย
ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสาเหตุที่แท้จริง
ด้วยการให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสาเหตุที่แท้จริงของเหตุการณ์และอธิบายลำดับการโจมตี ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI จึงสามารถระบุได้อย่างแม่นยำ XDR เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้การสืบสวนรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งจะช่วยเร่งกระบวนการตั้งแต่การตรวจพบไปจนถึงการตอบสนอง ช่วยให้องค์กรเข้าใจและลดผลกระทบจากการละเมิดความปลอดภัยได้อย่างรวดเร็ว
การจัดลำดับความสำคัญของการแจ้งเตือน
ในขณะที่เครื่องมือรักษาความปลอดภัยมักมีแนวโน้มที่จะแจ้งเตือนนักวิเคราะห์ด้วยข้อความแจ้งเตือนจำนวนมหาศาลอย่างไม่รู้จบ XDR ระบบนี้มีจุดเด่นเฉพาะตัวในการเปรียบเทียบการแจ้งเตือนกับกระแสข้อมูลและกิจกรรมที่เกี่ยวข้องโดยรอบ การมุ่งเน้นบริบทนี้ช่วยลดภาระงานของทีมรักษาความปลอดภัยได้อย่างมากโดยการทำให้กระบวนการคัดกรองเป็นไปโดยอัตโนมัติ ทำให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่การแจ้งเตือนที่สำคัญที่สุดก่อนได้
ตอบกลับอัตโนมัติ
AI เพิ่มความคล่องตัวในการตอบสนองต่อเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยโดยการดำเนินการโดยอัตโนมัติ เช่น การแยกอุปกรณ์ที่ถูกบุกรุก การบล็อกกิจกรรมที่เป็นอันตราย และการใช้มาตรการแก้ไขแบบเรียลไทม์ ความสามารถในการตอบสนองที่รวดเร็วนี้ช่วยลดผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากภัยคุกคาม และช่วยให้มั่นใจได้ว่ามาตรการรักษาความปลอดภัยจะถูกนำมาใช้อย่างรวดเร็วโดยความต้องการการแทรกแซงด้วยตนเองน้อยลง
เหตุใดจึงขับเคลื่อนด้วย AI XDR การแทนที่ SIEM?
ปัจจัยขับเคลื่อนของ XDRความสำเร็จในปัจจุบันของบริษัทนี้มาจากระบบ AI ภายในองค์กร ด้วยความสามารถที่เหนือชั้นในการเปรียบเทียบข้อมูลหลายร้อยจุดที่เกี่ยวข้องกับการแจ้งเตือนแต่ละครั้ง และแดชบอร์ดที่ปรับแต่งได้อย่างละเอียด ทำให้ผู้จัดการที่คำนึงถึงงบประมาณสามารถพิจารณาความจำเป็นของส่วนอื่นๆ ในเทคโนโลยีด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อีกครั้ง ด้วยเหตุผลที่ดี: ปัญหาเครื่องมือมากมายเกินไปเป็นปัญหาที่น่ากังวลมานานกว่าครึ่งทศวรรษแล้ว เนื่องจากองค์กรขนาดใหญ่พยายามอุดช่องว่างด้านทักษะความปลอดภัยทางไซเบอร์ด้วยเครื่องมือเฉพาะทางจำนวนมาก อย่างไรก็ตาม เครื่องมือที่มากขึ้นกลับเพิ่มภาระงานให้กับนักวิเคราะห์ แทนที่จะมีเครื่องมือสร้างการแจ้งเตือนเพียงเครื่องเดียว พวกเขาต้องจัดการกับเครื่องมือหลายสิบเครื่อง แต่ในปัจจุบัน AI กำลังผลักดันการพัฒนาด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ให้ก้าวข้ามเครื่องมือเฉพาะทางไปสู่ความเข้าใจในระดับสูงที่ครอบคลุมมากขึ้น
การปฏิวัติการรวมประเทศได้เริ่มต้นขึ้นแล้ว – คำทำนายของการ์ตเนอร์ในปี 2024 แสดงให้เห็นว่าภายในสามปีข้างหน้า 70% ขององค์กรจะรวมเครื่องมือป้องกันข้อมูลสูญหายและการป้องกันความเสี่ยงภายในเข้ากับบริบท IAM การระบุข้อมูลการโจมตีที่อาจเกิดขึ้นกำลังมุ่งเน้นไปที่พฤติกรรมมากขึ้น และช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถออกนโยบายเดียวที่มีผลกระทบสองประการทั้งในด้านความปลอดภัยของข้อมูลและความเสี่ยงภายใน
SIEM โดยทั่วไปแล้ว เครื่องมือต่างๆ มักภาคภูมิใจในระดับรายละเอียดของข้อมูลที่สามารถดึงออกมาได้จากการวิเคราะห์บันทึก อย่างไรก็ตาม เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI สมัยใหม่ XDR เครื่องมือนี้รวมเอาการนำเข้าและวิเคราะห์ข้อมูลบันทึกแบบเดียวกันไว้ด้วย – พร้อมกับฟังก์ชันอื่นๆ อีกมากมาย โดยการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลความปลอดภัยทั้งหมดไว้ในที่เก็บข้อมูลเดียว ทำให้วิธีการแบบดั้งเดิมนั้นแตกต่างออกไป SIEM เครื่องมือบางอย่างเริ่มดูล้าสมัย ในขณะที่เทคโนโลยีรุ่นใหม่กว่า SIEMตั้งแต่นั้นมา บริษัทต่างๆ ก็เริ่มนำโมเดล AI ของตนเองมาใช้ เพื่อช่วยวิเคราะห์ข้อมูลบันทึกจำนวนมหาศาลที่พวกเขารวบรวมได้ ซึ่งเป็นขอบเขตที่กว้างขึ้นของ... XDR ใบไม้เพิ่มเติม SIEM ท่ามกลางฝุ่นละออง แทนที่จะวิเคราะห์ข้อมูลบันทึกเพียงอย่างเดียว XDR ใช้เวลา SIEMโดยจะแยกข้อมูลแต่ละจุดและนำมาจัดวางในบริบทที่กว้างขึ้นของเครือข่ายและกิจกรรมของผู้ใช้
AI คืออะไร XDR ลดโอกาสเกิดผลลัพธ์ที่ผิดพลาด
SIEMเครื่องมือป้องกันอีเมล และไฟร์วอลล์ ขึ้นชื่อเรื่องการแจ้งเตือนจำนวนมาก หากไม่มีบริบทหรือสาเหตุที่แท้จริง นักวิเคราะห์ก็ต้องมานั่งวิเคราะห์ปริมาณการแจ้งเตือนที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ การติดตามผู้ใช้ที่ได้รับผลกระทบและพิจารณาว่าเป็นกิจกรรมที่เป็นอันตรายจริงหรือไม่นั้นต้องใช้เวลา ทำให้มีเวลาเหลือสำหรับการแจ้งเตือนอื่นๆ ที่จะสะสมและขัดขวางการตรวจจับภัยคุกคามที่แท้จริง
ปัญญาประดิษฐ์ชั้นนำในตลาด XDR โซลูชันเหล่านี้เสนอแนวทางในการสร้างสมดุลระหว่างข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มีอยู่กับศักยภาพของนักวิเคราะห์ความปลอดภัย เพื่อให้ได้ระดับความปลอดภัยสูงสุดโดยไม่ลดทอนความละเอียดอ่อนของข้อมูล XDRระบบจะรับการแจ้งเตือนและเชื่อมโยงกับสินทรัพย์ ผู้ใช้ และสัญญาณที่เกี่ยวข้อง ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้คือเหตุการณ์ (Incident) เมื่อมีการแจ้งเตือนใหม่เกิดขึ้น ระบบจะกำหนดการแจ้งเตือนแต่ละรายการให้กับเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติ ด้วยวิธีนี้ การโจมตีที่ซับซ้อนสามารถตรวจพบและดำเนินการแก้ไขได้ ในขณะที่การแจ้งเตือนผิดพลาดเพียงครั้งเดียวจะไม่ถูกนำมาพิจารณา
ความสามารถในการติดตามเรื่องราวการโจมตีข้ามอุปกรณ์ ข้อมูลประจำตัวผู้ใช้ หรือการใช้งานบนคลาวด์ หมายความว่านักวิเคราะห์ด้านความปลอดภัยสามารถจัดการกับการแจ้งเตือนจำนวนมากได้อย่างเป็นระบบมากขึ้น โดยการประเมินบริบทที่กว้างขึ้นของการแจ้งเตือน ระบบ AI จะช่วยได้ XDR โดยพื้นฐานแล้ว วิธีนี้ช่วยลดเวลาที่เสียไปอย่างมหาศาล ทำให้ทีมรักษาความปลอดภัยที่มีขนาดเล็กสามารถมุ่งเน้นไปที่การแก้ไขภัยคุกคามที่สำคัญที่สุดได้อย่างรวดเร็วที่สุด แนวทางที่เน้นการจัดการเหตุการณ์เป็นหลักนี้เองที่เป็นตัวนำไปสู่เทคโนโลยีรักษาความปลอดภัยที่เรียบง่ายขึ้น การแก้ไขปัญหาอย่างรวดเร็ว และลดความเครียดของนักวิเคราะห์ ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการทำงานของ Stellar Cyber ได้ที่นี่ การแจ้งเตือนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทำงานที่นี่
เลือกการตรวจจับภัยคุกคามขั้นสูงที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ด้วยจำนวนเงินเท่าไหร่ XDR เนื่องจากโซลูชันนี้อาศัยการมองเห็นข้ามช่องทาง จึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งที่โซลูชันดังกล่าวจะต้องเปิดกว้างและสามารถนำไปใช้งานได้ง่าย แทนที่จะถูกจำกัดอยู่กับเทคโนโลยีของผู้จำหน่ายรายใดรายหนึ่ง Stellar Cyber จึงมีโซลูชันแบบเปิด XDR มอบความสามารถในการตรวจจับภัยคุกคามที่ล้ำสมัยให้กับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ของคุณ ซึ่งจะเปลี่ยนการทำงานแบบแยกส่วนที่คุณอาจมีอยู่แล้ว ให้กลายเป็นเครื่องมือ EDR ที่ครอบคลุมทุกด้านอย่างสมบูรณ์
ในขณะที่แกนหลักขับเคลื่อนด้วย AI XDR เครื่องมือนี้เป็นประโยชน์อย่างมากต่อทีมรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่มีขนาดเล็ก Stellar Cyber มุ่งมั่นที่จะสนับสนุนนักวิเคราะห์ด้านความปลอดภัย โดยได้พัฒนา AI ที่สร้างสรรค์ยิ่งขึ้นไปอีก ขณะนี้ นักวิเคราะห์สามารถตั้งคำถามที่เกี่ยวข้องกับการสืบสวนได้โดยตรงบนเครื่องมือ และเครื่องมือจะตอบกลับด้วยข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบการสนทนา ช่วยให้นักวิเคราะห์ที่มีทักษะยังไม่สมบูรณ์ หรือมีเวลาจำกัด สามารถใช้ประโยชน์จากความชาญฉลาดของเครื่องมือได้อย่างรวดเร็วกว่าที่เคย
ค้นพบเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรา เปิด XDR ความสามารถในการ และเริ่มปลดปล่อยศักยภาพสูงสุดของทีมรักษาความปลอดภัยของคุณ
