AI XDR6 переваг штучного інтелекту XDR
Прямо в цю секунду програми та сервери, що складають основу технологічного стеку вашої організації, виробляють постійний потік інформації. Традиційно цей постійний потік даних був кошмаром для фахівців з безпеки. Боротьба зі шквалом лог-файлів була безперервною війною протягом останніх кількох десятиліть, яка ведеться повністю під радарами звичайних кінцевих користувачів.
Навіть невеликі організації, які відстежують лише основні показники, накопичують значний обсяг даних журналів. З іншого боку, великі корпорації можуть щодня накопичувати сотні гігабайтів інформації журналів. Сьогодні багато організацій покладаються на кілька різних рішень, таких як Security Information and Event Management (SIEM) та мережеве виявлення та вирішення проблем (NDR) – щоб контролювати все. Обидва рішення вирішують цю проблему, агрегуючи дані журналів з усієї мережі та об'єднуючи їх у сповіщення. Однак обидва мають обмеження: складне налаштування та управління, а також високий рівень хибнопозитивних результатів тримають аналітиків безпеки на межі між ефективним управлінням загрозами та масою постійних сповіщень. Безпека все ще страждає через ізольованість інструментів.
Для вирішення цих проблем, розширене виявлення та реагування (XDR). Його основна увага зосереджена на подальшому масштабуванні шляхом порівняння файлів журналів з іншими важливими частинами даних безпеки. Інтеграція штучного інтелекту: передовий аналіз усієї вашої мережі який контекстуалізує кожне сповіщення в межах його власних унікальних меж. Об'єднуючи дані з різних рівнів безпеки, XDR обіцяє швидке покращення ваших можливостей виявлення та реагування.
У цій статті буде розглянуто, як це працює, і чи керується штучним інтелектом XDR справді варте галасу.
Gartner XDR Путівник по ринку
XDR це технологія, що постійно розвивається, яка може запропонувати уніфіковані можливості запобігання, виявлення та реагування на загрози...
Відчуйте безпеку на базі штучного інтелекту в дії!
Відкрийте для себе передовий штучний інтелект Stellar Cyber для миттєвого виявлення загроз...
Що саме керується штучним інтелектом XDR?
Спочатку давайте встановимо, що XDR є.
XDR – це тип технології безпеки, яка об’єднує різноманітні технології безпеки, що вже є у вашому інструментарії, в єдине та оптимізоване ціле. Завдяки цьому, XDR забезпечує кращу видимість стану безпеки всіх активів і пристроїв, а також може виявляти загрози й реагувати на них у режимі реального часу.
Штучний інтелект пропонує значні переваги в цьому плані завдяки здатності виявляти різні форми поведінки. Наприклад, візьмемо традиційний антивірус: якщо користувач збирається завантажити файл, завантажений шкідливим програмним забезпеченням, традиційний захист від шкідливих програм може лише просканувати файл, щоб спробувати знайти встановлений, попередньо розпізнаний шаблон байтів, який вказує на відоме шкідливе програмне забезпечення. Однак поліморфні та нові штами шкідливого програмного забезпечення створили деякі серйозні прогалини в цій формі захисту. Сфера Штучного інтелекту вже значно перевершила це завдяки здатності аналізувати очікувану поведінку файлу, облікового запису користувача або мережевого пристрою.
команди XDRПідхід до підозрілої поведінки можна розділити на дві області: статичний та динамічний. Статичний аналіз витягує низькорівневу інформацію про подію, таку як системні виклики, а також графіки керування та потоку даних. Це допомагає надати певний ступінь глибини сповіщенню або події, не витрачаючи забагато часу на кожне сповіщення. Динамічний аналіз, з іншого боку, дозволяє перевірити підозрілий мережевий пристрій або файл з точки зору виконання. Для шкідливого програмного забезпечення підозрілий файл виконується в пісочниці, щоб його можна було проаналізувати, не впливаючи на справжні виробничі системи.
Щоб краще проілюструвати, як генеративний штучний інтелект трансформує можливості безпеки в усьому світі, розглянемо його використання у виявленні скомпрометованих облікових записів. Без використання вручну маркованих навчальних даних, ранні проекти ШІ були створені для збору даних про активність входу користувачів мережі та побудови моделі, яка прогнозує очікуваний базовий рівень активності. Наприклад, якщо користувачеві доводиться намагатися увійти знову після однієї невдачі, очікується, що IP-адреса та час залишаться приблизно однаковими. Якщо це правда, то пов'язаний з цим показник ризику залишається низьким. Якщо IP-адреса, час спроби входу або кількість спроб входу починають перевищувати очікуваний базовий рівень, модель виділяє це як підозріле.
Перша успішна демонстрація цього відбулася з Microsoft Проєкт Qidemon у 2021 році – після тестування моделі на реальних даних, вона успішно виявила сім скомпрометованих облікових записів у пулі з 20 000 користувачів. Еволюція генеративного штучного інтелекту лише прискорилася за три роки, що минули. XDR Рішення зосереджені на поєднанні унікальних застосувань штучного інтелекту та забезпечують певний ступінь перехресного зв'язку між раніше окремими галузями безпеки. По суті, XDR полягає в тому, щоб дозволити даним з однієї області, наприклад, запобігання шкідливому програмному забезпеченню, впливати на можливості виправлення виявлення в іншій, наприклад, захисті облікового запису. Хоча ці два приклади дають лише короткий огляд переваг штучного інтелекту, вони допомагають прояснити, як XDR Системи та штучний інтелект існують паралельно, дозволяючи всьому вашому технологічному стеку отримувати вигоду від зростаючої майстерності в цій галузі.
Переваги штучного інтелекту XDR
Керований штучним інтелектом XDR Переваги можна розділити на три основні сфери: аналіз даних, виявлення загроз та реагування на атаки. Кожна з цих сфер зазнала швидкої еволюції з моменту впровадження архітектури та аналізу штучного інтелекту.
Аналіз даних
Доступ до комплексних даних безпеки завжди був наріжним каменем для команд безпеки, що займаються різними критично важливими видами діяльності, включаючи моніторинг поточних атак, проведення судово-медичного аналізу після інцидентів та виконання операцій з пошуку загроз. Ці завдання вимагають здатності розбиратися в постійних потоках даних про події та дозволи, що надходять від кожної програми, користувача та сервера.
У минулому статистикам та першим піонерам науки про дані часто доводилося покладатися на обмежені підмножини даних, працюючи з вибірками, які були репрезентативними, але не вичерпними. Це потім перетворювалося на статичну архітектуру безпеки, засновану на правилах. Штучний інтелект. XDR переглядає способи використання даних у рамках філософії безпеки вашої організації з двома перевагами аналізу: архітектурою, на якій він базується, та механізмом аналізу.
Зростання озер даних
Частково причиною раптового прориву штучного інтелекту в мейнстрім стала розробка сховищ даних як озер даних. Перший підхід сегментує дані в ієрархічні файли, що робить їх чудовими для використання людиною, але озера даних згладжують ієрархії файлів в один масивний пул даних. Розміщений на надзвичайно ефективній архітектурі, масштаб даних, що є в нашому розпорядженні, більший, ніж будь-коли раніше.
В результаті, аналітики отримують можливість працювати з великими наборами даних у повному обсязі. Цей зсув дозволяє глибше зануритися у всю складність, нюанси та детальні аспекти даних, уникаючи необхідності покладатися лише на репрезентативні вибірки.
Крім того, ефективність озер даних дозволяє використовувати штучний інтелект XDR щоб обійти багато проблем, з якими стикалися попередні системи безпеки, та забезпечити глибоке розуміння унікального масиву систем безпеки вашої організації. Переміщення даних безпеки в централізовану, постійно оновлювану базу даних створює умови для використання другого ключового компонента XDR ШІ.
Механізм аналізу
Хоча озера даних надають штучному інтелекту можливість доступу до величезних обсягів сучасних даних безпеки, інструмент все ще має компонент машинного навчання. Загалом, машинне навчання використовує складні математичні алгоритми для визначення зв'язків між різними елементами та категоріями. Цей обчислювальний аналіз дозволяє системам навчатися на даних, обробляючи мільярди точок даних для розробки оптимальних відповідей на нові екземпляри даних та встановлення надійних закономірностей з часом.
для XDRЦей процес особливо важливий, враховуючи труднощі, з якими стикаються люди під час аналізу великих обсягів даних та виявлення закономірностей або аномалій. Технології штучного інтелекту та машинного навчання пропонують неоціненну допомогу. Ці технології здатні швидко обробляти та оцінювати різноманітні форми даних, такі як інформація про мережеві пакети, журнали подій безпеки та вихідний код. Нагальна потреба в розпізнаванні закономірностей та поведінковому аналізі в операціях безпеки та управлінні ризиками підкреслює зростаючу залежність від штучного інтелекту та машинного навчання в цих сферах, підкреслюючи їхню критичну роль у вдосконаленні заходів кібербезпеки.
Виявлення загроз
Складна структура штучного інтелекту вміло фільтрує набори даних, зібрані з безлічі джерел у цифровій екосистемі організації, включаючи мережевий трафік, кінцеві точки, хмарні середовища та журнали програм. Цей уніфікований набір даних дозволяє виявляти загрози на такому рівні, який набагато перевищує типові, ізольовані інструменти безпеки.
Так само, як штучний інтелект робить крок назад, щоб зібрати та проаналізувати кожен фрагмент даних, сфера XDR інструменти мають на меті відійти від буденності окремих інструментів безпеки. Натомість XDR використовує ці великі обсяги даних для швидкого аналізу активності та виявлення будь-яких тривожних дій, які можуть бути пов'язані з ширшими моделями шкідливої поведінки.
Для ілюстрації розглянемо зловмисників, які вже встановили з’єднання з сервером керування та контролю. Відносно просунуті зловмисники могли зашифрувати ці канали, що створює набагато більший ризик, оскільки ваш SOC Команді було б важко виділити шахрайські сесії серед сотень інших, легітимних протягом дня. Моделі машинного навчання ідеально підходять для виявлення шкідливих маяків (тобто регулярних сплесків трафіку, що містять постійні обсяги даних), які взаємодіють із зовнішніми доменами. Ще краще те, що ця ідентифікація на основі поведінки не потребує розшифрування.
AI XDR дозволяє застосовувати заходи ідентифікації, подібні до вищезазначених, на значно складніших та взаємопов'язаних поверхнях атаки. Хоча типове мережеве рішення безпеки може відтворити процес ідентифікації загроз, який ми щойно розглянули, лише XDR могли б співвіднести докази натискання на посилання, вбудоване в електронний лист; відзначити доступ до сайту з пристрою компанії, виявити незвичайну активність завантаження – і, нарешті, пов’язати це з мережевими шаблонами, що вказують на сервер керування та контролю.
Роль ШІ в XDR знаменує собою трансформаційний зсув у бік проактивних практик безпеки, надаючи організаціям можливість запобігати та залишатися на крок попереду на тлі постійно мінливих кіберзагроз. Ключовою перевагою ШІ в цьому контексті є його здатність до постійного навчання та адаптації за допомогою методів глибокого навчання. У міру розвитку системи з новими даними та зміною ландшафту загроз, вона не тільки підвищує точність виявлення загроз, але й зменшує кількість хибнопозитивних результатів. Таке вдосконалене розпізнавання загроз дозволяє командам безпеки зосередитися на реальних ризиках, тим самим підвищуючи операційну ефективність та час реагування, що знаменує собою значний крок вперед в операціях з кібербезпеки.
Реакція на атаку
AI XDRВплив не обмежується лише фазою ідентифікації: його охоплення продовжується протягом усього процесу сортування та реагування.
Розуміння першопричини
Надаючи глибоке розуміння першопричин інцидентів та окреслюючи послідовність атак, технології на базі штучного інтелекту XDR Інструменти дозволяють проводити швидші та ефективніші розслідування. Це прискорює процес від виявлення до реагування, допомагаючи організаціям швидко розуміти та пом’якшувати наслідки порушень безпеки.
Пріоритетність сповіщень
Хоча засоби безпеки зазвичай мають тенденцію завалювати аналітиків нескінченними сповіщеннями, XDR має унікальну можливість порівняти сповіщення з пов’язаними з ним потоками даних та діями. Такий контекстуальний фокус значно зменшує навантаження на команди безпеки, автоматизуючи процес сортування, дозволяючи їм спочатку зосередитися на найважливіших сповіщеннях.
Автоматична відповідь
Штучний інтелект спрощує реагування на інциденти безпеки, автоматично виконуючи такі дії, як ізоляція скомпрометованих пристроїв, блокування шкідливої діяльності та впровадження заходів щодо усунення наслідків у режимі реального часу. Ця здатність швидкого реагування мінімізує потенційний вплив загроз і забезпечує швидке вжиття заходів безпеки з меншою кількістю потреб у ручному втручанні.
Чому це керовано штучним інтелектом XDR заміна SIEM?
Рушійним фактором XDRПоточний успіх полягає у внутрішньому механізмі штучного інтелекту. Завдяки неперевершеній здатності порівнювати сотні точок даних, що оточують кожне сповіщення, а також завдяки поглибленій, налаштовуваній панелі інструментів, менеджери, які стежать за бюджетом, знаходяться лише за крок від переоцінки необхідності інших елементів технологічного стеку кібербезпеки. Не безпідставно: розростання інструментів викликає занепокоєння вже понад півдесятиліття, оскільки великі організації намагалися заповнити прогалину в навичках кібербезпеки за допомогою великої кількості гіперспецифічних інструментів. Однак, більше інструментів просто додалося до робочих процесів аналітиків – замість однієї машини для генерації сповіщень їм доводиться мати справу з десятками. Однак тепер штучний інтелект виводить розвиток кібербезпеки за межі гіперспецифічних, нішевих інструментів у бік всеохоплюючого, високого рівня розуміння.
Революція консолідації вже розпочалася – Прогнози Gartner на 2024 рік показують, що протягом наступних трьох років 70% організацій матимуть поєднані інструменти запобігання втраті даних та запобігання внутрішнім ризикам з контекстом IAM. Виявлення потенційних даних про атаки стає все більш орієнтованим на поведінку та дозволяє командам безпеки видавати єдині політики, які мають подвійний ефект як у сфері безпеки даних, так і в сфері внутрішніх ризиків.
SIEM інструменти зазвичай пишалися ступенем деталізації інформації, яку можна отримати з аналізу журналів. Однак сучасні інструменти на основі штучного інтелекту XDR Інструменти включають той самий процес збору та аналізу даних журналів, а також багато іншого. Завдяки збору та аналізу всіх даних безпеки в одному репозиторії, традиційні SIEM інструменти починають виглядати застарілими. Хоча наступне покоління SIEMВідтоді почали впроваджувати власні моделі штучного інтелекту, щоб допомогти аналізувати велику кількість зібраних ними даних журналів, а також ширший охоплення XDR подальше листя SIEM у пилу. Замість того, щоб аналізувати лише дані журналів, XDR приймає SIEMокремі точки даних та контекстуалізує їх у ширшому ландшафті мережевої та користувацької активності.
Як ШІ XDR Зменшує помилкові спрацьовування
SIEM, інструменти захисту електронної пошти та брандмауери сумнозвісні через кількість сповіщень, які вони генерують. Без врахування контексту чи першопричини, аналітик-людина змушений розбиратися у зростаючій кількості сповіщень. Відстеження постраждалих користувачів та визначення того, чи це справді шкідлива активність, потребує часу: залишаючи більше часу для накопичення інших сповіщень, які заважають виявленню справжніх загроз.
Провідний на ринку на основі штучного інтелекту XDR Рішення пропонують спосіб збалансувати величезний обсяг даних, що є в їхньому розпорядженні, з власними можливостями аналітиків безпеки. Щоб досягти максимального ступеня безпеки без шкоди для конфіденційності, XDRприймають сповіщення та співвідносять їх з відповідними активами, користувачами та сигналами – це пов’язане ціле потім називається інцидентом. Коли з’являються нові сповіщення, кожне з них автоматично призначається відповідному інциденту. Таким чином, можна виявляти складні атаки та вживати заходів, а окремі хибні тривоги залишаються поза увагою.
Можливість відстежувати історію атаки на різних пристроях, за ідентифікатором користувача або в хмарному розгортанні означає, що аналітики безпеки можуть обробляти набагато більшу кількість сповіщень набагато більш узгодженим чином. Оцінюючи ширший контекст сповіщень, методи на основі штучного інтелекту... XDR по суті, скорочує величезну втрату часу, дозволяючи оперативним командам безпеки зосередитися на якомога швидшему усуненні найважливіших загроз. Саме такий підхід, орієнтований на інциденти, прокладає шлях до спрощених стеків технологій безпеки, швидкого усунення наслідків та меншого стресу для аналітиків. Дізнайтеся більше про те, як Stellar Cyber... Сповіщення на основі AI працювати тут.
Оберіть розширене виявлення загроз на основі штучного інтелекту
З якою сумою XDR Оскільки рішення залежить від крос-канальної видимості, життєво важливо, щоб дане рішення залишалося відкритим та легко впроваджуваним. Замість того, щоб бути прив’язаним до технологічного стеку одного постачальника, відкритість Stellar Cyber XDR забезпечує передове виявлення загроз у вашій існуючій архітектурі. Це перетворює ізольовані операції, які у вас вже можуть бути, на повністю універсальний інструмент EDR.
Хоча основна керована штучним інтелектом XDR Цей інструмент приносить величезну користь командам з кібербезпеки, а відданість Stellar Cyber аналітикам безпеки призвела до подальшого розвитку генеративного штучного інтелекту. Тепер аналітики навіть мають можливість ставити запити, пов’язані з розслідуванням, безпосередньо в інструменті. Відповідаючи на запитання за допомогою розмовної аналітики, інструмент дозволяє аналітикам з ще зростаючими навичками – або обмеженим часом – максимально використовувати інтелект інструменту швидше, ніж будь-коли раніше.
Дізнайтеся більше про наш відкрити XDR можливості та почніть розкривати повний потенціал вашої команди безпеки.
