Thống nhất EDR và AI-SIEM Để có tầm nhìn toàn diện
Cho một Open XDR và được điều khiển bởi AI SOC Để đạt hiệu quả, nó đòi hỏi sự tập trung cao độ của EDR và bối cảnh rộng lớn của AI.SIEM. Phát hiện và phản hồi điểm cuối (EDR) xác định các mối đe dọa trên thiết bị ngay lập tức, trong khi AI-SIEM Nó phân tích các tín hiệu từ toàn bộ mạng lưới. Cùng nhau, chúng tạo ra một hệ thống bảo mật toàn diện, nhiều lớp mà các công ty tầm trung có thể quản lý hiệu quả.
Thế hệ kế tiếp SIEM
Thế hệ tiếp theo của Stellar Cyber SIEM, như một thành phần quan trọng trong Stellar Cyber Open XDR Nền tảng...
Trải nghiệm hoạt động bảo mật được hỗ trợ bởi AI!
Khám phá AI tiên tiến của Stellar Cyber để phát hiện và ứng phó ngay lập tức với mối đe dọa. Lên lịch demo của bạn ngay hôm nay!
Những vết nứt đang mở rộng trong các biện pháp phòng thủ của thị trường tầm trung
Bối cảnh đe dọa hiện đại rất phức tạp và liên tục thay đổi. Đối với các công ty tầm trung, thách thức này rất lớn. Cơ sở hạ tầng của bạn có thể bao gồm sự kết hợp giữa máy chủ tại chỗ, dịch vụ đám mây và nhân viên từ xa kết nối từ nhiều địa điểm khác nhau. Sự phân tán này tạo ra vô số điểm xâm nhập cho kẻ tấn công, những kẻ có kỹ năng khai thác bất kỳ lỗ hổng bảo mật nào. Khung MITRE ATT&CK nhấn mạnh sự gia tăng đáng kể số lượng kẻ tấn công di chuyển ngang trong mạng và sử dụng sai thông tin đăng nhập. Nếu không có cái nhìn thống nhất về toàn bộ môi trường bảo mật, nhóm của bạn sẽ chỉ phản ứng với từng cảnh báo riêng lẻ, thường bỏ lỡ chiến dịch tấn công tổng thể cho đến khi quá muộn. Cách tiếp cận phản ứng này không hiệu quả và khiến tổ chức của bạn dễ bị tấn công.
Tại sao chỉ phát hiện và phản hồi điểm cuối là không đủ
EDR là một thành phần quan trọng của bất kỳ chiến lược bảo mật nào. Nó vượt trội trong việc xác định và cô lập các mối đe dọa trên các điểm cuối riêng lẻ, chẳng hạn như máy tính xách tay và máy chủ. Ví dụ: nó có thể phát hiện việc thực thi mã độc hại hoặc các nỗ lực giả mạo tệp hệ thống. Tuy nhiên, trọng tâm của EDR khá hạn hẹp. Nó nhìn thấy thiết bị bị xâm phạm nhưng lại không thể theo dõi hoạt động mạng xung quanh. Kẻ tấn công có thể sử dụng thông tin đăng nhập bị đánh cắp để di chuyển từ máy tính xách tay sang máy chủ quan trọng, nhưng EDR trên thiết bị ban đầu sẽ không thấy được sự di chuyển ngang đó. Hạn chế này dẫn đến một loạt cảnh báo đơn lẻ, thiếu ngữ cảnh cần thiết để các nhà phân tích bảo mật của bạn hiểu được toàn bộ phạm vi của một cuộc tấn công. Họ buộc phải ghép nối các manh mối rời rạc lại với nhau, lãng phí thời gian quý báu trong khi mối đe dọa vẫn đang hoạt động.
Tiếng ồn ào áp đảo của truyền thống SIEM
Quản lý thông tin và sự kiện an ninh truyền thống (SIEMCác hệ thống này được thiết kế để tập trung dữ liệu nhật ký từ khắp mạng. Về lý thuyết, điều này cung cấp cái nhìn toàn diện về các sự kiện bảo mật. Trên thực tế, các hệ thống truyền thống SIEMCác hệ thống cảnh báo tự động thường tạo ra nhiều vấn đề hơn là giải quyết cho các nhóm bảo mật có nguồn lực hạn chế. Chúng tạo ra một lượng lớn cảnh báo, trong đó nhiều cảnh báo là sai. Các nhà phân tích của bạn sau đó buộc phải sàng lọc hàng nghìn thông báo, cố gắng phân biệt các mối đe dọa thực sự với các bất thường vô hại. Liệu việc đăng nhập bất thường từ một quốc gia khác có phải là mối đe dọa thực sự hay chỉ là một nhân viên đang đi nghỉ? Nếu không có phân tích nâng cao, gần như không thể biết được. Tình trạng mệt mỏi vì cảnh báo liên tục này dẫn đến kiệt sức và, nguy hiểm hơn, là bỏ qua các mối đe dọa thực sự. Nhiều tổ chức báo cáo rằng một tỷ lệ lớn các hệ thống cảnh báo tự động bị bỏ qua. SIEM Các cảnh báo thậm chí không bao giờ được điều tra.
Tác động kinh doanh tăng vọt của việc thiếu an ninh
Hậu quả của vi phạm an ninh mạng vượt xa sự cố ban đầu. Ví dụ, các cuộc tấn công ransomware đã gia tăng đáng kể, gây ra hậu quả tàn khốc cho doanh nghiệp. Một cuộc tấn công gần đây vào CDK Global, một nhà cung cấp phần mềm lớn cho các đại lý ô tô, đã gây ra sự cố ngừng hoạt động quy mô lớn, ảnh hưởng đến hàng nghìn doanh nghiệp trên khắp Bắc Mỹ. Thiệt hại tài chính do thời gian ngừng hoạt động, nỗ lực phục hồi và tổn hại danh tiếng có thể gây thiệt hại nặng nề cho một công ty tầm trung. Tương tự, việc nhóm ransomware Cl0p khai thác lỗ hổng zero-day trong phần mềm MFT của Cleo đã ảnh hưởng đến hàng trăm công ty, cho thấy một điểm yếu duy nhất có thể gây ra hậu quả lan rộng như thế nào. Những ví dụ này nhấn mạnh sự cần thiết của một chiến lược bảo mật không chỉ cung cấp khả năng phát hiện mà còn cung cấp khả năng hiển thị toàn diện và phản ứng nhanh chóng, phối hợp.
Số nạn nhân của Ransomware tăng vọt: Quý 1 năm 2024 so với Quý 1 năm 2025
Ánh xạ phòng thủ vào các khuôn khổ tấn công hiện đại
Để xây dựng một tư thế bảo mật vững chắc, chiến lược của bạn phải phù hợp với các khuôn khổ an ninh mạng đã được thiết lập. Hai trong số những khuôn khổ quan trọng nhất là Kiến trúc Zero Trust của NIST và Khung MITRE ATT&CK. Các khuôn khổ này cung cấp một cách tiếp cận có cấu trúc để hiểu và giảm thiểu các mối đe dọa hiện đại. Một hệ thống phòng thủ thành công phụ thuộc vào việc tích hợp các tín hiệu từ nhiều lớp bảo mật, đặc biệt là EDR và AI.SIEMnhằm tạo ra một hệ thống thống nhất và thông minh.
Tuân thủ Nguyên tắc Zero Trust với Dữ liệu Tích hợp
Nguyên tắc cốt lõi của kiến trúc Zero Trust, như được định nghĩa trong NIST SP 800-207, là “không bao giờ tin tưởng, luôn luôn xác minh”. Điều này có nghĩa là không có người dùng hoặc thiết bị nào được tin tưởng theo mặc định, bất kể vị trí của chúng. Để triển khai hiệu quả điều này, bạn cần xác minh liên tục dựa trên dữ liệu thời gian thực. Đây là nơi sự kết hợp giữa EDR và AI phát huy tác dụng.SIEM Điều này trở nên thiết yếu. EDR cung cấp dữ liệu đo từ xa chi tiết từ các điểm cuối; những thứ như thực thi quy trình, thay đổi registry và kết nối mạng. Một AI-SIEM Cung cấp bối cảnh rộng hơn bằng cách phân tích lưu lượng mạng, nhật ký nhận dạng và truy cập, cũng như nguồn cấp dữ liệu tình báo về mối đe dọa. Bằng cách đưa cả hai luồng dữ liệu vào một nền tảng trung tâm như... Open XDRBạn có thể xây dựng một hệ thống kiểm soát truy cập năng động, dựa trên rủi ro. Ví dụ, nếu EDR phát hiện một tiến trình đáng ngờ trên máy tính xách tay của người dùng, AI-SIEM Có thể liên hệ điều đó với các mô hình lưu lượng mạng bất thường và tự động hạn chế quyền truy cập của người dùng đó vào các ứng dụng nhạy cảm.
Theo dõi chuỗi tấn công bằng MITRE ATT&CK
Khung MITRE ATT&CK là một cơ sở kiến thức toàn cầu về các chiến thuật và kỹ thuật của kẻ thù dựa trên các quan sát thực tế. Nó cung cấp một ngôn ngữ chung để mô tả và hiểu cách thức hoạt động của kẻ tấn công. Một thách thức đáng kể đối với các nhóm bảo mật là việc đối chiếu khả năng phòng thủ của họ với khung này để xác định các lỗ hổng. Một hệ thống EDR và AI tích hợp...SIEM Giải pháp này tự động hóa quy trình. Ví dụ, kẻ tấn công có thể bắt đầu bằng email lừa đảo (T1566: Lừa đảo) để giành quyền truy cập ban đầu. Sau khi vào được thiết bị đầu cuối, chúng có thể sử dụng PowerShell (T1059.001: PowerShell) để thực thi các lệnh độc hại và cố gắng leo thang đặc quyền (TA0004: Leo thang đặc quyền). EDR sẽ phát hiện các hành động riêng lẻ này. AI-SIEM Sau đó, hệ thống sẽ đối chiếu các sự kiện điểm cuối này với dữ liệu mạng cho thấy kẻ tấn công đang liên lạc với máy chủ điều khiển (T1071: Giao thức lớp ứng dụng) và cố gắng đánh cắp dữ liệu (T1048: Đánh cắp dữ liệu qua giao thức thay thế). Một nền tảng thống nhất sẽ trình bày toàn bộ chuỗi sự kiện này dưới dạng một sự cố duy nhất, có mức độ ưu tiên cao, cho phép nhóm của bạn thấy được toàn bộ chuỗi tấn công và phản hồi hiệu quả.
Bốn thách thức cốt lõi đối với các nhóm an ninh tầm trung
Các công ty tầm trung phải đối mặt với những thách thức bảo mật đặc thù. Họ cũng bị nhắm đến bởi những kẻ thù tinh vi như các doanh nghiệp lớn nhưng thường thiếu hụt nguồn lực tương đương. Sự chênh lệch này tạo ra một số vấn đề cốt lõi mà phương pháp bảo mật phân mảnh không thể giải quyết.
|
Thách thức |
Tác động đến các nhóm bảo mật tinh gọn |
Kết quả tất yếu |
|
Cảnh báo quá tải |
Các nhà phân tích phải đối mặt với hàng ngàn cảnh báo ngữ cảnh thấp từ nhiều công cụ khác nhau mỗi ngày. |
Các mối đe dọa quan trọng bị bỏ qua trong tiếng ồn, dẫn đến việc bỏ sót phát hiện và làm các nhà phân tích kiệt sức. |
|
Điểm mù lan tràn |
EDR nhận diện điểm cuối, và một hệ thống truyền thống SIEM Cả hai đều nhìn thấy mạng lưới, nhưng không ai nhìn thấy toàn cảnh. |
Kẻ tấn công di chuyển giữa các hệ thống mà không bị phát hiện, khai thác lỗ hổng giữa các công cụ bảo mật. |
|
Sự lan tràn của công cụ phức tạp |
Việc quản lý hàng chục hoặc nhiều bảng điều khiển bảo mật riêng biệt sẽ gây ra tình trạng hoạt động kém hiệu quả. |
Phản ứng sự cố chậm và thiếu phối hợp, làm tăng thời gian phản ứng trung bình (MTTR). |
|
Gánh nặng tuân thủ thủ công |
Để chứng minh tính hiệu quả bảo mật và tuân thủ các khuôn khổ như MITRE ATT&CK cần phải mất nhiều tuần thu thập dữ liệu thủ công. |
Các nhóm bảo mật bị kiệt sức vì phải báo cáo nhiệm vụ, làm mất thời gian chủ động tìm kiếm mối đe dọa. |
Khung giải pháp: Nền tảng bảo mật thống nhất
Giải pháp cho những thách thức này nằm ở việc chuyển đổi từ một tập hợp các công cụ riêng lẻ sang một nền tảng bảo mật thống nhất. Open XDR nền tảng tích hợp EDR và AI-SIEM Cung cấp một giải pháp toàn diện, vừa mạnh mẽ vừa dễ quản lý cho các nhóm nhỏ.
1. Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu từ mọi nơi
Một nền tảng thực sự thống nhất phải có khả năng thu thập dữ liệu từ toàn bộ môi trường CNTT của bạn. Dữ liệu này bao gồm các tác nhân EDR, nhật ký tường lửa, API dịch vụ đám mây, nhà cung cấp danh tính và thậm chí cả các cảm biến công nghệ vận hành (OT). Điều quan trọng là chuẩn hóa dữ liệu này thành một định dạng chung, chẳng hạn như Khung Sơ đồ An ninh Mạng Mở (OCSF). Điều này giúp phá vỡ các rào cản dữ liệu và loại bỏ sự phụ thuộc vào nhà cung cấp, cho phép bạn sử dụng các công cụ tốt nhất cho từng công việc mà không gây ra các vấn đề tích hợp. Một liên kết nội bộ đến trang về thu thập dữ liệu linh hoạt có thể cung cấp thêm chi tiết về chủ đề này.
2. Áp dụng AI nhiều lớp để phát hiện độ trung thực cao
Sau khi dữ liệu được tập trung hóa và chuẩn hóa, bước tiếp theo là phân tích các mối đe dọa. Đây chính là lúc trí tuệ nhân tạo (AI) trở thành một nhân tố đột phá. Phương pháp AI đa lớp sử dụng các mô hình khác nhau cho các tác vụ khác nhau. Học máy có giám sát có thể xác định các mối đe dọa đã biết và các dấu hiệu xâm phạm. Các mô hình không giám sát có thể tạo đường cơ sở cho hành vi bình thường của môi trường và phát hiện các bất thường có thể chỉ ra một cuộc tấn công mới. Công nghệ GraphML sau đó có thể liên kết các cảnh báo liên quan từ các nguồn khác nhau thành một sự cố duy nhất, mạch lạc. Điều này biến một loạt các cảnh báo thô thành một danh sách các "câu chuyện" sự cố có độ trung thực cao, dễ quản lý, cho các nhà phân tích của bạn biết chính xác những gì đã xảy ra.
3. Tự động hóa phản hồi trên nhiều lớp bảo mật
Phát hiện mối đe dọa chỉ là một nửa chặng đường. Một nền tảng thống nhất cho phép các hành động ứng phó tự động, xuyên lớp. Khi phát hiện mối đe dọa, hệ thống có thể kích hoạt một kịch bản được thiết lập sẵn để ngăn chặn nó. Ví dụ: nếu EDR phát hiện phần mềm độc hại trên máy tính xách tay, nền tảng có thể tự động chỉ thị cho tác nhân EDR cô lập máy chủ, yêu cầu hệ thống nhận dạng thu hồi mã thông báo truy cập của người dùng và ra lệnh cho tường lửa chặn địa chỉ IP C&C độc hại. Tất cả diễn ra trong vài giây, không cần sự can thiệp của con người, giúp giảm đáng kể thời gian kẻ tấn công phải thực hiện hành động.
4. Đảm bảo an ninh liên tục
Làm thế nào để bạn biết liệu các biện pháp kiểm soát bảo mật của mình có hiệu quả hay không? Một nền tảng thống nhất có thể cung cấp sự đảm bảo liên tục bằng cách tự động ánh xạ nguồn dữ liệu và các phát hiện của bạn với khuôn khổ MITRE ATT&CK. Điều này cung cấp cho bạn bản đồ nhiệt theo thời gian thực về phạm vi bảo mật, cho bạn thấy chính xác điểm mạnh và điểm yếu của mình. Bạn thậm chí có thể mô phỏng tác động của việc mất nguồn dữ liệu; điều gì sẽ xảy ra nếu ngân sách cho nhật ký tường lửa của bạn bị cắt giảm?; để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về các khoản đầu tư bảo mật của bạn. Điều này cung cấp cho ban lãnh đạo cấp cao bằng chứng rõ ràng, có thể định lượng về tình hình bảo mật của bạn.
Phân tích sâu: Bài học từ các vi phạm gần đây (2024–2025)
|
Tới |
Đường dẫn ATT&CK được đơn giản hóa |
Giải pháp EDR tích hợp + AI hoạt động như thế nào?SIEM Sẽ giúp ích được phần nào |
|
Vi phạm hệ thống hỗ trợ Okta |
Quyền truy cập ban đầu (T1078 - Tài khoản hợp lệ) -> Quyền truy cập thông tin xác thực (T1555 - Thông tin xác thực từ kho lưu trữ mật khẩu) |
EDR lẽ ra đã phát hiện hành vi đánh cắp thông tin đăng nhập ban đầu trên thiết bị của nhà thầu. Trí tuệ nhân tạo (AI)-SIEM Điều này sẽ ngay lập tức được liên kết với các cuộc gọi API bất thường xuất phát từ một vị trí không quen thuộc, kích hoạt phản hồi tự động để khóa tài khoản trước khi nó có thể được sử dụng để truy cập dữ liệu khách hàng. |
|
Sự cố gián đoạn của phần mềm tống tiền CDK toàn cầu |
Tác động (T1490 - Ngăn chặn phục hồi hệ thống) -> Tác động (T1486 - Dữ liệu được mã hóa cho Tác động) |
Trí tuệ nhân tạo-SIEM Hệ thống sẽ phát hiện sự gia tăng đồng thời hoạt động mã hóa ổ đĩa trên hàng nghìn hệ thống của đại lý; một dấu hiệu rõ ràng của ransomware lan rộng. Điều này sẽ được liên kết với các cảnh báo EDR, cho phép... SOC để kích hoạt quy trình cách ly toàn mạng trước khi cuộc tấn công có thể làm tê liệt hoàn toàn hoạt động của 15,000 đại lý. |
|
Lỗ hổng Zero-Day của Cleo MFT |
Rò rỉ (T1048 - Rò rỉ qua giao thức thay thế) -> Tác động (T1486 - Dữ liệu được mã hóa để tác động) |
Một AI-SIEM Việc giám sát lưu lượng mạng sẽ phát hiện ra sự gia tăng đột biến bất thường trong việc tải dữ liệu lên từ máy chủ MFT. Điều này sẽ tương quan với các cảnh báo EDR báo hiệu sự xuất hiện bất thường của một tiến trình trên cùng máy chủ đó. Việc phát hiện đa tầng này sẽ kích hoạt phản hồi tự động để chặn các cổng thoát cụ thể đang được sử dụng để đánh cắp dữ liệu. |
Lộ trình triển khai theo từng giai đoạn của CISO
Việc áp dụng một nền tảng bảo mật thống nhất không nhất thiết phải là một dự án "xóa bỏ và thay thế" mang tính đột phá. Phương pháp tiếp cận theo từng giai đoạn cho phép bạn xây dựng năng lực theo thời gian và chứng minh giá trị ở mỗi bước.
Giai đoạn 1: Thiết lập đường cơ sở và ưu tiên
- 1. Kiểm kê tất cả tài sản và luồng dữ liệu: Bạn không thể bảo vệ những gì bạn không biết mình có.
- 2. Đánh giá những thiếu sót với MITRE ATT&CK: Chạy phân tích phạm vi bảo mật để xác định những lỗ hổng bảo mật có nguy cơ cao nhất.
- 3. Triển khai EDR trên các hệ thống quan trọng: Bắt đầu bằng cách bảo vệ các tài sản có giá trị nhất của bạn, như bộ điều khiển miền và máy chủ ứng dụng quan trọng.
Giai đoạn 2: Kích hoạt AI-SIEM Để hiểu rõ hơn trong bối cảnh rộng hơn
- 1. Nguồn Nhật ký Khóa luồng: Bắt đầu chuyển tiếp nhật ký từ tường lửa, nhà cung cấp định danh và dịch vụ đám mây đến hệ thống của bạn. Open XDR hồ dữ liệu.
- 2. Xác định các trường hợp sử dụng ban đầu: Tập trung vào các nhu cầu phát hiện quan trọng nhất của bạn, chẳng hạn như xác định chuyển động ngang hoặc rò rỉ dữ liệu.
- 3. Đào tạo các mô hình AI: Cho phép các mô hình học máy không giám sát chạy trong ít nhất 30 ngày để thiết lập cơ sở vững chắc cho hoạt động bình thường.
Giai đoạn 3: Tự động hóa các hành động phản hồi chính
- 1. Xây dựng sổ tay hướng dẫn kiểm soát: Xác định các hành động phản hồi tự động cho các mối đe dọa phổ biến, chẳng hạn như cô lập máy chủ hoặc vô hiệu hóa tài khoản người dùng. Để biết thêm thông tin, bạn có thể tham khảo hướng dẫn nội bộ về cách xây dựng sổ tay hướng dẫn ứng phó.
- 2. Tích hợp với Quản lý dịch vụ CNTT (ITSM): Tự động tạo phiếu trong hệ thống ITSM của bạn cho những sự cố cần can thiệp thủ công.
- 3. Thực hiện Bài tập nhóm màu tím: Kiểm tra thường xuyên khả năng phát hiện và phản ứng của bạn bằng các cuộc tấn công mô phỏng.
Giai đoạn 4: Liên tục tối ưu hóa và cải tiến
- 1. Thực hiện Phân tích Khoảng cách Hàng quý: Chạy lại phân tích phạm vi phủ sóng MITRE ATT&CK để theo dõi sự cải thiện và xác định những khoảng trống mới.
- 2. Tinh chỉnh Chính sách Zero Trust: Sử dụng thông tin chi tiết từ nền tảng của bạn để củng cố các chính sách kiểm soát truy cập phù hợp với NIST 800-207.
- 3. Điều chỉnh để đạt hiệu quả: Theo dõi tỷ lệ dương tính giả và điều chỉnh các quy tắc phát hiện và ngưỡng mô hình AI để cải thiện độ chính xác.
Câu Hỏi Thường Gặp
Hỏi: Tôi có cần phải thay thế thiết bị hiện có của mình không? SIEM Áp dụng mô hình này?
Không. Một lợi ích chính của Open XDR Điểm mạnh của nền tảng này là khả năng tích hợp với các công cụ hiện có của bạn. Bạn có thể bắt đầu bằng cách chuyển tiếp cảnh báo và nhật ký từ hệ thống hiện tại của mình. SIEM chuyển sang nền tảng mới, tăng cường khả năng của nó bằng trí tuệ nhân tạo và tự động hóa tiên tiến.
H: Tôi cần lưu trữ bao nhiêu dữ liệu và chi phí là bao nhiêu?
Điều này có thể khác nhau, nhưng một công ty tầm trung điển hình có thể lưu trữ 90 ngày dữ liệu "nóng" để phân tích chủ động và tối đa 12 tháng dữ liệu "lạnh" để tuân thủ và điều tra pháp y. Các kho dữ liệu đám mây như Amazon Security Lake cung cấp một giải pháp tiết kiệm chi phí và có khả năng mở rộng.
H: Nền tảng này có thể giúp phát hiện các cuộc tấn công dựa trên danh tính hiện đại như bỏ qua MFA không?
Đúng vậy. Đây là một ví dụ điển hình cho thấy cách tiếp cận thống nhất mang lại hiệu quả vượt trội. EDR có thể phát hiện các dấu hiệu của tấn công vét cạn mật khẩu hoặc tấn công nhồi nhét thông tin đăng nhập vào thiết bị đầu cuối. Trí tuệ nhân tạo (AI)...SIEM Có thể liên hệ điều này với số lượng lớn cảnh báo lỗi xác thực đa yếu tố (MFA) từ nhà cung cấp danh tính của bạn và tự động gắn cờ hoạt động này là một nỗ lực vượt qua MFA tiềm tàng, ngay cả khi kẻ tấn công cuối cùng thành công với một thông tin đăng nhập hợp lệ.
Những điểm chính cần ghi nhớ cho C-Suite
- 1. Một cách tiếp cận thống nhất sẽ giảm đáng kể nguy cơ vi phạm. Bằng cách loại bỏ điểm mù và kích hoạt phản ứng tự động, bạn có thể ngăn chặn các mối đe dọa trước khi chúng gây ra thiệt hại đáng kể.
- 2. Nó cải thiện đáng kể SOC hiệu quả. Bằng cách giảm tiếng ồn cảnh báo tới 80%, bạn có thể giải phóng các nhà phân tích để tập trung vào các nhiệm vụ chủ động, có giá trị cao thay vì theo đuổi những kết quả dương tính giả.
- 3. Mang lại tổng chi phí sở hữu thấp hơn. Một nền tảng tích hợp duy nhất sẽ tiết kiệm chi phí hơn trong ba năm so với việc cấp phép, quản lý và bảo trì hàng chục sản phẩm bảo mật riêng biệt.
Mục tiêu không phải là chi tiêu nhiều hơn hay tuyển dụng nhiều hơn đối thủ. Mục tiêu là đánh bại họ bằng trí thông minh. Bằng cách kết hợp độ chính xác điểm cuối của EDR với bối cảnh toàn doanh nghiệp của AI-SIEM trên một nền thống nhất Open XDR Với nền tảng này, đội ngũ bảo mật của bạn sẽ có được khả năng giám sát và tự động hóa cần thiết để chống lại các mối đe dọa hiện đại một cách hiệu quả. Kết quả là khả năng ngăn chặn mối đe dọa nhanh hơn, chi phí vận hành thấp hơn và một tư thế bảo mật vững chắc mà bạn có thể tự tin báo cáo cho hội đồng quản trị.
