SIEM vs XDR功能和主要区别
从安全角度来看，即使是小型企业也代表着庞大的互连设备网络。端点设备只是冰山一角——一般公司在任何时候都会依赖数十万个端点设备。无论是员工笔记本电脑还是云虚拟机，您的公司都依赖于不断的信息交换。然后，您就拥有了保持数据流动的所有周围基础设施：负载均衡器、数据存储和 API——仅举几例。
随着网络规模不断扩大，不良行为者越来越能够钻空子。这些组件中的每一个都在保持每个人的高效和相互联系方面发挥着自己的作用。然而，作为安全专业人员，种类繁多的设备和网络可能会成为持续压力的来源。这种情况的实时影响是严重的：除了令人震惊的高员工流失率之外，安全团队还依赖于庞大且不同的技术堆栈，因为他们希望在混乱中创造秩序。
本文将探讨两个方面。 SOC 技术 – 安全信息和事件管理 (SIEM）和扩展检测和响应（XDR）——并比较如何利用它们来简化和优先处理手头数TB的信息。
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什么是 SIEM 以及如何运作？
为了对错综复杂的设备、防火墙和交换机保持一定的了解， SIEM 最初的解决方案会利用一个共同的要素——日志。日志是包含应用程序或服务器内部运行信息的小文件，例如错误、连接和事件。虽然这些在开发过程中已经很常见了， SIEM 应用程序率先让安全团队能够更深入地了解应用程序的运行状况。该术语于 2005 年提出。 SIEM的发展日新月异：早期的系统仅仅是日志收集工具，而现代产品则能够近乎实时地聚合和分析这些数据。因此，配置良好的 SIEM系统能够从海量日志中筛选出重要信息，并提醒安全管理员注意需要关注的事件。这一过程是通过规则实现的。更多信息，请参阅我们的指南。什么是 SIEM？
SIEM 规则允许将原始日志数据转换为操作。为了实现这一点， SIEM 它结合并交织了两种分析形式：相关性规则和模型。相关性规则简单地告诉你…… SIEM 系统能够识别哪些事件序列可能表明发生了攻击，并在发现任何异常情况时通知您的管理团队。
虽然单个规则可以很简单，例如标记用户何时尝试下载大量数据，但每个规则通常缺乏足够的细致程度——这会导致您的警报信息流充斥着垃圾信息。复合规则允许通过将多个规则串联起来，来更精准地识别可疑行为。这样，您的 SIEM 如果 6 次登录尝试失败均来自同一 IP 地址，则可以发出警报——但前提是该 IP 地址尝试使用 6 个不同的用户名。
当需要将复合规则扩展到组织实时、高风险的需求时，许多团队会依赖模型配置文件。这些配置文件是对用户和资产正常行为的描述。通过分析数据在网络中的正常流动方式，可以实现高级策略。 SIEM 一个用于构建正常状态图景的工具。然后通过在基于模型的基础上叠加规则来实现。 SIEM这样一来，如果出现可疑行为（例如用户从普通帐户切换到特权帐户，然后尝试向外部服务执行异常数据传输），就可以发现并触发警报。
作为对深度测井分析的补充，现代 SIEM 这些平台提供的仪表盘能够统一展示组织大部分技术栈中的威胁。借助数据可视化功能，这些仪表盘使安全分析师能够轻松发现并应对可疑活动。这种将高级分析与直观的可视化监控相结合的方式，凸显了其关键作用。 SIEM 在当今的网络安全防御中。
什么是 XDR 以及如何运作？
而 SIEM 虽然各种工具为安全专业人员提供了前所未有的日志可见性，但仍然存在两个相当大的问题：首先，许多系统要么不生成日志，要么无法将日志导入工具；其次，许多系统要么不生成日志，要么无法将日志导入工具。 SIEM 其次，基于规则的方法会让安全团队疲于应对不重要的警报。
An XDR 解决方案与其说是一个现成的单一工具，不如说是多种安全理念的集合。最终， XDR 该系统旨在通过检查来自端点、电子邮件系统、网络、物联网设备和应用程序的数据流，大幅扩展安全事件的范围。可以将其视为端点检测与响应 (EDR) 系统的演进，但它不再依赖于各自独立的传统安全措施， XDR 整合了日志管理方法 SIEM 与其他一些安全组件集成，形成一个完整的系统。例如，将EDR系统集成到…… XDR 使组织能够将可视性扩展到每个端点，检测并响应单个设备上的威胁。通过整合网络流量分析， XDR 可以实时分析数据包，并利用来自端点的数据丰富网络视图。此过程有助于识别更高级的攻击模式，例如横向移动和新型入侵尝试。
云安全工具是另一个至关重要的集成点。 XDR 系统。随着越来越多的组织将运营迁移到云端，将云访问安全代理 (CASB) 和安全 Web 网关集成到系统中变得至关重要。 XDR 该生态系统确保云环境受到持续监控和保护，免受威胁。 XDR其范围可以根据您的需要而扩大：集成身份和访问管理 (IAM) 解决方案可以进一步深入了解用户行为和访问模式，从而帮助检测和防止基于身份的攻击。
这些海量的遥测数据随后被输入到分析引擎中，该引擎会确定每个警报的严重程度和范围。一旦识别出潜在威胁， XDR 平台可以自动响应，例如隔离受影响的系统、阻止恶意活动、将操作回滚到安全状态或向安全团队发送上下文警报。由于其更广泛的可见性， XDR 为自动化安全响应奠定了良好的基础。
这些自动化剧本有助于根据威胁严重程度自动执行响应，从而大幅缩短响应时间和减少警报积压。如果无法进行补救，那么 XDR 它仍然能够收集和可视化通常情况下分析师需要掌握的跨部门信息。这种安全事件或攻击的高清图像可以让分析师将时间投入到更具针对性和战略性的工作中。如果您仍然有疑问“什么是 XDR？'，请参阅我们对这个令人兴奋的新领域的深入研究。
SIEM vs XDR 对比：5个主要区别
之间的区别 SIEM 以及 XDR 解决方案虽有细微差别，但极其重要：从安全角度来看， SIEM 提供了一种收集和存储日志的方法，用于合规性、数据存储和分析。对于传统方式 SIEM 总体安全分析解决方案大多只是在原有的日志收集和规范化功能之上简单叠加而成。因此， SIEM 为了充分识别威胁，工具通常需要强大的分析功能。如果自身无法区分真实威胁和误报，安全团队往往只能徒劳地应对海量的日志数据，如同攀登珠穆朗玛峰一般。
XDR另一方面，它是专门为威胁识别而设计的：它的发展是为了填补由……收集的日志之间留下的空白。 SIEM它采用截然不同的方法，以端点和防火墙数据为基础，而不仅仅是原始日志。 XDR 虽然它能为组织提供新的安全功能和增强的保护，但需要注意的是，它不应完全取代现有的安全措施。 SIEM作为 SIEM 除了威胁检测之外，它在其他方面仍然具有重要的应用价值，例如日志管理和合规性。
下表提供了详细信息。 XDR vs SIEM 比较。
| SIEM | XDR | |
| 数据源 | 任何生成事件或以平面日志文件形式收集事件的设备。 | 终端、防火墙、服务器和其他安全工具——包括 SIEM. |
| 部署地点 | 数据是通过安装在设备上的代理收集的。 SIEM 托管在您的数据中心，并具有专用服务器。 SIEM 家电。 | 每个端点和网络设备上的代理。中央保管库位于自己的建筑内。供应商威胁情报用于丰富内部分析。 |
| 部署模型 | 存储系统需要手动维护——基于日志的警报必须由经过培训的安全人员管理。与云系统和数据源的预集成很常见，可以更快地部署。 | 供应商的内部威胁检测团队可以识别新的或正在出现的威胁。威胁识别和响应流程日益自动化。需要手动安全操作来解决最高优先级的威胁。 |
| 性能和存储注意事项 | 没有负面的性能影响。 大量日志 - 需要存储 1 到 7 年，具体取决于合规性。历史日志量可以通过系统日志服务器进行管理，系统日志服务器仅以标准化格式保留基本信息。 | 监控东西向流量时，性能可能会受到影响。根据组织的规模，遥测数据可能需要数据湖。 |
| 基本方法 | 使组织能够在任何给定时刻仔细检查来自所有网络应用程序和硬件的日志数据。 | 通过简化整个安全工具的收集、分析和修复，增强组织的安全性。 |
SIEM 利与弊
SIEM虽然在创立之初具有开创性意义，但它仍然只是一种以日志为中心的安全方法。您可能已经熟悉以下方面的优势： SIEM以及它如何加速事件检测，但它对资源的巨大需求可能会让许多组织疲于应对如潮水般涌来的警报。 Stellar Cyber 的下一代 SIEM 平台克服了许多此类缺点，传统方式 SIEM 对许多公司来说，它仍然是一个棘手的难题。
SIEM 优点
比手动日志管理更快
有效部署， SIEM 缩短检测和识别威胁所需的时间，增强您快速响应的能力，从而减轻或完全避免损失。此外， SIEM该系统能够灵活地监控表明存在攻击的行为，而不仅仅是依赖攻击特征，这有助于识别难以捉摸的零日威胁，这些威胁可能会绕过垃圾邮件过滤器、防火墙和防病毒程序等传统安全措施。最终， SIEM 这些解决方案通过处理一些人工事件分析工作，显著提高了检测和响应速度。
强大的全能选手
SIEM 它在您的组织内用途广泛，涵盖从运营支持到故障排除的各个方面。它为 IT 团队提供必要的数据和历史日志，从而提高他们在网络安全以外的其他领域管理和解决问题的效率和效果。
SIEM 缺点
实时报告的斗争
一个固有的局限性 SIEM 问题在于其时间相关的特性，例如同步和处理。即使报告生成速度很快，分析师处理警报并采取行动所需的时间也意味着响应几乎不可避免地会滞后于实际事件。虽然自动化可以缓解一些延迟，尤其是在面对常见威胁时，但即使是实时分析也必须经过耗时的报告生成过程。
微调需要全职支持
您可能已经对自己的网络和服务有了深入的了解，但是 SIEM 成功与否完全取决于解决方案是否也体现了这些知识。这个过程需要的远不止一个包含 IP 地址的电子表格——相反， SIEM 系统需要定期持续更新。因此，这类大型工具需要全职支持团队。这些安全人员的唯一职责就是维护系统的稳定运行。 SIEM 工具运行良好——而不是主动分析和处理警报。
当然，完全可以将所有设备的所有警报都集中到一个地方。 SIEM但要找到真正的安全事件几乎是不可能的。最嘈杂的警报很可能来自最常攻击贵组织的典型恶意软件。除此之外，大量的警报基本上毫无意义。如果不进行调整，成千上万的警报最终都会变成毫无意义的噪音。
孤岛
在多数情况下， SIEM 工具各自独立运行——与安全技术栈中的其他安全工具之间缺乏通信或交叉引用。因此，您的安全团队需要手动比较不同仪表板和工具中的警报。这意味着大多数事件识别和分类仍然几乎完全依赖人工。因此，所有下游流程都依赖于人工干预。 SIEM 生成报告仍然需要相当高的技术水平。了解哪些信息重要，以及这些信息与网络其他部分的关系，仍然至关重要。
XDR 利与弊
随着各组织机构应对日益增多的网络威胁，其吸引力也随之增强。 XDR其一体化方法毋庸置疑。然而，就像任何技术一样， XDR 它本身既有优势也有挑战。要全面了解该工具的优缺点，就需要探讨实施和管理该工具可能存在的复杂性和资源需求。 XDR 解决方案。此比较旨在帮助网络安全专业人员和爱好者更清楚地了解…… XDR的真正价值主张。
XDR 优点
扩展检测
XDR 它从整个组织收集与安全相关的数据：然后对这些数据进行整理和分析，将大量原始信息精简为更小、更精准的事件警报。更广泛的遥测数据范围以及对互联系统的更深入了解，使您的团队更有可能发现活跃威胁。当然，数据收集只是整个过程的一半。
扩展分析
一旦出现可疑事件，就会立即展开深入调查。一名称职的调查员 XDR 该系统提供组织解决关键问题所需的必要分析：此威胁是真实存在的还是仅仅是误报？它是否意味着更严重的风险？如果是，其影响范围有多广？在当前形势下，许多网络攻击分多个阶段展开，攻击的各个部分在完成其特定任务后便会消失。 XDR 平台明白，没有出现最初的迹象并不能保证组织的安全，也不能表明危险已经完全过去。
XDR 缺点
供应商锁定
尽管 XDR尽管潜力巨大，但当今网络安全市场的现实仍然阻碍着许多企业的发展。 XDR 工具的潜力。目前，专注于特定安全工具的供应商提供的都是厂商锁定型工具。 XDR因此，对安全提出了额外的要求。 XDR 这些工具开发迅速，但功能却往往被生硬地拼凑在一起。对于某些功能经验不足的组织而言，安全团队最终得到的工具包存在缺陷，其性能甚至不如基本的安全机制。 SIEM.
为什么需要人工智能驱动 XDR 正在超越 SIEM
而 SIEM 虽然它对某些组织来说仍然是一个有用的工具，但它对孤立的数据点和劳动密集型安全机制的持续严重依赖，让许多团队开始质疑传统安全机制的未来。 SIEM精简的网络安全团队要应对海量的日志、网络和用户数据（所有这些数据都分散在无数不同的仪表板中），其能力从未像现在这样面临如此大的压力。这正是传统工具的弊端所在。 XDR 即将填满。
本质上，人工智能驱动 XDR 赋予团队精细化的可视性 SIEM 曾经承诺过的——以及一整套网络安全系统，这些系统完全超越了…… SIEM各种可能性。不再局限于单一、孤立的技术栈视图， XDR其多方面的方法可以从攻击面的各个角落提取数据。从网络流量到用户访问，全方位地…… XDR 该解决方案提供的不仅仅是基本的威胁检测。它通过整合收集到的所有信息， SIEM，NDR，以及更多，一个 XDR的人工智能引擎可以充当初级安全分析师的角色。通过分析和查询潜在威胁以确定其合法性，甚至可以构建相关攻击链的图像。 了解人工智能驱动带来的好处 XDR 远远超出 SIEM的威胁检测潜力。
日益重视精简和发展网络安全团队，对组织部署的工具提出了越来越高的要求。 XDR 某些工具通常不是即插即用的，它们的设计就考虑到了实施：选择具有预构建集成的工具可以最大限度地减少切换时间，并以惊人的效率重振您的防御。
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