AI XDR人工智能驱动的六大优势 XDR
就在此时，构成组织技术堆栈结构的应用程序和服务器正在产生稳定的信息流。传统上，这种持续的数据流曾经是安全专业人员的噩梦。过去几十年来，与大量日志文件的斗争一直是一场不间断的战争，完全是在日常最终用户的监视下进行的。
即使是仅跟踪关键指标的小型组织也会积累大量的日志数据。另一方面，大型企业每天可以积累数百GB的日志信息。如今，许多组织依赖于几种不同的解决方案，例如安全信息和事件管理（SIEM）。SIEM网络检测与解析 (NDR) 和网络威胁检测与解决 (CSR) 等解决方案旨在全面掌控威胁。这两种方案都通过聚合整个网络范围内的日志数据，并将其简化为警报来解决这个问题。然而，它们都存在局限性：复杂的设置和管理以及较高的误报率，使得安全分析师在有效威胁管理和海量持续不断的警报之间左右为难。工具孤岛仍然在威胁管理中扮演着重要角色。
为了应对这些挑战，扩展检测和响应（XDR已经出现。它的重点是通过将日志文件与其他重要的安全数据进行比较，进一步扩大视野。 输入，AI 集成：对整个网络进行前沿分析 它将每条警报置于其独特的上下文中。通过整合来自各个安全层的数据， XDR 承诺迅速提升您的检测和响应能力。
本文将探讨其工作原理，以及人工智能驱动的可行性。 XDR 确实名不虚传。
人工智能驱动究竟是什么？ XDR?
首先，让我们明确一下什么 XDR 是。
XDR 是一种安全技术，它将您工具包中现有的各种安全技术整合为一个统一且精简的整体。正因如此， XDR 能够更清晰地了解所有资产和设备的安全状况，并能实时检测和应对威胁。
由于能够检测不同形式的行为，人工智能在这方面提供了一些相当大的好处。以传统的防病毒软件为例：如果用户要下载恶意软件加载的文件，传统的恶意软件防御只能扫描该文件，尝试找到一组预先识别的字节模式，以指示已知的恶意软件。然而，恶意软件的多态性和新颖性给这种防御形式带来了一些严重的漏洞。由于能够分析文件、用户帐户或网络设备的预期行为，人工智能领域的表现已经远远超过了这一领域。
人工智能驱动 XDR系统对可疑行为的处理方法可以分为静态分析和动态分析两大领域。静态分析提取事件的底层信息，例如系统调用、控制流图和数据流图。这有助于深入分析警报或事件，而无需在每个警报上花费过多时间。另一方面，动态分析允许从运行时角度检查可疑的网络设备或文件。对于恶意软件，这意味着在沙箱环境中执行可疑文件，以便在不影响真实生产系统的情况下进行分析。
为了进一步说明生成式人工智能如何改变整个领域的安全能力，请考虑将其用于检测受损帐户。由于不依赖手动标记的训练数据，早期的人工智能项目旨在收集网络用户登录活动，并构建一个预测预期活动基线的模型。例如，如果用户在一次失败后必须尝试再次登录，则 IP 地址和时间预计保持大致一致。如果这些都是真的，那么相关的风险评分就会保持在较低水平。如果 IP 地址、登录尝试时间或登录尝试次数开始增长超出预期基线，模型会将其突出显示为可疑。
微软的首次成功演示了这一点 2021年Qidemon计划 ——在对真实世界数据进行测试后，该模型成功地从2万名用户中识别出7个被盗账户。此后三年，生成式人工智能的发展速度更是突飞猛进。 XDR 解决方案着重于将人工智能的独特应用结合起来，并在以前各自独立的安防领域之间提供一定程度的交叉引用。从根本上讲， XDR 人工智能是指允许来自一个领域（例如恶意软件预防）的数据影响另一个领域（例如帐户保护）的检测和修复能力。虽然这两个例子只是对人工智能发展前景的初步展示，但它们有助于阐明人工智能如何发挥作用。 XDR 系统和人工智能并行存在，使您的整个技术栈都能受益于该领域日益增长的专业能力。
人工智能驱动的优势 XDR
AI 驱动 XDR 人工智能带来的好处可以分为三个主要领域：数据分析、威胁检测和攻击响应。自人工智能架构和分析技术应用以来，这三个领域都经历了快速发展。
数据分析
访问全面的安全数据一直是安全团队从事各种关键活动的基石，包括监控正在进行的攻击、进行事件后取证分析以及执行威胁搜寻操作。这些任务需要能够理解来自每个应用程序、用户和服务器的持续事件流和权限数据。
过去，统计学家和早期数据科学先驱经常不得不依赖有限的数据子集，使用具有代表性但不全面的样本。这最终会渗透到静态的、基于规则的安全架构中。人工智能 XDR 它重新协商了如何在组织的安全理念中利用数据，并带来了两个分析优势：它所基于的架构；以及分析引擎。
数据湖的兴起
人工智能突然成为主流的部分原因是数据仓库发展为数据湖。前一种方法将数据分割成分层文件——使其非常适合人类使用——但数据湖将文件层次结构扁平化为一个巨大的数据池。托管在超级高效的架构上，我们可以使用的数据规模比以往任何时候都大。
因此，分析师能够完整地处理广泛的数据集。这种转变使得能够更深入地了解数据的全部复杂性、细微差别和详细方面，避免仅仅依赖代表性样本。
此外，数据湖的效率使得人工智能能够发挥作用。 XDR 为了规避以往安全系统面临的诸多问题，并深入了解贵组织独有的安全系统组合，我们将安全数据重新定位到一个集中式、持续更新的数据库中，从而为启用第二个关键组件奠定了基础。 XDR AI。
分析引擎
虽然数据湖赋予人工智能访问当今大量安全数据的能力，但该工具仍然包含机器学习组件。一般来说，机器学习采用复杂的数学算法来推断不同元素和类别之间的关系。这种计算分析允许系统从数据中学习，处理数十亿个数据点，以开发对新数据实例的最佳响应，并随着时间的推移建立可靠的模式。
对于 XDR鉴于人类在分析海量数据和识别模式或异常方面面临的挑战，这一过程尤为重要，而人工智能和机器学习技术则提供了宝贵的帮助。这些技术能够快速处理和评估各种形式的数据，例如网络数据包信息、安全事件日志和源代码。安全运营和风险管理中对模式识别和行为分析的迫切需求，凸显了这些领域对人工智能和机器学习日益增长的依赖，也突显了它们在增强网络安全措施方面发挥的关键作用。
威胁检测
人工智能的复杂框架擅长筛选从组织数字生态系统内的无数来源收集的数据集，包括网络流量、端点、云环境和应用程序日志。这个统一的数据集允许进行一定程度的威胁检测，远远超过典型的孤立安全工具。
就像人工智能需要退后一步来收集和分析每一条数据一样，该领域也需要这样做。 XDR 该工具旨在摆脱单个安全工具的单调乏味。相反， XDR 利用这些庞大的数据量，快速解析活动并识别任何可能与更广泛的恶意行为模式相关的令人担忧的活动。
举例来说，假设攻击者已经与命令与控制服务器建立了连接。技术相对高明的攻击者可能已经加密了这些通道，从而构成了更大的风险，因为您的 SOC 团队很难从一天数百个合法会话中识别出恶意会话。机器学习模型非常适合识别与外部域通信的恶意信标（即包含持续稳定数据量的规律性流量爆发）。更重要的是，这种基于行为的识别无需解密。
AI XDR 这使得上述识别措施能够应用于更为复杂且相互关联的攻击面。虽然典型的基于网络的安全解决方案可以复制我们刚才介绍的威胁识别过程，但只有…… XDR 可以将点击电子邮件中嵌入的链接的证据关联起来；注意公司设备的网站访问情况，识别异常下载活动——最终将其与指示命令和控制服务器的网络模式联系起来。
人工智能在其中的作用 XDR 这标志着网络安全实践向主动防御模式的重大转变，使组织能够在不断演变的网络威胁中先发制人，保持领先地位。人工智能在此方面的一个关键优势在于其通过深度学习技术实现持续学习和适应的能力。随着系统不断吸收新数据并适应不断变化的威胁形势，它不仅提高了威胁检测的准确性，还降低了误报率。这种更精准的威胁识别能力使安全团队能够专注于真正的风险，从而提高运营效率和响应速度，标志着网络安全运营的重大飞跃。
攻击响应
AI XDR的影响不仅限于识别阶段：它的影响会持续到分诊和响应过程。
根本原因洞察
通过深入洞察事件的根本原因并概述攻击顺序，人工智能驱动的 XDR 这些工具能够实现更快、更高效的调查。这加快了从检测到响应的整个流程，帮助组织快速了解并减轻安全漏洞的影响。
警报优先级
虽然安全工具通常有向分析人员发出无穷无尽警报的倾向， XDR 它拥有独特的优势，能够将警报与其相关的数据流和活动进行比较。这种上下文关联性显著减轻了安全团队的负担，因为它实现了警报分类流程的自动化，使他们能够优先处理最关键的警报。
自动回复
人工智能通过自动执行隔离受损设备、阻止恶意活动和实时实施补救措施等操作来简化对安全事件的响应。这种快速响应能力可以最大限度地减少威胁的潜在影响，并确保快速实施安全措施，同时减少人工干预的需求。
为什么人工智能驱动 XDR 更换 SIEM?
驱动因素 XDR目前，该公司的成功之处在于其内部人工智能引擎。凭借其无与伦比的能力，能够比较围绕每个警报的数百个数据点，并配备与之匹配的深度可定制仪表板，精打细算的管理者只需片刻即可重新评估网络安全技术栈中其他组件的必要性。这并非没有道理：工具泛滥的问题已经困扰了人们五年多，因为大型组织试图用大量高度专业化的工具来弥补网络安全技能的不足。然而，更多的工具只会增加分析师的工作流程——他们需要处理的不再是一个警报生成系统，而是几十个。但现在，人工智能正在推动网络安全的发展，使其超越高度专业化的利基工具，走向全面、高层次的理解。
整合革命已经开始—— Gartner 的 2024 年预测 表明在未来三年内，70% 的组织将把数据丢失防护工具和内部风险防护与 IAM 环境结合起来。潜在攻击数据的识别越来越注重行为，并允许安全团队发布在数据安全和内部风险方面具有双重作用的单一策略。
SIEM 工具通常以其能够从日志分析中获取的精细信息而自豪。然而，现代人工智能驱动的工具却并非如此。 XDR 该工具集成了相同的日志数据采集和分析功能，以及更多其他功能。通过在单一存储库中捕获和分析所有安全数据，传统的 SIEM 工具开始显得过时。而下一代 SIEM此后，一些公司开始实施自己的人工智能模型，以帮助分析他们收集的大量日志数据，其范围更广。 XDR 更远的叶子 SIEM 尘埃落定。与其仅仅分析日志数据， XDR 需要 SIEM将各个数据点置于更广泛的网络和用户活动环境中进行分析。
人工智能如何 XDR 减少误报
SIEM电子邮件保护工具和防火墙经常会发出大量的警报，这早已是众所周知的事实。由于缺乏上下文信息或根本原因分析，人工分析师只能被迫从海量警报中理清头绪。追踪受影响的用户并确定是否真的是恶意活动都需要时间，这导致其他警报不断堆积，从而妨碍对真正威胁的检测。
市场领先的人工智能 XDR 这些解决方案提供了一种方法，可以在安全分析师自身能力与所掌握的大量数据之间取得平衡。为了在不牺牲敏感性的前提下实现最高级别的安全性， XDR系统会将警报与相关的资产、用户和信号关联起来——这个关联的整体就构成了一个事件。当出现新的警报时，每个警报都会自动分配到相应的事件中。这样一来，就可以发现并应对复杂的攻击，同时避免将单个误报纳入考量。
能够跨设备、用户身份或云部署跟踪攻击事件，意味着安全分析师可以以更加协调一致的方式处理数量更多的警报。通过评估警报的更广泛上下文，基于人工智能的技术能够更好地应对这些警报。 XDR 这从根本上减少了大量时间浪费，使精简的安全团队能够专注于尽快修复最关键的威胁。正是这种“事件优先”的方法，引领着安全技术栈的简化、修复速度的提升以及分析师压力的减轻。了解更多关于 Stellar Cyber 如何做到这一点的信息。 AI 驱动的警报 在这里工作。
选择先进的、人工智能驱动的威胁检测
多少 XDR 该解决方案依赖于跨渠道的可视性，因此，保持该解决方案的开放性和高度可实施性至关重要。Stellar Cyber 的开放性并非局限于单一供应商的技术栈，而是采用开放式架构。 XDR 它能为现有架构提供尖端的威胁检测功能。这会将您可能已经部署的孤立操作转变为一个完全通用的 EDR 工具。
核心人工智能驱动 XDR Stellar Cyber 致力于为安全分析师提供支持，并不断推进生成式人工智能技术的发展，这使得该工具极大地惠及了精简的网络安全团队。现在，分析师甚至可以直接向该工具提出与调查相关的问题。该工具能够以对话式的洞察力进行回应，让技能尚待提升或时间有限的分析师也能比以往任何时候都更快地充分利用其智能功能。
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