AI XDR：AI驱动的XDR的6大优势
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。
即使只是跟踪基本指标的小型组织也会积累大量日志数据。另一方面，大公司每天可以积累数百GB的日志信息。如今，许多组织依靠几种不同的解决方案（例如安全信息和事件管理 (SIEM) 以及网络检测和解析 (NDR)）来掌控一切。这两种解决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此问题。然而，两者都有局限性：复杂的设置和管理以及高误报率使安全分析师在有效的威胁管理和大量持续警报之间处于刀刃上。由于工具孤岛，安全性仍然受到影响。
为了应对这些挑战，扩展检测和响应 (XDR) 应运而生。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来进一步缩小范围。 输入，AI 集成：对整个网络进行前沿分析 它将每个警报置于其独特的上下文环境中。通过统一来自各个安全层的数据，XDR 有望快速提升您的检测和响应能力。
本文将讨论其工作原理，以及 AI 驱动的 XDR 是否真正值得大肆宣传。
人工智能驱动的 XDR 到底是什么？
首先，我们来了解一下 XDR 是什么。
XDR 是一种安全技术，它将工具包中已有的安全技术大杂烩组装成一个有凝聚力且精简的整体。因此，XDR 可以更好地了解所有资产和设备的安全状况，并可以实时检测和响应威胁。
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。
AI 驱动的 XDR 针对可疑行为的方法可以分为两个领域：静态和动态。静态分析提取有关事件的低级信息，例如系统调用以及控制和数据流图。这有助于为警报或事件提供一定程度的深度，而无需在每个警报上花费太多时间。另一方面，动态分析允许从运行时 POV 检查可疑的网络设备或文件。对于恶意软件，这会看到在沙箱中执行的可疑文件，以便在不影响真正的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 – 在使用真实数据测试模型后，它成功突出显示了 20,000 个用户池中的 XNUMX 个受损帐户。此后的三年里，生成式人工智能的发展才刚刚加速。 XDR 解决方案专注于耦合人工智能的独特应用，并在以前不同的安全领域之间提供一定程度的交叉引用。从根本上讲，XDR 是允许一个区域（例如恶意软件防护）的数据影响另一区域（例如帐户保护）的检测修复功能。虽然这两个示例只能让您快速了解人工智能的发展优势，但它们有助于阐明 XDR 系统和人工智能如何并行存在，从而使您的整个技术堆栈受益于该领域不断增长的熟练程度。
人工智能驱动的 XDR 的优势
人工智能驱动的 XDR 优势可分为三个主要领域：数据分析、威胁检测和攻击响应。自从实施人工智能架构和分析以来，这些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。然后，这将渗透到静态的、基于规则的安全架构中。 AI XDR 重新协商如何在组织的安全理念中利用数据，具有两个分析优势：它所基于的架构；和分析引擎。
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，数据湖的效率使支持 AI 的 XDR 能够规避以前安全系统面临的许多问题，并提供对组织自己独特的安全系统阵列的深入洞察。通过将安全数据重新定位到一个集中的、不断更新的数据库中，为采用 XDR AI 的第二个关键组件奠定了基础。
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 来说，考虑到人类在分析大量数据和识别模式或异常方面面临的挑战，这一过程尤其重要，人工智能和机器学习技术提供了宝贵的帮助。这些技术擅长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的日益依赖，凸显了它们在增强网络安全措施方面的关键作用。
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。
就像人工智能后退一步来整理和分析每一条数据一样，XDR 工具领域的目标是摆脱单调的单个安全工具。相反，XDR 利用这些大量数据来快速解析活动并识别可能与更广泛的恶意行为模式相关的任何相关活动。
为了说明这一点，请考虑已经与命令和控制服务器建立连接的攻击者。相对高级的攻击者可能已经对这些通道进行了加密，从而带来了更大的风险，因为您的 SOC 团队很难在一天内从数百个其他合法会话中发现恶意会话。 ML 模型非常适合识别与外部域对话的恶意信标（即包含一致数据量的定期流量突发）。更好的是，这种基于行为的识别不需要解密。
AI XDR 允许在更加复杂和相互关联的攻击面中采用上述识别措施。虽然典型的基于网络的安全解决方案可以复制我们刚刚介绍的威胁识别过程，但只有 XDR 可以关联单击电子邮件中嵌入的链接的证据；记录公司设备的站点访问，识别异常下载活动，最后将其与指示命令和控制服务器的网络模式链接起来。
人工智能在 XDR 中的作用标志着向主动安全实践的变革性转变，使组织能够在不断变化的网络威胁的背景下先发制人并保持领先地位。在这种情况下，人工智能的一个关键优势是其通过深度学习技术进行持续学习和适应的能力。随着系统随着新数据和威胁形势的变化而发展，它不仅提高了威胁检测的准确性，还降低了误报的发生率。这种精细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时间，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：其影响范围贯穿整个分类和响应过程。
根本原因洞察
通过深入了解事件的根本原因并概述攻击顺序，人工智能驱动的 XDR 工具可以实现更快、更高效的调查。这加速了从检测到响应的过程，帮助组织快速了解和减轻安全漏洞的影响。
警报优先级
虽然安全工具通常会向分析师发出无穷无尽的警报，但 XDR 具有独特的优势，可以将警报与其相关的数据流和活动进行比较。这种上下文焦点通过自动化分类过程显着减轻了安全团队的负担，使他们能够首先关注最关键的警报。
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 AI 驱动的 XDR 会取代 SIEM？
XDR 目前成功的驱动因素是其内部人工智能引擎。凭借无与伦比的能力来比较每个警报周围的数百个数据点，并配有深入的、可定制的仪表板来匹配，精打细算的管理者只需一箭之遥，就可以重新评估网络安全技术堆栈其他部分的必要性。有充分的理由：工具蔓延五年多来一直是一个令人担忧的问题，因为大型组织试图通过大量的超特定工具来弥补网络安全技能差距。然而，更多的工具刚刚添加到分析师的工作流程中——他们必须处理数十台警报生成机器，而不是一台。然而现在，人工智能正在推动网络安全的发展超越超特定的、小众的工具，走向全面的、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 工具通常以可以从日志分析中收集的精细信息而自豪。然而，现代人工智能驱动的 XDR 工具包含相同的日志数据摄取和分析 - 还有更多功能。通过捕获和分析单个存储库中的所有安全数据，传统的 SIEM 工具开始显得过时。虽然下一代 SIEM 自此开始实施自己的 AI 模型（以帮助分析他们收集的大量日志数据），但 XDR 范围的更广泛进一步使 SIEM 望尘莫及。 XDR 不是单独分析日志数据，而是采用 SIEM 的各个数据点，并将它们置于更广泛的网络和用户活动环境中。
AI XDR 如何减少误报
SIEM、电子邮件保护工具和防火墙因其发出的警报数量而臭名昭著。由于没有包含上下文或根本原因，人类分析师必须理解不断增加的警报量。追踪受影响的用户并确定其是否是真正的恶意活动都需要时间：为其他警报堆积留出更多时间，并妨碍真正的威胁检测。
市场领先的基于人工智能的 XDR 解决方案提供了一种平衡可利用的数据财富与安全分析师自身能力的方法。为了在不牺牲敏感性的情况下实现最大程度的安全性，XDR 会接收警报并将其与相关资产、用户和信号关联起来——这个关联的整体就是一个事件。当新警报弹出时，每个警报都会自动分配给其相关事件。通过这种方式，可以发现复杂的攻击并采取行动，同时将单一的误报排除在对话之外。
跨设备、用户身份或云部署跟踪攻击故事的能力意味着安全分析师可以以更加一致的方式处理更多数量的警报。通过评估更广泛的警报背景，基于人工智能的 XDR 基本上消除了巨大的时间浪费，使精益安全团队能够集中精力尽快修复最关键的威胁。正是这种事件优先的方法引领了简化安全技术堆栈、快速修复和减轻分析师压力的道路。详细了解 Stellar Cyber 如何 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
由于 XDR 解决方案对跨渠道可见性的依赖程度很高，因此相关解决方案保持开放性和高度可实施性至关重要。 Stellar Cyber 的开放式 XDR 不会被锁定在某个供应商的技术堆栈中，而是为您预先存在的架构提供尖端的威胁检测。这会将您可能已经拥有的孤立操作转变为完全通用的 EDR 工具。
虽然核心人工智能驱动的 XDR 工具使精益网络安全团队受益匪浅，但 Stellar Cyber 对安全分析师的承诺见证了生成式人工智能的进一步进步。现在，分析师甚至可以通过该工具本身提出与调查相关的查询。该工具通过对话式洞察进行响应，使技能仍在发展或时间有限的分析师能够比以往更快地充分利用该工具的智能。
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