什么是扩展检测和响应 (XDR)?

扩展检测和响应即 XDR,是一种新的威胁检测和响应方法,提供了针对网络攻击、未经授权的访问和滥用的全面保护。XDR 由 Palo Alto Networks 首席技术官 Nir Zuk 于 2018 年提出,它打破了传统的安全孤岛,可跨所有数据源提供检测和响应。

XDR 解读

XDR 在网络安全中的演变和必要性

数字化形势见证了网络威胁呈指数级增长,促使网络安全专业人士不断创新其防御战略。近年来出现的最引人注目的创新之一是扩展检测与响应 (XDR)。XDR 是从其前身,即端点检测和响应 (EDR) 发展而来的,通过提供全面、集成的威胁检测、响应和缓解方法,代表了网络安全的范式转变。

传统的网络安全解决方案难以应对现代威胁的复杂性。通过整理和关联来自企业整个 IT 生态系统多个来源(包括端点、网络、云环境和应用程序)的各种数据,XDR 使安全团队能够全面了解潜在威胁及其更广泛的情境。这种情境化的理解对于准确识别狡猾的多阶段攻击至关重要,否则这些攻击可能会被忽视,而且显著缩短了威胁识别与缓解之间的时间。

攻击者已经不再局限于单载体攻击,而是利用多个切入点的漏洞,精心策划复杂的多载体攻击活动。通常侧重于孤立防御层的传统安全措施已无法跟上这些先进攻击的步伐。XDR 通过统一安全数据并允许实时分析、威胁检测和快速响应来弥补这些差距。XDR 不仅增强了企业挫败威胁的能力,还提供了更加简化和高效的安全操作,从而释放了原本花费在手动调查和响应任务上的宝贵资源。

点击 这里,在我们的互动图中探索向 XDR 的演变。

XDR 与传统安全解决方案之间的区别

扩展检测和响应 (XDR) 与传统的安全解决方案大相径庭,它提供了一种更全面、适应性更强的网络安全方法。以下是一些关键区别,突显了 XDR 相对于传统方法的优势:

范围和数据集成:
传统解决方案通常在孤岛中运行,专注于特定的防御层,例如端点、网络或应用程序安全。这种碎片化限制了其有效检测和响应协调多载体攻击的能力。

XDR 集成了多个来源的数据,包括端点、网络、云环境和应用程序。这种整体方法提供了更广泛的威胁视角,实现了各种载体之间的数据关联,有助于揭露可能被遗漏的复杂攻击模式。

情境化理解:
传统解决方案缺乏情境,通常提供孤立的警报,需要手动调查和关联才能了解攻击的全部范围。

XDR 通过分析 IT 环境不同层的数据来提供情境式洞察。这种情境有助于安全团队了解攻击者的战术、技法和程序 (TTP),从而做出更明智的响应。

自动化的威胁检测和响应:
传统解决方案严重依赖人工干预进行威胁分析、调查和响应,导致检测和缓解攻击的延迟。

XDR 采用自动化和机器学习来快速识别和响应威胁。自动化剧本可以根据威胁严重程度执行预定义的操作,减少了响应时间并允许安全团队专注于更具战略性的任务。

实时监控:
传统解决方案通常缺乏实时监控功能,因此,要在威胁发生时及时检测并响应就变得很有挑战性。

XDR 提供对整个 IT 生态系统的实时监控和持续威胁检测。这种主动方法有助于在早期阶段识别和挫败威胁,从而最大限度地减少潜在损害。

适应性和可扩展性:
传统解决方案可能难以适应新的攻击技法和不断演变的威胁的动态性质。扩展这些解决方案可能非常复杂且占用大量资源。

XDR 解决方案旨在适应新的威胁和攻击载体。它们可以进行扩展,以适应不断增长的 IT 基础设施,即使企业的数字足迹不断扩大,也能确保始终如一的保护。

云和远程工作支持:
传统的解决方案可能不太适合保护日益流行的云环境和远程工作场景。

XDR 旨在面对各种环境,包括基于云的系统和远程设备。这种灵活性使企业能够在分布式和不断发展的基础设施中维护安全性。

XDR 对比 EDR

EDR 专注于端点级别,而 XDR 将其范围扩展到多个载体,提供更加集成和全面的威胁检测与响应方法。这种更广阔的视角可以实现更有效的威胁搜寻、更快的事故响应时间,并改善整体安全态势。如何在 EDR 和 XDR 之间做出选择,取决于企业的具体要求、资源和安全成熟度。

EDR 和 XDR 的关键考量对于就企业的安全态势做出明智的决策至关重要,例如:保护范围、集成、威胁检测和响应、运营效率、成本和资源考量以及供应商依赖性。

阅读 什么是 EDR 与 XDR,深入探究 EDR 和 XDR 的优点、缺点和最佳应用。

XDR 对比 SIEM

了解扩展检测和响应 (XDR) 与安全信息和事件管理 (SIEM) 系统之间的区别对于网络安全领域至关重要。它们是不同的工具,具有不同的目的和功能,了解它们的工作原理可以为您的网络安全战略提供参考。

SIEM 系统聚合并分析整个 IT 环境生成的日志数据,包括网络设备、系统和应用程序。它们提供安全警报的实时分析,并支持合规性报告和事故响应。SIEM 的一个关键方面是它能够跨系统关联事件并根据定义的规则创建警报。然而,传统的 SIEM 通常是被动的,依赖于预定义的规则,这可能会限制其识别新威胁或复杂威胁的有效性。

另一方面,XDR 将控制点、安全基础设施和威胁情报统一到一个有凝聚力的平台中。它自动收集并关联来自多个安全产品的数据,促进威胁检测并改进事故响应。XDR 通常比 SIEM 更主动,使用机器学习和其他高级分析来识别和响应威胁。

阅读我们的文章 什么是 XDR 与 SIEM,了解 XDR 与 SIEM 如何为您的网络安全战略提供信息。

XDR 对比 MDR

扩展检测和响应 (XDR) 与托管检测和响应 (MDR) 的结合可以增强企业的安全态势。两者之间的根本区别在于,XDR 是一种安全产品,供团队(无论是托管团队还是内部团队)使用,用于检测、响应和调查安全事故。MDR 服务为缺乏资源的企业提供安全服务,使其自行处理威胁监控、检测和响应。

深入探究 XDR 与 MDR 之间的根本区别

XDR 的优势

改进可视性和检测能力

可视性和检测对于缓解威胁至关重要。如果看不到威胁,就无法识别和调查,也一定无法阻止。威胁行为者利用云和机器学习发动大规模、多方面的攻击,使自己能够建立持久性并窃取有价值的数据和知识产权。这意味着 XDR 必须有强大的可视性和检测能力,包括如下:

广泛的可视性和情境化理解:孤立的单点产品会导致孤立的数据 — 而这是无效的。如果在自己的环境中都不能像威胁行为者一样灵活,那就不可能指望有效抵御攻击。XDR 必须在您的整个环境中具备全面的可视性和检测功能,并可有效整合端点、网络和云环境中的遥测数据。而且,必须能够将这些数据源关联起来,以了解各种事件之间的联系,以及根据情境判断某种行为何时可疑(或不可疑,见下图)。

XDR 打破了传统的检测和响应孤岛。

XDR 打破了传统的检测和响应孤岛。

数据保留:攻击者很有耐心并且坚持不懈。他们明白,只要不急于行动,便更难以被检测到,因此,他们会一直等到对方的检测技术的日志保留期限结束。XDR 在单个存储库中收集、关联和分析来自网络、端点和云的数据,提供 30 天或更长时间的历史保留期限。

分析内外部流量:传统的检测技术主要侧重于外部攻击者,对潜在威胁攻击者欠缺全面了解。检测不能仅仅寻找来自边界之外的攻击,还必须对内部威胁进行剖析和分析,以查找异常和潜在的恶意行为,并识别凭据滥用。

整合的威胁情报:您必须能够应对未知攻击。平衡尺度的一种方法是利用其他企业首先发现的已知攻击。检测工作需要依靠在全球企业网络中收集的威胁情报来开展。当扩展网络中的某个企业识别出攻击时,您就可以利用从最初攻击中获得的知识来识别自己环境中的后续攻击。

可定制的检测:保护您的企业面临着与特定系统、不同用户群和各种威胁行为体相关的独特挑战。此外,检测系统还必须能够根据您环境的具体需求实现高度定制。这些挑战需要一个支持自定义和预定义检测的 XDR 解决方案。

基于机器学习的检测:对于看起来不像传统恶意软件的攻击,例如破坏授权系统文件、利用脚本环境以及攻击注册表的攻击,检测技术需利用高级分析技法才能分析收集的所有遥测数据。这些方法包括有监督和半监督的机器学习。

简化安全运营

随着企业努力应对不断扩大的威胁形势和日益复杂的 IT 生态系统,XDR 通过整合和自动化各种任务,提供了一种简化的安全管理方法。

XDR 简化安全操作的关键方法之一是通过集中可视性。传统的安全解决方案通常会生成来自不同来源的大量警报,使安全团队面临海量需要筛选的数据。XDR 通过将来自端点、网络、应用程序和云环境的数据聚合到统一平台来解决这一挑战。这种单窗格视图可让安全团队全面洞察企业的安全态势,无需浏览不同的工具和界面。这种简化的可视性可加速威胁检测并促进更快的决策,因为安全专业人士可以掌握事故的更广泛情境并实时评估其严重性。

而且,XDR 的自动化功能显著提高了安全运营的效率。XDR 采用预定义的剧本和机器学习算法,根据威胁模式和严重性自动执行任务,而不是手动调查和响应。这种自动化不仅加快了响应过程,还充分减少了人为错误的风险,让安全人员腾出手来,专注于更具战略性的举措。XDR 平台无缝执行常规和重复性任务,比如分流警报、隔离受损端点和发起事故响应工作流,从而使安全团队能够将自己的专业知识运用到最重要的地方。

响应和调查速度

一旦在环境中察觉到潜在威胁,就必须能够快速分流和调查这些威胁。传统的检测和响应系统无法有效地做到这一点 — 尤其是在攻击涉及环境的多个部分时。XDR 解决方案可以通过调查和响应功能显著改进这一流程,其中包括:

相关警报和遥测数据的关联和分组:当涉及到针对您的企业的攻击时,时间就是生命。直到您收到威胁警报时,攻击者已经在您的环境中努力执行自己的使命并实现自己的目标。您需要能够快速了解攻击及其整个关系链。这意味着您的 XDR 工具必须首先自动将相关警报分组,有效优先处理最迫切需要关注的事件,从而减少噪音。然后,XDR 工具必须能够建立攻击时间线,将网络、端点和云环境中的活动日志整合在一起。通过可视化呈现活动和对事件进行排序,可以确定威胁的根本原因,并可以评估潜在的损害和范围。

XDR 从任何来源收集数据,将其关联并拼接在一起,以实现更好的检测和搜寻。

XDR 从任何来源收集数据,将其关联并拼接在一起,以实现更好的检测和搜寻。

迅速调查事故,在一处位置即时访问所有取证痕迹、事件和威胁情报:通过查看事件日志、注册表项、浏览器历史记录等关键痕迹,快速查明攻击者活动。用于取证、端点保护以及检测和响应的单一用途代理可能会降低性能并增加复杂性。要解决事故,需要找到入口点并跟踪残余 — 即使攻击者试图掩盖自己的踪迹。

整合的用户界面,能够快速挖掘:当安全分析师开始深入研究警报时,需要一个简化的工作环境,使他们只需单击一下即可了解任何来源的警报的根本原因。分析师不应该浪费时间在多种不同的工具之间切换。

手动和自动威胁搜寻:越来越多的企业会主动搜寻活动攻击者,以便其分析师能够制定攻击假设并寻找环境中的相关活动。支持威胁搜寻需要强大的搜索功能来寻找证据证明假设,还需要集成的威胁情报来搜索扩展情报中已经出现过的活动,这些情报应该集成并自动化,以清楚地表明威胁是否以前出现过,而不需要分析人员进行大量的手动工作(例如,打开 30 个不同的浏览器选项卡来搜索众多威胁情报源,以查找已知的恶意 IP 地址)。

协调一致的响应:检测并调查威胁活动后,下一步就是高效且有效的补救和策略执行。您的系统必须能够协调对主动威胁的响应,并防止未来跨网络、端点和云环境的攻击。这包括原生或通过应用程序编程接口 (API) 构建的防御技术之间的通信(即,网络上阻止的攻击会自动更新端点上的策略)。此外还包括分析师能够直接通过 XDR 界面执行响应操作。

XDR 的行业用例

保护大型企业

大多数企业都会接收来自大量监控解决方案的成千上万个警报,但适得其反的是,噪声变得更大了。高级检测并不是要发出更多警报,而是要发出更优质、可操作性更强的警报。实现这种高级检测需要集成所有正在使用的检测技术,以及分析端点、网络和云数据以查找和验证环境中对手活动的精密分析。

为此,XDR 通过提供全面的网络安全解决方案在保护大型企业方面发挥着关键作用。它将威胁检测、响应和预防的各个方面汇集到一个统一的系统中。XDR 通过收集和分析来自企业基础设施不同部分(包括网络、端点和云环境)的数据,提供集中的可视性。这使得安全团队能够识别并响应可能跨越企业安全环境中多个区域的复杂威胁。

防御高级持久威胁 (APT)

XDR 凭借其多方面的威胁检测、响应和预防方法,能够有效抵御高级持久威胁 (APT)。APT 是一种狡猾而隐蔽的网络攻击,其目的是长期访问企业的系统,以进行数据窃取、间谍活动或破坏。XDR 的功能与对抗 APT 非常契合:

首先,XDR 对企业网络、端点、云环境等的集中可视性和数据聚合,能够识别 APT 的细微迹象。通过分析行为模式和异常,XDR 可以揭露可能表明 APT 活动正在进行的迹象,帮助安全团队及早检测到这些攻击。

其次,XDR 的先进威胁检测机制,包括机器学习和行为分析,擅长识别 APT 攻击者所采用的复杂战术、技法和程序 (TTP)。这些机制使 XDR 能够检测到通过传统基于签名的方法可能不明显的异常。

第三,XDR 的自动化威胁响应能力可以快速遏制和缓解 APT。当检测到 APT 活动时,预定义的剧本可以自动发起响应,例如隔离受感染的端点或拦截恶意通信。这种迅速的行动破坏了 APT 的持久性,限制了其影响。

此外,XDR 的集成和编排功能增强了 APT 防御的有效性。通过连接各种安全工具并在它们之间共享威胁情报,XDR 可以将信息关联起来,全面了解 APT 活动的范围,从而实现更有针对性的响应。

XDR 能够检测微妙的迹象,采用先进的威胁检测技术,自动做出响应,并与其他安全工具集成,因此是抵御 APT 的强大防御工具。这些属性共同为抵御 APT 带来的持久且不断演变的威胁提供了强大的防御能力。

XDR 实现监管合规

XDR 在协助企业遵守法规方面发挥着至关重要的作用,尤其是在满足 GDPR(《通用数据保护条例》)、PII(个人身份信息)保护、HIPAA(《健康保险便携性与责任法案》)和 FINRA(金融业监管局)等要求方面。以下是 XDR 在这方面提供的帮助:

  1. 数据保护和隐私监控:XDR 的集中可视性和全面的数据聚合功能使企业能够监控其基础设施中的数据流和访问。这有助于识别和防止对敏感数据的未经授权的访问,确保遵守 GDPR 等规定严格的数据保护和隐私措施的法规。
  2. 威胁检测和事故响应:XDR 的高级威胁检测功能能够识别可能损害敏感数据的潜在泄露或未经授权的活动。如果发生安全事故,XDR 的快速事故响应和自动化操作有助于迅速遏制泄露,最大限度地减少数据暴露并确保遵守需要及时通知和解决泄露的法规。
  3. 风险管理和漏洞评估:XDR 能够分析和关联各种来源的数据,有助于识别 IT 环境中的漏洞。定期的漏洞评估有助于企业积极主动地解决安全弱点,这对于坚持遵守 HIPAA 和 FINRA 等要求稳健风险管理实践的法规至关重要。
  4. 审计跟踪创建和报告:XDR 解决方案生成安全事件、用户活动和系统变更的详细日志和审计跟踪。这类审计跟踪通过向监管机构或审计人员提供自身安全措施和响应的证据来帮助企业证明合规性。
  5. 威胁情报共享:XDR 可以促进不同安全工具和系统之间的威胁情报共享,有助于及早检测到可能针对敏感数据的新兴威胁。这种积极主动的方法符合保护敏感信息和维护监管标准的合规要求。
  6. 文档记录和问责:XDR 对安全事件、事故响应和缓解工作的记录有助于加强问责制和透明度,而这正是监管合规的重要方面。企业可以通过维护其安全活动的完整记录来展示对遵守法规的承诺。
  7. 持续改进和监控:XDR 的持续监控和改进机制可帮助企业保持持续的安全态势,适应新的威胁和监管变化。这符合始终如一地遵守不断变化的规定的需要。

有效实施 XDR 的战略

为了有效实施 XDR,各企业可以考虑以下具体战略:

  1. 评估与规划:
    评估当前环境:首先了解企业现有的安全基础设施,包括工具、流程和数据源。这种评估将有助于识别 XDR 可以解决的差距。
    定义目标:明确定义实施 XDR 的目标。无论是改进威胁检测、事故响应、合规性,还是整体安全性,制定具体的目标都将指导您的实施战略。
  2. 供应商选择:
    调研与评估:探索市场上不同的 XDR 解决方案。评估它们的能力、特性、可扩展性、集成选项以及与企业的需求和目标的一致性。
    供应商伙伴关系:考虑拥有良好业绩记录、客观的第三方评估、行业专业知识以及持续支持和更新承诺的供应商。
  3. 数据整合与收集:
    识别数据源:确定需要与 XDR 集成的数据源类型。其中可能包括网络日志、端点数据、云活动等等。
    数据质量与丰富:确保收集的数据准确、相关,并适当充实情境信息,以提高威胁检测的准确性。
  4. 与现有工具集成:
    整合战略:规划 XDR 如何与现有的安全工具(例如 SIEM、EDR 等)集成。这种集成增强了整体可视性和关联能力。
    API 和连接器:探索 XDR 供应商提供的可用 API 和连接器,以简化与现有生态系统的集成。
  5. 威胁检测和响应工作流程:
    自定义:根据企业的独特风险、威胁形势和合规性要求量身定制检测和响应工作流程。
    自动化:对某些类型的威胁实施自动响应,加速遏制事故并减少人工干预。
  6. 人事和培训:
    技能培养:为您的安全团队提供有效使用和管理 XDR 平台的培训。确保您的团队可以充分发挥解决方案的全部潜力。
    跨职能协作:促进安全、IT 和合规团队之间的协作,确保在实施 XDR 战略时保持一致。
  7. 持续监控和改进:
    性能指标:定义衡量 XDR 实施有效性的关键绩效指标 (KPI),例如平均检测时间 (MTTD) 和平均响应时间 (MTTR)。
    定期评估:对 XDR 实施进行定期评估,以确定需要改进的领域,调整配置,并解决新出现的威胁。
  8. 监管合规性:
    与法规保持一致:自定义您的 XDR 实施,以符合企业必须遵守的特定监管要求,例如 GDPR、HIPAA 或行业特定标准。
  9. 供应商协作:
    吸引供应商支持:与您选择的 XDR 供应商保持密切的合作关系。利用他们的专业知识进行指导、更新和故障排除。

请记住,有效的 XDR 实施是一个动态过程,需要持续关注和适应。定期回顾您的战略,评估其有效性并进行必要的调整,确保企业在增强安全性、威胁检测和法规遵从性方面最大限度地发挥 XDR 的优势。

XDR 常见问题解答

XDR 是一种全面的网络安全方法,集成和关联来自多个安全工具的数据,以提供增强的威胁检测和响应。它与传统解决方案的不同之处在于提供了一个统一、整体的安全格局视图。
XDR 解决方案通常包括端点检测和响应 (EDR)、网络检测和响应 (NDR)、用户和实体行为分析 (UEBA) 以及威胁情报等组成部分。
XDR 通过聚合和分析来自各种安全工具的数据来改进威胁检测和响应,从而更快地识别威胁并更有效地响应事故。
挑战可能包括集成复杂性、数据隐私担忧和技能差距。为了克服这些挑战,企业应仔细规划、培训员工并确保遵守数据保护法规。
XDR 可以使各种规模和行业的企业受益。虽然具体实施可能有所不同,但其整体的网络安全方法可以适应不同的需求。