“現網簡單堆砌各類的流量監測和終端檢測設備,多方設備單打獨斗,以往基于SIEM、SOC等技術手段和方案,并投入大量人力與成本,依然存在高價值告警難以精準定位、響應處置效率低下等問題……”
這是用戶在實戰攻防演練前,常常表達的擔憂。
如何將傳統設備單打獨斗的模式,轉變成真正有效的多方設備協同作戰的模式?深信服XDR的多源數據融合分析能力,精準定位高價值事件,提升研判效率,給用戶交上了一份簡單有效的答卷。
8月9日,XDR平臺成功將1起掃描攻擊定性為失敗,其中,兩家第三方廠商分別定性攻擊為嘗試和失敗,XDR通過多源數據關聯分析取得最優檢測結果。
8月14日,XDR平臺通過聚合分析SIP和兩家第三方廠商流量檢測設備的告警,發現1起Webshell上傳成功攻擊事件,并完整還原故事線,及時采取響應措施遏制攻擊。
8月19日,XDR平臺融合兩家第三方廠商流量檢測設備的多條重復告警,針對攻擊者同一次掃描攻擊行為,精準生成出1條掃描器攻擊告警。
在今年的實戰攻防演練期間,某國家單位依托深信服XDR作為總值守平臺,通過多源數據融合分析,發現5起高價值事件,研判效率提升65%。
該用戶直言:“深信服XDR的效果,顛覆我對安全運營產品的認知。”
深信服XDR平臺如何實現多源數據融合分析?
首先,我們要理解,什么是Open XDR?
基于以AI為內核的「開放平臺+領先組件+云端服務」理念,深信服提出了「Open XDR」的概念:一種基于XDR平臺的開放融合解決方案,用于滿足三方安全設備數據接入的通用能力。
對于已經建設安全運營中心的用戶來說,基于Open XDR能力,深信服XDR平臺也可以成為其聚焦威脅運營、提升檢測效果的子平臺。
在數據采集層面,XDR可與第三方設備數據和自有設備數據進行融合分析。
將碎片化的安全設備日志進行有效融合分析,需要經過數據治理與關聯分析兩道關鍵步驟。
然而,因技術手段有限,多源數據治理,存在數據質量差、建設周期長、建設成本高等業界難題,深信服XDR又是如何力排萬難的呢?
多源數據治理創新技術大起底——XStream
深信服XDR創新采用XStream技術,通過整合多種AI技術,實現三方設備自動化接入,大幅提升多源數據接入的效率,包含自動接入引擎、威脅類型自動理解引擎、智能校驗引擎。
1.AI自動接入解析
根據接入的第三方數據動態生成對應的自動解析規則,分為采集過濾、識別匹配、規則生成等主要流程,接入設備可快速學習適配、快速驗證接入效果。
2.深度理解威脅類型
在實時解析的過程中,將未見過的三方日志規則類型發送到AI模型做此類規則的深度理解,將規則對應的威脅類型寫入緩存中,當遇上同類規則時,即可準確理解其對應的威脅類型,由此提升告警研判效率,快速挖掘高價值告警。
3.智能校驗載荷
對安全日志進行payload二次檢測,輸出二次檢測后的安全日志,可增強對原始三方日志的檢測能力,糾正威脅等級。
多源數據關聯分析關鍵技術——網端關聯
依托XStream技術完成多源數據治理后,數據將流轉到二級告警聚合引擎,結合關鍵的網端關聯能力,XDR平臺由此生成精準的攻擊結果。
1.強關聯
當網端兩側檢測到了同一個命令執行、可疑文件行為或網絡請求,可以通過命令、文件、攻擊類型因子進行準確匹配。
2.邏輯關聯
當攻擊階段存在攻防場景相關性,通過網絡側攻擊階段的關聯,可以判斷終端側的可疑命令執行。
3.弱關聯
通過推測還原事件輪廓,跨階段關聯不同設備的告警,可以一定程度上解決斷鏈難題。
多源數據效果可視化展現——數據質量分級
需要強調的是,多源數據融合分析的核心在于數據質量。
在高質量的數據的基礎之上,結合XStream、網端關聯分析能力,深信服XDR才能保障威脅檢測分析的效果與效率。
因此,深信服XDR將數據質量分為三個層級,實現三方組件采集數據能力和質量的可視化,幫助用戶衡量價值和效果。
針對不同第三方設備的數據,深信服XDR可展現不同安全效果所需的關鍵字段,以便衡量各類三方數據的質量。
總之,基于以AI為內核的「開放平臺+領先組件+云端服務」,深信服XDR平臺通過自有和第三方的流量采集與端點采集組件,將多源數據聚合分析,準確生成安全事件并自動回溯完整攻擊鏈,結合安全GPT等AI技術賦能,實現「秒級閉環,百倍提效,千萬級降本」的效率和能力躍升,構建安全運營的全新范式,助力每一位用戶「安全領先一步」。
