XDR vs SIEM | 安全信息与事件管理对比

扩展检测与响应平台 扩展检测与响应平台通过摄取和关联技术，捕获并关联来自端点、网络、日志、云服务和身份等安全层面的高保真数据，提供完整的攻击面可见性并为警报提供上下文。 真正的XDR平台与传统SIEM不同之处在于，它们提供经过筛选的相关遥测数据，使安全团队能够快速调查威胁，从而有助于减少安全工具泛滥和警报疲劳。 XDR通过将来自不同安全工具的发现整合到一个控制台，提高了可见性和响应速度，简化了警报疲劳管理，消除了人为错误，同时解放了分析师以进行更复杂的调查。 与仅作为独立解决方案运行、只监控设备级威胁的EDR解决方案不同，XDR整合了来自多层防御的信息，使安全团队能够检测跨越组织不同领域的复杂攻击。 将遥测数据和高级分析相结合可以检测新的异常，然后将其整合成具有增强上下文的攻击故事，以实现更好的威胁检测。这些故事能洞察攻击者的战术、技术和程序，同时提供更深入的可见性。 XDR随后采用基于风险的方法，根据影响、指标和时间线对威胁进行优先级排序和隔离——简化调查和补救工作流程，同时免去安全团队手动创建、调整或管理检测规则的负担。

SIEM 安全信息与事件管理 SIEM工具通过整理和关联来自多个来源的信息，提供安全数据的深入视图。这使得识别入侵指标、发现表面威胁和确定警报优先级成为可能，同时满足合规性报告要求，例如PCI DSS、SOX、HIPAA等。 SIEM还可以减少误报，使团队能够专注于最严重的事件。此外，它帮助组织识别和记录响应计划，以便他们能够快速应对出现的威胁。

在XDR和SIEM之间做出选择 在XDR和SIEM之间做出选择是一项复杂的任务，需要考虑许多因素，包括现有基础设施、资源限制和潜在威胁。组织应根据其战略目标仔细权衡每个选项——例如，优先考虑集成能力和可扩展性以确保平稳运营和过渡，并考虑解决方案如何影响平均检测时间和平均响应时间指标，这些指标对于降低风险和损失至关重要。 如果资源有限或预算受限，XDR解决方案可能是理想的选择，因为它提供了更低的总拥有成本，并通过一个提供检测和响应能力的平台消除了对多个安全工具的需求。此外，人工智能和机器学习技术使XDR能够在分析过程中识别模式和异常方面提供更优的威胁检测能力。

XDR面临的挑战 XDR汇集了多种安全工具来帮助组织保护其基础设施免受威胁，这带来了若干优势，但也引发了一些担忧。 XDR系统面临的一个挑战是其依赖于熟练的人员来处理系统生成的警报，通常会产生大量的警报，需要安全团队筛选和确定优先级。在网络安全专家稀缺的环境中，这个过程可能是资源密集且复杂的。 XDR解决方案的另一个挑战是，它们无法整合来自特定解决方案供应商的数据，限制了其在组织安全生态系统中检测和响应威胁的能力。这可能会延长驻留时间，使攻击者不被发现。 然而，XDR供应商正开始通过提供开放的XDR解决方案来解决这个问题，该方案使安全团队能够将其与他们选择的第三方工具集成，有助于减少对单一供应商的依赖，并提高可见性和威胁检测能力。

SIEM面临的挑战 SIEM收集并分析来自组织技术基础设施（从主机系统、应用程序到网络和安全设备）的日志数据，以检测模式并在出现异常时提醒安全专业人员。 然而，SIEM面临一系列障碍。对于必须将具有不同格式和结构的多个系统集成到SIEM环境中的组织来说，实施和配置可能很复杂；此外，设置关联规则和微调警报阈值需要SIEM提供商所不具备的专业知识。 SIEM还可能遭受警报过载和误报的困扰，导致分析员错过关键威胁，并承受压力和职业倦怠。为了解决这个问题，下一代SIEM正在利用人工智能来减少警报——例如，高级SIEM使用用户行为分析来确定正常用户行为，通过观察与此基线行为的偏差来帮助检测攻击。

结论 EDR解决方案具有一系列旨在加强网络安全的功能。这些功能包括实时监控、警报分类、扫描可能在某些条件下出现的潜在休眠威胁等。此外，EDR解决方案监控端点卫生状况，以确保符合安全策略并降低来自USB等外部设备的风险。 XDR通过从多个来源收集丰富的威胁数据（例如端点、云工作负载、网络邮件服务器等）来提供可见性解决方案。然后它将此数据整合到一个控制台中，用于高级威胁狩猎和调查。 托管检测与响应是一种托管服务，使安全团队能够更快地检测、响应和修复网络威胁及漏洞。通过减轻负担过重的网络安全团队在威胁检测/缓解方面的压力，使其能够专注于与业务目标相一致的战略计划。