XDR vs SIEM | 安全信息比较

2024年11月29日 作者：Hacker Combat

扩展检测与响应平台（XDR）的摄取与关联技术，能够捕获并关联跨越各安全层（如端点、网络、日志、云服务和身份）的高保真数据，从而提供完整的攻击面可见性，并为警报提供上下文信息。

真正的XDR平台与传统SIEM的不同之处在于，它们提供相关且经过筛选的遥测数据，使安全团队能够快速调查威胁，从而有助于减少安全工具的泛滥和警报疲劳。

XDR 扩展检测与响应

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，同时让分析师能够腾出手来进行更复杂的调查。

与作为独立解决方案、仅监控设备级威胁的EDR解决方案不同，XDR整合了来自多个防御层的信息，使安全团队能够检测横跨组织不同领域的复杂攻击。

遥测数据和高级分析相结合，可以检测新的异常，然后将这些异常整合到一个具有增强上下文的攻击叙述中，以实现更强的威胁检测。这些叙述有助于洞察攻击者的战术、技术和程序（TTP），同时提供更好的可见性。

随后，XDR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，从而简化调查和修复工作流程，同时减轻安全团队手动创建、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、表面威胁、确定警报优先级以及满足合规性报告要求（如PCI DSS、SOX、HIPAA等）成为可能。

SIEM还可以减少误报，使团队能够只关注最严重的事件。此外，它帮助组织识别和记录响应计划，以便他们能够迅速应对出现的威胁。

在XDR和SIEM之间做出选择

选择XDR还是SIEM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。组织应仔细权衡每个选项与其战略目标，以确保一致性——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，并考虑解决方案将如何影响平均检测时间（MTTD）和平均响应时间（MTTR）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选择，因为它提供了更低的总拥有成本，并通过提供一个具有检测和响应功能的平台来消除多种安全工具。此外，人工智能和机器学习技术使XDR能够在分析中识别模式和异常，提供更优越的威胁检测能力。

XDR面临的挑战

XDR汇集了多种安全工具，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对熟练人员处理系统生成警报的依赖，这些系统常常产生大量警报，需要安全团队进行分类和优先级排序。在网络安全专家稀缺的环境中，这个过程可能资源密集且复杂。

XDR解决方案的另一个挑战是其无法整合来自特定解决方案供应商的数据，这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，因为攻击者可能未被发现。

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从组织技术基础设施（从主机系统和应用程序到网络和安全设备）收集和分析日志数据，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提供商不具备的专业知识。

SIEM也可能遭受警报过载和误报的困扰，导致分析师错过关键威胁并承受压力和倦怠。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（UBA）来确定正常用户行为，通过观察偏离此基准行为的情况来帮助检测攻击。

结论

EDR解决方案具有一系列旨在增强网络安全的功能。这些功能包括实时监控、警报分类、对在特定条件下可能出现的潜在威胁进行休眠威胁扫描等。此外，EDR解决方案监控端点卫生状况，以确保符合安全策略，并最小化来自USB等外部设备的风险。

XDR通过从多个来源（如端点、云工作负载、网络电子邮件服务器等）收集丰富的威胁数据，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，用于高级威胁搜寻和调查。

托管检测与响应（MDR）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。通过让负担过重的网络安全团队能够专注于与业务目标一致的战略计划，而不是仅仅进行威胁检测和缓解工作。