XDR vs SIEM 安全信息与事件管理

扩展检测与响应平台（XDR）的摄取与关联技术，能够捕获并关联跨安全层级（如终端、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背景。

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结果整合到一个控制台，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，同时让分析员得以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 整合了来自多层防御的信息，使安全团队能够检测跨组织不同领域的复杂攻击。

通过结合遥测数据和高级分析来检测新的异常，然后将这些异常组合成一个具有增强上下文的攻击事件，从而实现增强的威胁检测。这些事件故事有助于洞察攻击者的战术、技术和程序，同时提供更高的可见性。

接着，XDR 采用基于风险的方法，根据影响、指标和时间线来优先处理和隔离威胁，从而简化调查和补救工作流程，同时免去了安全团队手动创建、调整或管理检测规则的需要。

SIEM（安全信息与事件管理）

SIEM 工具通过收集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、发现表层威胁、确定警报优先级以及满足合规性报告要求（如 PCI DSS、SOX、HIPAA 等所要求的）成为可能。

SIEM 还可以减少误报，使团队能够专注于最严重的事件。此外，它还有助于组织识别和记录响应计划，以便它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 之间进行选择是一个复杂的任务，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的一致性，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。

如果组织资源有限或预算受限，XDR 解决方案可能是一个理想的选择，因为它提供了更低的总拥有成本，并通过提供具备检测和响应能力的单一平台消除了对多种安全工具的需求。此外，人工智能和机器学习技术使 XDR 能够在识别模式和分析异常方面提供更出色的威胁检测能力。

XDR 面临的挑战

XDR 整合了多种安全工具以帮助组织保护其基础设施免受威胁，虽然提供了若干优势，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的依赖，以处理系统生成的大量警报，这通常会给安全团队带来需要筛选和确定优先级的繁重任务。在网络安全专家稀缺的环境中，这一过程可能既耗费资源又复杂。

XDR 解决方案的另一个挑战是它们可能无法整合来自特定解决方案供应商的数据，这限制了其在组织整个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，使攻击者未被发现。

然而，XDR 供应商正在开始通过提供开放式 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整个技术基础设施（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 面临着一系列障碍。对于必须将多种具有不同格式和结构的系统集成到 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，导致分析师错过关键威胁，并承受压力和职业倦怠。为了解决这个问题，新一代 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，通过寻找偏离此基准行为的异常来帮助检测攻击。

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、针对特定条件下可能出现的潜在威胁的休眠威胁扫描等。此外，EDR 解决方案监控终端卫生状况，以确保符合安全策略并降低来自外部设备（如 USB）的风险。

XDR 通过从多个来源（如终端、云工作负载、网络、电子邮件服务器等）收集丰富的威胁数据来提供可见性解决方案。然后，它将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（MDR）是一种托管服务，它为安全团队提供了更快地检测、响应和修复网络威胁与漏洞的能力。通过让不堪重负的网络安全团队腾出精力，专注于与业务目标一致的战略计划，而不是仅仅局限于威胁检测和缓解工作。