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如何选择正确的 EDR 解决方案

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如何选择正确的 EDR 解决方案-51CTO.COM

如何选择正确的 EDR 解决方案
作者:何威风 2022-07-13 15:03:23
网络安全分析师花费越来越多的时间检查警报,结果往往是误报。这种持续的数据和警报增长消耗了本可以用于更具战略性分析的宝贵时间。与此同时,网络人才稀缺,这就引出了安全专业人员如何才能继续确保其业务安全的问题?

近年来,远程工作趋势的兴起导致端点和数据的快速增加和互连。这种“下一个常态”的工作方式伴随着一系列安全挑战——从复杂和自动化攻击的增加到安全分析师必须调查的警报数量的增加。网络安全分析师花费越来越多的时间检查警报,结果往往是误报。这种持续的数据和警报增长消耗了本可以用于更具战略性分析的宝贵时间。与此同时,网络人才稀缺,这就引出了安全专业人员如何才能继续确保其业务安全的问题?

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此外,攻击者不断改变他们的作案手法,变得更快、更隐蔽。威胁行为者越来越擅长自动化他们的操作,让已经负担过重的安全团队几乎没有时间做出反应。

保护端点免受高级零日攻击、避免代价高昂的业务延迟和减轻分析师的负担等挑战需要采用不同的方法。

为了应对这些挑战,需要研究能够提供完整可见性、精确(高保真)检测以及针对已知和未知威胁的保护的网络安全自动化工具。同时,它们需要易于操作以减少分析师的工作量。

例如,有效的端点检测和响应 (EDR) 解决方案 默认阻止和隔离恶意软件,为安全团队提供增强的端点保护,以应对当今的网络威胁。

端点安全:深度可见性变得简单

保护端点的最大挑战之一  是缺乏深度可见性。简而言之,这是关于了解威胁和端点活动的对象、内容、时间和地点。

可见性是检测的基础。随着网络攻击的展开,安全分析师应该有办法快速、完整地理解网络攻击的故事情节。这样,他们可以跟踪攻击的每一步,因为它恰好以有效的方式做出响应。

传统的 EDR 工具通常具有较差的可见性,并且不能提供太多洞察力。为了对抗现代威胁,您需要一种先进的方法,该方法使用基于行为的方法,既可持续又面向未来。

使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 来自动执行手动任务并改进端点检测和修复将使您的团队能够更快地做出响应。它还可以防御未知和不断演变的威胁,例如勒索软件、无文件攻击和其他更改代码以逃避检测的威胁。

现代有效的 EDR 解决方案

现代端点安全需要减轻安全分析师的工作量,同时易于使用。以下是现代有效的 EDR 解决方案应实现的目标:

实时检测: 网络攻击的速度正在增加。曾经需要数小时才能完成的网络攻击现在可能会在几分钟内发生。全自动端点保护,包括 AI 和 ML 功能,不需要或只需要有限的人工干预,确保分析师可以实时检测和阻止威胁。从那里,他们可以采取行动消除威胁,以便业务可以继续平稳快速地运行。

更短的平均响应时间 (MTTR): 快速查明威胁并使用引导式补救等工具帮助安全团队很好地响应恶意软件并一键解决威胁。发生安全漏洞后,确保您拥有准确可靠的数据收集方法非常重要。这样可以缩短 MTTR 或事件调查时间。

减少警报疲劳:  随着端点、攻击和数据的增加,安全警报也在增加。通过采用使用算法决策的创新和高级工具,您可以消除大量误报警报。这使分析师可以专注于更高级别的调查和真正的安全警报。

降低准入门槛: 由于安全人员持续短缺且培训和启用时间很少,安全团队应采用能够提供直观和统一用户界面的自动化解决方案。这样,即使是初级分析师也可以立即了解攻击者的策略和技术。一个有效的 EDR 软件应该既强大又易于使用。


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