Cybersecurity insiders發佈了一篇基於 SASE 的 XDR 如何提供更好的威脅偵測效能
隨著網路環境的不斷變化，威脅偵測和回應（Threat Detection and Response, TDR）的挑戰也越來越大。傳統的安全工具往往無法涵蓋所有的風險、場景和攻擊向量，導致安全架構過於複雜和缺乏整合。這些安全缺口正是駭客利用的漏洞，對企業造成嚴重的損害。
為了解決這些問題，延伸型偵測和回應（Extended Detection and Response, XDR）應運而生。XDR 是一種先進的安全技術，它不僅僅局限於端點偵測和回應（Endpoint Detection and Response, EDR），而是能夠跨越網路、端點、雲端等多個 IT 環境，分析威脅和異常行為，並提供快速和有效的回應措施。
然而，XDR 也有其局限性，主要在於它需要從多個安全工具中收集和處理威脅數據，而這些數據可能格式不一致、品質不高、或者需要進行整合和標準化。這些問題會影響 XDR 的準確性和效率，使得威脅偵測變得更加困難。
為了克服 XDR 的數據質量問題，我們需要一種新的方法，那就是 SASE-based XDR。SASE-based XDR 是一種基於安全接入服務邊緣（Secure Access Service Edge, SASE）的偵測和回應方案，它能夠利用 SASE 平台的原生感測器，以及第三方感測器，來捕捉高質量的威脅數據，並將其存儲在單一的數據湖中，無需進行任何整合或標準化。這樣，SASE-based XDR 就能夠使用人工智慧和機器學習的算法，對數據進行更深入和準確的分析，並生成高品質的威脅事件，幫助安全團隊快速理解和解決威脅。
SASE-based XDR 的優勢有以下幾點：
- 數據質量高：SASE-based XDR 使用原生感測器來捕捉原始的威脅數據，不需要進行數據縮減或轉換，保證了數據的完整性和一致性。
- 整合性強：SASE-based XDR 將所有的威脅數據存儲在單一的數據湖中，無需依賴多個安全工具的整合，減少了複雜性和成本。
- 分析能力高：SASE-based XDR 使用先進的人工智慧和機器學習的算法，對數據進行深度學習和相關性分析，提高了威脅偵測的準確性和效率，減少了漏報和誤報。
- 回應能力強：SASE-based XDR 生成的威脅事件包含了威脅的全貌和生命週期，幫助安全團隊快速定位和解決威脅，並提供相應的回應措施和建議。
總之，SASE-based XDR 是一種創新的偵測和回應方案，它能夠利用 SASE 平台的優勢，提供更高質量的威脅數據，並使用更智能的分析和回應技術，幫助企業提升安全效能，應對日益嚴峻的網路威脅。
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