Detenga a los adversarios m¨¢s r¨¢pidamente con la detecci¨®n y respuesta avanzadas de live casino online.
Los an¨¢lisis de seguridad de detecci¨®n y respuesta extendidas (XDR) examina un alto volumen de informaci¨®n para identificar un serie sospechosa de actividades. Estos an¨¢lisis en la nube encuentran amenazas, como las de d¨ªa cero y ataques dirigidos, escondidas entre todos los datos de actividad recopilados.
Los an¨¢lisis de seguridad est¨¢n en el n¨²cleo de XDR para abordar el desaf¨ªo de las muy diversas fuentes de telemetr¨ªa que provienen de distintos protocolos, distintos productos y distintas capas de seguridad. Habitualmente, XDR incluye datos de actividad procedente de numerosos vectores: emails endpoints, servidores, workloads en la nube y redes en particular.
A continuaci¨®n, un motor de an¨¢lisis de seguridad procesa esos datos y activa una alerta con base en filtros, reglas o modelos definidos. Los an¨¢lisis son lo que cohesionan la informaci¨®n procedente en la plataforma de XDR con el fin de identificar eventos de seguridad y su gravedad.
XDR utiliza la mejor t¨¦cnica anal¨ªtica o combinaci¨®n de t¨¦cnicas para realizar una detecci¨®n, ya sean machine learning, apilamiento de datos u otros an¨¢lisis de grandes cantidades de datos. Los an¨¢lisis de XDR examinan los datos de actividad y buscan distintos patrones de comportamiento en capas de seguridad para identificar ataques complejos de m¨²ltiples pasos.
Los an¨¢lisis de seguridad de XDR correlaciona acciones, comportamientos y/o eventos de baja fiabilidad dentro y entre las distintas capas de seguridad.
En vez de un analista de seguridad que ve fragmentos aislados de actividad sospechosa, el XDR puede correlacionar series de eventos e identificarlos como maliciosos, al contrario que una alerta de un email sospechoso de phishing y otra posible alerta aislada de un acceso sospechoso a un dominio web, por ejemplo. XDR puede ver el posible email de phishing como relacionado con un acceso extra?o de dominio web en un endpoint seguido posteriormente de un archivo descargado tras la ejecuci¨®n de un script. Esto llevar¨ªa a una detecci¨®n de XDR de alta fidelidad de actividad maliciosa para investigarlo.
XDR recoge eventos individuales detectados y otros datos de actividad, realiza una correlaci¨®n cruzada y despu¨¦s aplica an¨¢lisis de nube para realizar una detecci¨®n m¨¢s exitosa y sofisticada. XDR se centra en el comportamiento que los productos individuales no pueden ver por s¨ª solos.
Cuando se trata de an¨¢lisis de XDR, cuantas m¨¢s reglas, fuentes y capas haya disponibles, mejor. Pero la calidad de los datos tambi¨¦n es importante. Si la calidad y los an¨¢lisis de sus descubrimientos no son esclarecedores, su recopilaci¨®n de datos no tiene por qu¨¦ ser ¨²til.
T¨¦cnicas y reglas de detecci¨®n:?al aprovechar una infraestructura de nube, las reglas y modelos de detecci¨®n de amenazas, nuevos o mejorados, se ampl¨ªan regularmente para buscar distintos tipos de series sospechosas de actividades. Gracias a un mayor uso, las t¨¦cnicas de detecci¨®n de machine learning pueden redefinir reglas continuamente para mejorar la efectividad de la detecci¨®n y para reducir los falsos positivos.
Fuente: La informaci¨®n e investigaci¨®n de amenazas posibilita nuevos modelos de detecci¨®n para evolucionar a medida que lo hace el panorama de las amenazas. Los modelos de detecci¨®n deber¨ªan integrar informaci¨®n sobre amenazas internas y externas como las t¨¦cnicas y t¨¢cticas de MITRE ATT&CK?.
Capas: Cuanto mayor sea el n¨²mero de capas de seguridad a?adidas, mayores ser¨¢n las capacidades de an¨¢lisis entre capas de la plataforma y, por tanto, mayor valor exponencial para el usuario.
El XDR nativo entra. El XDR abierto sale.
Utilice XDR para buscar, detectar, investigar y responder a las amenazas desde una sola plataforma de seguridad.