În peisajul digital actual, unde atacurile cibernetice devin tot mai complexe și greu de anticipat, soluțiile clasice de securitate nu mai sunt suficiente. În acest context, combinarea capabilităților XDR (Extended Detection and Response) cu ajutorul inteligenței artificiale (AI) reprezintă un pas important spre modernizarea protecției cibernetice.

Ce este XDR?

XDR (Extended Detection and Response) este o soluție integrată de securitate care unifică datele și alertele de la diverse surse cum ar fi endpointuri, echipamente de rețea, e-mail și aplicații cloud, totul într-o platformă centralizată. Scopul este de a ne oferi o vizibilitate completă asupra amenințărilor și de a permite detectarea corelată și răspunsul automatizat la aceste amenințări. Spre deosebire de EDR (Endpoint Detection and Response), care se concentrează exclusiv pe endpointuri, XDR extinde capacitatea de detecție la mai multi vectori de atac. Pe scurt: XDR înseamnă corelare automată, vizibilitate unificată și răspuns orchestrat la amenințări.

De ce este utilizarea AI esențială în XDR?

Volumul de date generate de sistemele informatice moderne a devenit dificil de gestionat. Rețelele corporative, aplicațiile cloud, dispozitivele IoT și stațiile de lucru produc în mod constant un flux uriaș de evenimente și alerte de securitate. În acest volum masiv de semnale și informații, identificarea unui atac real printre mii sau chiar milioane de alerte devine aproape imposibilă pentru un analist, indiferent de experiență sau de expertiză. Aici intervine inteligența artificială (AI), care joacă un rol esențial în abordarea Extended Detection and Response (XDR) prin:

• Detectare bazată pe comportament, nu doar pe semnături

Sistemele tradiționale de securitate se bazează în principal pe semnături cunoscute ale amenințărilor. Acest model devine rapid ineficient în fața atacurilor avansate și necunoscute (zero-day). AI, în schimb, analizează comportamentul normal al sistemelor și utilizatorilor și identifică abaterile de la acest tipar, indicând posibile amenințări chiar și în lipsa unor semnături cunoscute.

• Corelare automată a evenimentelor disparate

AI este capabilă să analizeze și să coreleze automat date din surse multiple: endpointuri, servere, aplicații cloud, rețele și e-mailuri. În loc ca un analist să urmărească manual firul logic al unui atac prin zeci de loguri și alerte accesând multiple interfețe, AI reunește evenimentele relevante și construiește o structură narativă a atacului, accelerând timpul de răspuns.

• Reducerea volumului de alarmă falsă

Una dintre cele mai mari provocări în centrele de operațiuni de securitate (SOC) este volumul mare de alerte false. AI ajută la filtrarea acestora prin clasificarea automată a alertelor în funcție de relevanță și context, ceea ce permite echipelor de securitate să se concentreze pe incidentele reale, critice.

• Capacitatea de a învăța și adapta la tipare noi de atacuri

Prin utilizarea tehnicilor de învățare automată, AI evoluează continuu. Pe măsură ce este expusă la noi date, își îmbunătățește modelele predictive și poate detecta tehnici de atac care nu au mai fost întâlnite. Astfel, XDR alimentat de AI oferă protecție proactivă și adaptivă într-un peisaj de amenințări în continuă schimbare.

• Detecție în timp real și răspuns automatizat

AI permite nu doar detectarea rapidă a amenințărilor, ci și declanșarea automată a unor măsuri de răspuns: izolarea unui endpoint compromis, blocarea unei adrese IP malițioase sau limitarea accesului unui utilizator suspect. Acest tip de reacție automată este esențial în cazul atacurilor care se desfășoară extrem de rapid, cum ar fi ransomware-ul.

• Scalabilitate și eficiență operațională

Pe măsură ce organizațiile cresc și infrastructura devine mai complexă, devine imposibil să se bazeze doar pe resurse umane pentru monitorizare și analiză. AI oferă o scalabilitate care permite acoperirea completă a întregului ecosistem digital, fără a necesita o creștere proporțională a personalului.

Beneficiile unei abordări XDR + AI

Integrarea unei soluții XDR cu AI oferă o abordare modernă și eficientă pentru apărarea cibernetică, capabilă să facă față amenințărilor tot mai sofisticate și numeroase din peisajul digital actual. Iată principalele beneficii ale acestei abordări:

• Reducerea timpului de detecție (MTTD)

Prin utilizarea algoritmilor de machine learning și analiză comportamentală, AI poate identifica amenințări cibernetice în timp real sau aproape real, reducând drastic timpul mediu de detecție (MTTD). Acest lucru permite identificarea unui atac în câteva secunde sau minute, comparativ cu ore sau chiar zile în cazul soluțiilor tradiționale. De exemplu, AI poate detecta anomalii subtile în comportamentul unui utilizator sau al unui endpoint care ar putea trece neobservate de sistemele bazate pe reguli fixe.

• Reducerea timpului de răspuns (MTTR)

XDR automatizează procesul de colectare, corelare și analiză a datelor din surse multiple (endpointuri, rețea, cloud, aplicații etc.), iar AI poate declanșa măsuri de remediere automatizate sau semi-automatizate. Acest lucru reduce semnificativ timpul mediu de răspuns (MTTR) și limitează impactul unui atac, prin izolarea rapidă a sistemelor compromise, blocarea traficului malițios sau restaurarea fișierelor afectate. Răspunsul proactiv în timp scurt este esențial pentru a preveni extinderea laterală a amenințărilor.

• Creșterea eficienței SOC (Security Operations Center)

AI ajută la filtrarea alertelor redundante și reducerea volumului de alerte mai puțin importante, permițând analiștilor SOC să se concentreze pe incidentele critice și reale. În loc să fie suprasolicitați de mii de alerte false pozitive, analiștii primesc informații contextualizate și prioritizate, bazate pe scoruri de risc și corelări inteligente între evenimente. Astfel, se îmbunătățește productivitatea echipei și se reduce epuizarea resurselor umane valoroase.

• Scalabilitate

Soluțiile XDR + AI sunt nativ scalabile, putând gestiona volume din ce în ce mai mari de date generate de infrastructuri moderne distribuite, fără a necesita extinderea corespunzătoare a echipelor de securitate. Acest lucru este esențial în contextul creșterii continue a suprafeței de atac (din cauza cloud-ului, muncii hibride, IoT etc.). Sistemele bazate pe AI pot învăța din datele existente și își pot îmbunătăți performanța fără intervenție manuală constantă, asigurând o protecție eficientă chiar și pe măsură ce organizația se dezvoltă.

• Detectarea atacurilor necunoscute (zero-day)

Una dintre cele mai valoroase capacități ale AI în contextul XDR este detectarea atacurilor necunoscute, de tip zero-day, care nu pot fi identificate prin semnături clasice. Modelele AI sunt antrenate pentru a recunoaște comportamente anormale și deviere de la tiparele obișnuite, oferind protecție împotriva amenințărilor emergente. Aceasta este o caracteristică crucială într-un mediu în care atacatorii își modifică constant tehnicile pentru a evita sistemele de apărare tradiționale.

• Vizibilitate unificată și răspuns coordonat

XDR oferă o viziune consolidată asupra întregii infrastructuri IT, centralizând alertele și datele de securitate într-un singur tablou de bord. AI adaugă un strat de inteligență peste această vizibilitate, corelând evenimentele între domenii disparate și ajutând la reconstruirea lanțului complet al unui atac. Acest lucru permite nu doar detectarea mai rapidă, ci și un răspuns coordonat între diferite componente (de exemplu, izolarea unui endpoint și blocarea unui cont compromis în același timp).

• Îmbunătățirea continuă prin învățare automată

AI permite sistemelor XDR să devină mai inteligente în timp, învățând din fiecare incident detectat, remediat sau ignorat. Prin feedbackul constant și antrenarea continuă a modelelor, acuratețea detectării și eficiența răspunsului cresc treptat. Astfel, organizația beneficiază de un sistem de apărare cibernetică dinamic și adaptabil.

Provocări și limitări

Implementarea inteligenței artificiale în domenii, cum ar fi securitatea cibernetică, aduce cu sine o serie de provocări tehnice și de funcționare. Chiar dacă aceste tehnologii au un potențial mare, este important să fim conștienți de limitele lor și să le gestionăm cu responsabilitate.

• Transparența deciziilor AI

Unul dintre cele mai mari obstacole în utilizarea inteligenței artificiale este dificultatea de a înțelege cum ajunge un sistem la anumite decizii. Multe modele sunt foarte complexe, iar procesul prin care funcționează nu este clar nici pentru cei care le dezvoltă, nici pentru cei care le folosesc. Acest lucru face dificilă verificarea deciziilor luate de AI, mai ales atunci când apar probleme. În domenii sensibile, unde e important să existe explicații clare, lipsa unor răspunsuri precise poate duce la scăderea încrederii și la blocaje în aprobarea utilizării acestor sisteme.

• Biasul datelor

Modelele de inteligență artificială reflectă calitatea datelor pe care au fost antrenate. Dacă aceste date conțin erori, sistemele vor învăța și repeta aceleași probleme, uneori chiar mai accentuat. În domeniul securității cibernetice, de exemplu, un model bazat pe date provenite dintr-un anumit sector sau dintr-o anumită regiune poate să nu recunoască atacuri care arată diferit în alte contexte. Acest tip de influență poate duce la decizii incorecte, la ignorarea unor amenințări reale sau la generarea de alarme false, care afectează eficiența și duc la pierderi de timp și resurse.

• Nevoia de date de calitate

Antrenarea modelelor AI necesită volume mari de date etichetate, curate, relevante și diverse. Datele de slabă calitate pot induce în eroare modelul, afectând negativ performanța acestuia. De asemenea, colectarea și prelucrarea datelor pot ridica probleme legate de confidențialitate și protecția datelor cu caracter personal. În multe cazuri, accesul la astfel de date este limitat din motive legale sau etice, ceea ce îngreunează dezvoltarea unor soluții AI robuste. Lipsa standardelor de calitate pentru datele de antrenament este o problemă încă nerezolvată la scară largă.

• Dependența de tehnologie

Pe măsură ce sistemele devin tot mai automatizate, apare riscul ca resursa umană să-și piardă abilitățile critice necesare în momentele de criză. O automatizare excesivă, fără mecanisme adecvate de supraveghere sau intervenție umană, poate genera decizii greșite în situații neprevăzute. De asemenea, infrastructura bazată intens pe AI devine vulnerabilă la atacuri cibernetice sofisticate care vizează chiar algoritmii sau datele folosite. Această dependență sporită de tehnologie trebuie echilibrată prin politici de control, redundanță operațională și educație continuă a personalului. La final analistul este cel care oferă interpretare, pune problemele în context și le escaladează într-un mod pe care nici un model de AI nu îl poate egala în prezent.

Exemple de utilizare AI în câteva din soluțiile existente

Mai mulți furnizori de top din industrie utilizează deja AI în mod eficient în soluțiile lor XDR, oferind funcționalități avansate de detectare, analiză și răspuns automatizat. Mai jos sunt date doar câteva exemple din industrie fără a ne propune să acoperim toate soluțiile existente sau să facem o analiză comparativă.

• Microsoft Defender XDR

Microsoft integrează AI în cadrul Defender XDR pentru a corela evenimente și semnale între diferite surse, precum cloud, endpointuri, aplicații și identitate. Prin folosirea Microsoft 365 Defender și Microsoft Sentinel, se obține o viziune unificată asupra amenințărilor și se facilitează o remediere automată. AI-ul contribuie la prioritizarea alertelor prin analiză comportamentală și evaluarea riscurilor, reducând timpul mediu de detectare (MTTD) și timpul mediu de răspuns (MTTR).

• Palo Alto Cortex XDR

Cortex XDR, dezvoltat de Palo Alto Networks, utilizează modele AI bazate pe învățare automată pentru a detecta anomalii în comportamentul utilizatorilor și al dispozitivelor. Sistemul corelează date din rețea, endpointuri și cloud, pentru a oferi o imagine completă și contextualizată asupra atacurilor. Cortex XDR este recunoscut pentru capacitatea sa de a reduce zgomotul de alertă și pentru eficiența în identificarea amenințărilor avansate, cum ar fi atacurile fileless sau mișcările laterale din rețea.

• Cisco XDR

Cisco XDR este o platformă ce combină datele din surse multiple  pentru a oferi o vizibilitate extinsă și unificată asupra amenințărilor. Cu ajutorul AI și al algoritmilor de machine learning, Cisco XDR identifică corelații între evenimente aparent disparate și prioritizează incidentele în funcție de severitate și context. O caracteristică importantă este integrarea cu alte produse Cisco, precum Secure Endpoint, Duo, Umbrella și Talos Intelligence, permițând o protecție consolidată și un răspuns orchestrat la nivelul întregii infrastructuri IT. Platforma oferă, de asemenea, funcționalități de threat hunting asistat de AI și investigații automate, reducând semnificativ încărcarea echipelor SOC.

• CrowdStrike Falcon XDR

CrowdStrike Falcon XDR extinde capabilitățile EDR ale platformei sale pentru a include date din surse multiple, precum identitate, cloud, rețea și aplicații. AI-ul încorporat analizează volume mari de date și generează alerte de înaltă fidelitate, reducând riscul de alarme false. Un avantaj distinctiv al CrowdStrike este utilizarea Threat Graph, o tehnologie proprietară care corelează miliarde de evenimente în timp real, pentru a detecta atacuri complexe și a oferi un răspuns orchestrat și automatizat.

• SentinelOne Singularity XDR

Platforma Singularity de la SentinelOne oferă un nivel ridicat de autonomie datorită AI-ului contextual, care permite detectarea și remedierea automată a incidentelor cibernetice. Folosind analiza comportamentală și machine learning, Singularity XDR identifică rapid activități suspicioase și execută răspunsuri automate, inclusiv izolarea dispozitivelor compromise și oprirea proceselor malițioase. Platforma se remarcă prin capacitatea sa de a funcționa fără semnături tradiționale, fiind eficientă chiar și împotriva amenințărilor necunoscute (zero-day).

• Trend Micro Vision One

Trend Micro Vision One este o platformă XDR axată pe detecția avansată a amenințărilor și pe răspunsul coordonat între multiple vectori de atac, e-mail, endpoint, server, cloud și rețea. Integrarea AI permite analiza comportamentală și corelarea automată a evenimentelor pentru a identifica amenințări complexe, inclusiv atacuri persistente avansate (APT). Platforma oferă, de asemenea, capacități de risk insight și prioritizare automată a alertelor, ajutând echipele de securitate să reducă semnificativ timpul de reacție.

Viitorul XDR cu AI

Se conturează un viitor în care SOC-urile autonome pot deveni o realitate concretă, schimbând modul în care organizațiile își gestionează securitatea cibernetică. Tehnologiile de tip XDR, integrate cu inteligența artificială și cu modele lingvistice de mari dimensiuni (LLM – Large Language Models), deschid calea către un viitor în care intervenția umană în procesele de detecție și răspuns va fi redusă, dar va necesita o instruire specializată in interpretabilitate AI.

Cu ajutorul AI, sistemele nu se vor limita doar la colectarea și corelarea alertelor de securitate. Vor putea interpreta automat contextele complexe, înțelegând relații subtile între evenimente aparent disparate. De exemplu, un comportament anormal al unui utilizator dintr-un endpoint izolat va putea fi corelat cu o tentativă de acces la un server critic din altă regiune geografică, în timp real. Astfel, XDR-ul cu AI va putea înțelege un eveniment în profunzime, fără a fi nevoie de intervenția constantă a unui analist.

Un alt avantaj major adus de integrarea LLM-urilor este automatizarea documentării și comunicării incidentelor. Rapoartele nu vor mai fi redactate manual, sistemul va genera explicații clare, adaptate diferitelor niveluri de audiență, fie că este vorba de echipele tehnice, de managementul executiv sau de auditori externi. Aceste rapoarte vor include context, analiză, impact estimat și recomandări de acțiuni, totul generat în câteva secunde.

Mai mult decât atât, XDR-ul alimentat de AI va putea sugera și chiar implementa acțiuni proactive, cum ar fi:

• blocarea automată a unor adrese IP suspecte;
• izolarea rapidă a unor endpointuri compromiși;
• ajustarea politicilor de acces pe baza comportamentului învățat;
• simularea de atacuri și analiza capacității de răspuns (Red Teaming AI-as-a-Service).

Această abordare proactivă schimbă paradigma de securitate de la un model reactiv, la unul anticipativ. În loc să răspundă după ce un atac a avut loc, organizațiile vor putea anticipa și preveni amenințările, bazându-se pe predicții generate de AI, analiză comportamentală avansată și scenarii simulate în mod constant. În plus, odată cu răspândirea tehnologiei AI, chiar și organizațiile mici sau medii vor avea acces la un nivel de protecție care anterior era rezervat doar companiilor mari, cu bugete de securitate generoase. XDR-ul viitorului va fi scalabil, inteligent și accesibil.

Astfel, viitorul XDR cu AI nu este doar o evoluție tehnologică, ci o revoluție în apărarea cibernetică, care promite să transforme modul în care ne protejăm datele, infrastructura și identitatea digitală. Organizațiile care implementează din timp aceste tehnologii își vor reduce expunerea la risc, vor îmbunătăți performanța echipelor de securitate și vor obține un avantaj strategic în fața unui peisaj de amenințări în continuă schimbare. Pentru mai multe informații sau pentru a discuta despre soluții adaptate nevoilor organizației dumneavoastră, ne puteți contacta la adresa [email protected].