Нативная сила: почему XDR-платформы с собственными сенсорами побеждают интеграции

В быстро меняющемся мире кибербезопасности платформы Extended Detection and Response (XDR) стали краеугольным камнем защиты от сложных угроз. XDR-решения обеспечивают целостное представление о безопасности, объединяя данные из разных источников и оптимизируя реагирование на инциденты. Однако, среди множества XDR-платформ, критически важным фактором становится выбор между нативными сенсорами и интеграциями со сторонними инструментами. Нативные сенсоры, являющиеся встроенными компонентами платформы, обеспечивают ряд существенных преимуществ по сравнению с интегрированными решениями.
Нативная сила: почему XDR-платформы с собственными сенсорами побеждают интеграции
Изображение носит иллюстративный характер

Нативные сенсоры – это проприетарные компоненты, встроенные непосредственно в XDR-платформу. Они осуществляют сбор и анализ данных в разнообразных средах, включая конечные точки, сети, электронную почту и облачные инфраструктуры. Интеграции, напротив, представляют собой соединения с внешними инструментами сторонних производителей, которые передают данные в XDR-платформу. Таким образом, возникает фундаментальный вопрос: какая архитектура XDR – с собственными сенсорами или интеграциями – является наиболее эффективной?

Преимущества нативных сенсоров очевидны. Во-первых, это скорость внедрения. Благодаря упрощенному развертыванию, платформы с нативными сенсорами быстро предоставляют ценные результаты. Например, Trend Micro Vision One, благодаря встроенным сенсорам, может начать сбор телеметрических данных на конечных точках и в сетях в течение нескольких минут. Во-вторых, нативные сенсоры обеспечивают оптимизированную производительность благодаря единой архитектуре и низкой задержке передачи данных. В-третьих, они предоставляют расширенную видимость и контекст, обеспечивая глубокую телеметрию и корреляцию данных из разных областей. И, наконец, обновления нативных сенсоров происходят автоматически, синхронизируясь с улучшениями самой платформы, что гарантирует постоянную актуальность и эффективность.

В то же время интеграции со сторонними инструментами сталкиваются с рядом проблем. Сложная конфигурация является существенным препятствием, требуя больших затрат времени на настройку и часто сталкиваясь с несогласованными стандартами данных. Производительность также страдает из-за задержек передачи данных и проблем совместимости между различными системами. В конечном счете, интеграции могут приводить к фрагментированной видимости и пробелам в корреляции данных, что затрудняет эффективное обнаружение и реагирование на угрозы. Например, если сторонний инструмент защиты конечных точек не может синхронизироваться с XDR во время атаки, это может привести к серьезным последствиям.

Рассмотрим два примера, демонстрирующих преимущество нативных сенсоров. В ситуации быстрого реагирования на инцидент, XDR-платформа с нативными сенсорами может автоматически обнаружить боковое перемещение злоумышленника и незамедлительно принять меры. В то время как XDR с интегрированными инструментами может отреагировать с задержкой из-за времени, необходимого для обмена данными между системами. В случае обновления данных о угрозах, нативная платформа мгновенно применяет новую информацию ко всем сенсорам, а интегрированной платформе могут потребоваться ручные обновления или взаимодействие со сторонними поставщиками.

Таким образом, нативные сенсоры обеспечивают целый ряд стратегических преимуществ. Они упрощают операционную деятельность, поскольку используют меньшее количество компонентов. Единообразный сбор данных повышает точность обнаружения угроз. И, что немаловажно, нативные сенсоры обеспечивают перспективное развитие, так как они совершенствуются вместе с самой платформой.

В конечном счете, при выборе XDR-платформы следует отдавать предпочтение решениям с надежными нативными сенсорами. Такой подход обеспечит скорость, производительность и контекстную видимость, необходимые для эффективной защиты от современных киберугроз.


Новое на сайте

19168Почему критическая уязвимость BeyondTrust и новые записи в каталоге CISA требуют... 19167Севернокорейская хакерская группировка Lazarus маскирует вредоносный код под тестовые... 19166Государственные хакеры используют Google Gemini для кибершпионажа и клонирования моделей... 19165Можно ли построить мировую сверхдержаву на чашках чая и фунтах сахара? 19164Уязвимые обучающие приложения открывают доступ к облакам Fortune 500 для криптомайнинга 19163Почему ботнет SSHStalker успешно атакует Linux уязвимостями десятилетней давности? 19162Microsoft устранила шесть уязвимостей нулевого дня и анонсировала радикальные изменения в... 19161Эскалация цифровой угрозы: как IT-специалисты КНДР используют реальные личности для... 19160Скрытые потребности клиентов и преимущество наблюдения над опросами 19159Академическое фиаско Дороти Паркер в Лос-Анджелесе 19158Китайский шпионский фреймворк DKnife захватывает роутеры с 2019 года 19157Каким образом корейские детские хоры 1950-х годов превратили геополитику в музыку и... 19156Научная революция цвета в женской моде викторианской эпохи 19155Как новый сканер Microsoft обнаруживает «спящих агентов» в открытых моделях ИИ?
Ссылка