Системы Network Detection and Response (NDR) с агентным AI существенно улучшают работу по выявлению киберугроз, минимизируя количество ложных срабатываний и позволяя специалистам быстрее реагировать на реальные инциденты. Это важно для компаний, поскольку повышение эффективности расследования инцидентов может снизить время простоя и финансовые потери.
Контекст: эволюция NDR
Ранее NDR сталкивались с проблемой большим объемом сигналов, что усложняло анализ и вызывало жалобы на "шум" в данных. Многие решения требовали времени для настройки, чтобы избежать излишней нагрузки на системы SIEM и снизить количество ложных уведомлений. Организации, не имеющие необходимых ресурсов, зачастую оставляли системы без должной настройки, что закрепляло за NDR репутацию "шумных" инструментов.
Как агентный AI меняет ситуацию
Агентный AI, интегрированный в NDR, берет на себя рутинные задачи по сбору и анализу данных. Благодаря этому система может обрабатывать тысячи данных одновременно, превращая шум в полезные сигналы. Например, если в одном дне система НДР регистрирует 847 аномалий, агентный AI может определить четкие связи между ними и предоставить аналитикам лишь 4 приоритезированных уведомления с доказательствами и прошлыми действиями на авторитетных источниках.
При этом система по-прежнему требует настройки и базового обучения для повышения надежности. Но теперь автоматизированные улучшения действительно снижают количество работы, которую нужно было делать вручную, что, в конечном итоге, дает возможность аналитикам сосредоточиться на наиболее серьезных угрозах. Это позволяет значительно сократить среднее время реагирования на инциденты.
Практическая значимость для компаний
Для организаций, использующих NDR с агентным AI, это означает, что время, которое необходимо на анализ и реагирование, сокращается. Уменьшение ложных срабатываний и автоматизация аналитических процессов могут привести к снижению операционных расходов и повышению общей безопасности сети. К примеру, эффективность реагирования может возрасти на 30-50%, если правильно настроить такие системы.
С учетом угроз кибербезопасности, которые становятся все более изощренными, внедрение агентного AI в NDR представляется стратегическим шагом для организаций в России и СНГ.
Следующим этапом развития NDR должно стать внедрение более адаптивных систем, которые способны самостоятельно учиться и оптимизировать процессы на основании полученных данных.