利用人工智能和机器学习创新提升端点安全性

攻击者利用生成性人工智能与社会工程学进行端点漏洞攻击

网络犯罪分子越来越多地利用生成性人工智能（AI）识别易受攻击的端点，并采用社会工程学策略窃取管理身份。与其黑入网络，不如轻松绕过安全措施。过多的代理程序使端点的安全性同样堪忧，而缺乏足够保护的端点风险更大。因此，迫切需要在端点安全中引入AI和机器学习（ML），以识别脆弱的端点、及时应用补丁，并提升检测与响应能力，超越当前的安全解决方案。

2023年第四季度端点安全市场洞察

为了应对日益严峻的威胁，Forrester最近发布了2023年第四季度的端点安全市场研究报告，分析了包括Bitdefender、BlackBerry和Cisco等在内的十三家领先服务提供商。报告指出，这些供应商已超越基础的恶意软件防护，融合了行为分析、漏洞修复以及全面的威胁防护解决方案，显著提升了客户的安全防护能力。

该报告展示了一个正在转型的市场，服务提供商们正在努力满足企业对更好整合、更高可视性和数据遥测集成的需求。

AI与ML对端点安全的影响

AI和ML技术对于端点安全的发展至关重要。在Forrester的评估中，每个供应商都优先采用这些技术，以提升平台性能并通过整合推动销售。创新包括增强的行为分析、实时身份验证以及AI驱动的攻击指标（IOAs）和妥协指标（IOCs）。

IOAs能够识别攻击者的意图，无论他们使用何种工具，提供重要的取证证据，助力安全事件调查。自动化IOAs是获取实时攻击尝试见解的关键，有助于组织更好地理解和阻止入侵。

在报告中，CrowdStrike首当其冲，率先实现AI驱动的IOAs。其他公司如ThreatConnect和Deep Instinct也利用AI和ML优化其IOCs。微软的安全、合规、身份与隐私副总裁Vasu Jakkal在近期的RSA会议上表示：“AI在处理海量数据、区分良性与恶意活动方面非常有效。”

影响端点安全格局的关键趋势

端点安全提供商面临来自客户的巨大压力，需求不仅要整合平台，还要提升功能并降低成本。一位首席信息安全官（CISO）提到，迫切需要整合端点安全以更好地管理资源。

Forrester分析师Paddy Harrington强调，越来越多的组织开始转向端点检测与响应（EDR）或扩展检测与响应（XDR）解决方案，以改善威胁管理。强大的端点保护平台是这一转型的关键，正如Forrester Wave评估所指出的。

当前影响端点安全市场的三大主流趋势包括：

1. 向预防转变：安全分析师需要更有效的工具来预防攻击，以减少对事件响应的时间消耗。历史上，安全防护往往侧重于检测和响应，而忽略了预防。

2. 整合工具包的重要性：随着企业希望简化安全产品组合，将漏洞修复等功能整合入端点安全中至关重要，以实现所期望的整合和成本效益。

3. EDR向XDR的无缝过渡：支持数据独立性的EDR系统对成功的端点策略至关重要。无缝的EDR到XDR升级路径可以简化事件管理并加快响应速度。

Forrester对市场领导者的评估

在报告中，CrowdStrike、Trend Micro、Bitdefender和Microsoft被认定为领先的服务商，各有特点与不足。

- CrowdStrike：适合从EDR转向XDR的企业，通过单一代理提供全面的防护功能，客户重视其快速响应攻击的能力，尽管部分人对其定价结构和整合新收购技术的能力表示担忧。

- Trend Micro：以可靠性著称，拥有强大的云原生解决方案和良好的客户参与度，正在大力投资XDR平台的研发。

- Bitdefender：以预防为首的策略闻名，在移动威胁防御和集成补丁管理方面表现出色，但在XDR趋势方面，其发展规划可能不如某些竞争对手深入。

- Microsoft：针对安全团队经验较少的组织，Microsoft Defender for Endpoint具有良好的可扩展性，虽然在不同技术环境中不断推进安全特性，但其复杂的许可结构可能成为小型企业的障碍。

通过利用AI和创新技术，组织可以提升其端点安全策略，从而在面对不断演变的威胁时保持领先。