终端检测与响应（Endpoint Detection and Response, EDR）是一种安全解决方案，它通过持续监控和先进的威胁检测方式来保护网络终端设备。EDR安全工具能够收集来自各种易受攻击的终端设备的数据，比如笔记本电脑、服务器、智能手机以及物联网设备等。这些工具还能收集关于用户身份、活动以及网络流量的信息。这样一来，EDR工具就能及时发现威胁并采取自动化的应对措施来应对这些威胁。

为什么 EDR 很重要呢？

端点检测与响应之所以重要，原因很简单：这些端点点构成了严重的网络安全漏洞。.

笔记本电脑、智能手机以及物联网设备都是网络攻击者的主要目标。那些复杂的恶意软件能够突破传统的防火墙和恶意软件扫描机制。几乎有70%的攻击都是从被攻破的终端设备开始的，这给数据和系统的完整性带来了严重的威胁。

安全团队需要能够监控每个端点上的活动和流量的工具。EDR通过提供这种监控能力，帮助组织发现潜在的弱点，并及时发现潜在的网络攻击。

EDR超越了那些较老的端点保护解决方案，比如防病毒软件和反恶意软件扫描工具。这些老工具可以通过扫描文件进入网络时的状态来检测威胁。不过，它们并不适合处理其他类型的威胁。检测可疑活动例如，数据提取之类的操作。

端点检测与响应功能也是如此。能够应对各种复杂的威胁类型这种方式能够规避传统的安全工具。EDR安全机制正是利用了这种方式来发挥作用。实时扫描、行为分析、机器学习以及威胁情报能够识别出那些此前未被发现的威胁。这样就能迅速进行分类处理，并采取相应的缓解措施。

EDR是如何工作的呢？

端点检测与响应解决方案分析数据流，以提取可用于应对威胁的情报。他们能够实时处理大量数据，从中筛选出那些明显或隐藏的威胁迹象。

检测/识别

在……中检测阶段在 EDR 系统中，安装在终端设备上的代理程序会持续收集并监控各种遥测数据。这些数据包括：

失败的访问请求
文件的修改内容
数据传输
网络连接发生了变化
可疑的活动（例如，位置或IP地址的频繁变化）
注册表修改
突然出现的系统事件（例如，流量激增或设备崩溃等）

终端代理会将来自被管理设备的遥测数据传输到中央控制台以及分析软件中。

分析

大部分的EDR分析都是自动进行的。是自动化的过程。人工智能（AI）与机器学习（ML）将用户的行为与基准值或其他威胁指标进行比较。这样，EDR解决方案就能识别出异常行为模式，并找出相关的数据或应用程序。

EDR还能将各种终端上的威胁进行关联分析。攻击者可能会通过多个用户账户来发起DDoS攻击或数据泄露攻击。EDR能够追踪注册表中的变化以及文件传输过程中的异常行为，从而在最早期阶段发现这些攻击行为。

AI/ML还可以将遥测数据与历史威胁数据以及全球威胁情报进行关联。这些技术有助于在高级威胁对网络资产造成破坏之前将其识别出来。

威胁侦查与事件应对

EDR工具会将高风险警报转发给安全团队，以便进行取证分析。通过集中的控制台，分析师可以评估这些警报，并启动相应的事件响应流程。

分析师可以查阅各种遥测数据，以了解警报的严重程度，并深入探究终端设备的相关进程。活动日志、认证请求、SIEM日志、应用程序数据以及设备或地理位置数据都为分析提供了宝贵的线索。

分析师们可以……构建事件的时间线并将其可视化执行链这样可以让安全团队对网络资产进行隔离处理，从而防止威胁的进一步扩散。此外，这还有助于保护网络的安全。能够检测多阶段攻击那些只是围绕简单的防御措施所进行的操作罢了。

如有必要，安全分析师可以利用终端数据以及威胁情报服务来追踪各种威胁。威胁猎手可以深入挖掘网络中的各种信息，从而发现那些持续存在的威胁，并有效应对已知的攻击手段。

在成功缓解威胁之后，EDR的作用并不会停止。EDR系统会继续发挥作用。以易于访问的格式存储威胁数据。这有助于定期进行审计，从而提升未来的检测能力，同时也有助于实现合规策略的实施。

合规协助

EDR解决方案通过监控各种威胁来保护面向互联网的设备和应用程序，同时实现对混乱的安全环境的集中控制，从而维护系统的安全性。

他们 también/此外，还帮助各组织达到合规标准例如，NIST CSF或ISO 27001等标准。同时，企业还需要展现出对数据安全的坚定承诺。EDR系统能够为每个事件生成审计记录，从而记录下相应的缓解措施。对于需要严格保护数据隐私的医疗保健、金融或教育领域来说，这种工具非常有价值。

关键的EDR功能

EDR是一种先进的网络安全解决方案，拥有多个核心功能。在高质量的服务中，通常会具备以下这些EDR功能：

自动化行为分析

行为分析系统会监控用户的操作行为和终端数据，将这些行为与正常的基线以及已知的恶意行为模式进行比较。EDR工具能够持续监测用户的行为，从而发现可疑的行为序列，并发送可靠的警报。

实时威胁监控

端点检测与响应工具始终处于运行状态。这些工具能够持续收集关于端点的数据，从而快速识别可疑活动。例如，EDR可以立即捕捉到未经授权的数据传输、进程创建或脚本执行等行为。这样一来，从检测到响应的时间就大大缩短了。

消除网络安全方面的盲点

EDR安全工具能够扫描那些未经过安全保护的终端设备，并自动发送代理程序来将这些设备整合到监控系统中。这样一来，就能实现对本地、远程以及云环境中的整个网络的全面监控。此外，EDR还能自动检测新的终端设备，从而降低与“影子IT”和远程工作相关的安全风险。

与威胁情报服务的整合

先进的EDR解决方案会利用外部威胁情报平台所提供的信息。这些情报在评估对手时具有非常重要的参考价值。安全团队可以利用这些信息来确认攻击者的身份和目的，评估网络攻击的严重程度，并据此采取相应的应对措施。

主动式威胁探测

EDR使得安全分析师能够采取主动式的威胁应对方式。分析师可以利用行为数据来提前发现内部威胁或网络入侵的迹象。威胁处理人员可以通过详细的取证分析来查明事件的根本原因，从而阻止威胁行为的发生。

例如，AI分析可以识别出可疑的认证请求序列以及文件中的变化。安全团队可以将这些信息与潜在的攻击迹象以及已知的攻击手段、技巧和流程进行关联。

针对高级威胁类型的防护机制

高级持续性威胁对现代网络构成了严重的威胁。这些威胁能够躲避检测，然后深入目标系统内部，之后再从中提取数据。

传统的扫描工具和防火墙在检测APT攻击方面存在困难。然而，一些终端安全解决方案通过精细的监控和情报整合机制，能够成功识别许多高级威胁。

更高效的事件响应机制

最重要的是，端点安全解决方案应该能够简化对威胁的响应过程，同时缩短从检测到缓解之间的时间。

自动化技术可以将延迟降到最低程度。EDR能够立即处理许多简单的威胁，而无需人工干预。如果需要采取进一步行动的话，终端数据可以帮助系统做出智能响应，从而了解攻击的严重程度以及其潜在影响。

EDR、XDR和MDR之间有什么区别呢？

端点检测与响应只是众多网络安全解决方案中的一种而已。对于不同的组织来说，这种解决方案可能并不适合所有情况。

企业还可以采用其他方式来实施这些策略。扩展的检测与响应机制（XDR） or 管理型检测与响应机制为了保护网络资产，这两种方案都扩展了核心的EDR功能，因此有可能成为更有效的选择。

EDR、XDR和MDR解决方案有一些共同的特点。它们都利用人工智能和机器学习技术来自动分析网络行为和流量。此外，这些解决方案还依赖威胁情报来提供更多关于威胁的详细信息，从而减少误报的发生。不过，XDR和MDR的主要区别在于它们的适用范围不同。

XDR的作用不仅仅是收集终端设备的数据。XDR还包含更多功能。涵盖云部署、电子邮件以及内部网络流量相关的内容。这使其成为一种……非常适合混合网络的理想解决方案在本地和云端的资产之间进行整合。XDR还可以与现有的EDR解决方案相结合，同时与SIEM工具、下一代防火墙以及威胁防护软件等一起使用。

MDR涉及的是……外包网络安全相关工作这些服务由外部供应商提供。MDR服务会持续监控网络流量，通常会使用能够覆盖混合环境的XDR解决方案。供应商的安全团队通常包含分析专家，他们负责处理各种警报，并能够发现内部团队可能忽略的高级威胁。

MDR非常适合那些需要高级网络安全保护，但缺乏相应资源或技能的公司。外部供应商通过经济实惠的订阅模式，提供有效的检测与响应服务。

在实施 EDR 时应该遵循的最佳实践

仅靠 EDR 工具并不能确保网络安全得到充分保障。遵循以下最佳实践，将有助于企业实施能够覆盖所有漏洞、并能够检测高级威胁的端点安全解决方案。

了解正常的活动基线情况EDR通过对比用户的行为和流量模式与正常（且安全）的基准值来进行评估。在评估时，务必为EDR解决方案建立相应的基准值，包括所有网络用户以及标准的网络活动。在这个阶段，需要全面地进行评估。对正常行为的更详细评估有助于在出现威胁时能够准确判断其相关性。
利用威胁情报来提升EDR的监测效果。这种具有丰富上下文信息的智能系统可以补充终端数据输出，从而提供有关全球威胁行为体以及攻击模式的详细信息。通过将本地网络数据与潜在的安全威胁指标相结合，可以更准确地评估风险，并判断哪些警报需要立即采取行动来处理。
对分类警报进行风险分析处理。EDR解决方案可能会产生大量的警报（这取决于其配置方式）。可以利用人工智能技术，根据组织的需求来实施风险评估。自动化工具能够优先处理与数据完整性和合规性相关的风险，从而让安全团队能够快速而有效地采取行动。
通过自动化重复性任务来节省时间：EDR解决方案可以自动化许多通常需要人工操作的任务。例如，用户可以实现基本任务的自动化处理。

马上抢免费试听资格