XDR analitiği söz konusu olduğunda, ne kadar fazla kural, kaynak ve katman mevcutsa o kadar iyidir. Ama aynı zamanda verinin kalitesi de önemlidir. Bulgularınızın kalitesi ve analizi öngörülü değilse, veri toplamak mutlaka yararlı olmayabilir.
Tespit kuralları ve teknikler: Bulut altyapısından yararlanılarak, şüpheli etkinlikler dizisini aramak için yeni veya geliştirilmiş tehdit algılama kuralları ve modelleri düzenli olarak dağıtılır. Daha fazla kullanım sayesinde, makine öğrenimi algılama teknikleri, algılama etkinliğini artırmak ve yanlış pozitifleri azaltmak için kuralları sürekli olarak iyileştirebilir.
Kaynaklar: Tehdit araştırması ve tehdit istihbaratı, tehdit ortamı geliştikçe yeni algılama modellerinin gelişmesini sağlar. Tespit modelleri, MITRE ATT&CK™ taktikleri ve teknikleri gibi dahili ve harici tehdit bilgilerini entegre etmelidir.
Katmanlar: Eklenen daha fazla güvenlik katmanı, platformun katmanlar arası analitik yetenekleri ve dolayısıyla kullanıcı için katlanarak daha fazla değer sağlar.