DeepSeek赋能MG冰球突破试玩XDR：从狩猎先知到战术推演

宣布时间 2025-02-27

“让每一句人机对话都清静可信，，，让每一次智能交互都危害可控——这是属于AI时代的清静允许。。。 —— MG冰球突破试玩”



前言：


据Gartner统计，，，2023年企业清静团队平均需处置惩罚3.2万条/日告警，，，其中72%为噪音数据。。。面临APT攻击平均潜在期长达56天的严肃现实，，，古板依赖人工的攻击事务处置惩罚模式已显疲态。。。MG冰球突破试玩安星威胁检测智能体接入推理型大模子DeepSeek，，，推动XDR系统实现威胁狩猎-攻击链还原-攻击展望三大焦点能力的范式跃迁。。。


在网络清静检测领域，，，关于攻击事务的全生命周期治理一直被视为是一项需要高端清静专家才华完成的事情：清静专家通常在发明攻击线索后先举行攻击链还原，，，再对还原效果的缺失攻击办法举行威胁狩猎，，，最后还要对攻击者的下一步攻击做出预判，，，避免影响面进一步扩大。。。这种贯串“事前-事中-事后”的对抗推演，，，恒久以来高度依赖清静专家的履历积累，，，其历程费时艰辛。。。


面临越来越多的高级一连性威胁（APT）等重大攻击，，，纯粹依赖人力的方法已经难以知足现实需求，，，而推理型大模子（如DeepSeek R1）的泛起，，，为这项重大事情的自动化提供了可能。。。


手艺突破：大模子重构清静推理范式


1.更善于演绎与归纳推理


推理型大模子善于解决谜题、数学证实等需要逻辑推理的使命，，，能够通过已知规则或数据模式推导出结论，，，推理型大模子的泛起使得大模子从一个更善于作诗的“文科生”变为能处置惩罚重大盘算使命的“理科生”。。。


2.善于对重大使命举行分步推理


推理型大模子能够将重大问题剖析为多办法求解，，，逐步解决，，，适合需要系统性剖析的场景。。。


3.更善于重大决议使命


推理型大模子在权衡多因素、多目的的场景中体现优异，，，能够模拟人类深度思索历程。。。


通过集成DeepSeek R1等推理型大模子，，，XDR实现了从威胁狩猎、攻击链还原到攻击展望的全链路“智能化”升级，，，将清静专家的履历沉淀为可复用的逻辑推理框架，，，显著提升对抗APT等重大攻击的效率。。。


实战进化：从被动响应到预见性防御


1.威胁狩猎能力：分办法指导清静职员验证攻击假设


在威胁狩猎环节，，，推理型大模子通太过步演绎与假设验证机制，，，将古板依赖专家履历的非结构化狩猎历程转化为可交互的指导式流程。。。例如：


    ? 假设天生：基于ATT&CK战术库和实时告警，，，模子自动天生可能保存的攻击办法假设。。。


    ? 线索验证：连系XDR聚合的网络、端点、云日志数据，，，模子对假设举行多维度交织验证。。。


    ? 动态修正：当部分假设被证伪时，，，继续动态调解搜索偏向，，，循环往复。。。


2.攻击链还原能力：基于演绎推理去除噪音告警


面临多源告警中保存的碎片化与误报问题，，，推理型大模子通过因果逻辑演算实现XDR攻击链的精准重构：


    ? 时序推理：建设ATT&CK手艺间的因果依赖模子，，，自动过滤违抨击击逻辑的告警。。。


    ? 上下文增强：将伶仃告警与MITRE战术标签、误差使用条件、主机资产要害性等维度举行逻辑关联，，，天生带置信度评分的攻击链图谱。。。


    ? 去除噪音能力：针对攻击者居心插入的滋扰行为，，，通太过析操作序列的统计学异常特征，，，有用剥离噪音数据。。。


3.攻击展望能力：多路径推演防御优先级


在攻击展望阶段，，，推理型大模子模拟攻击者可能的后续路径，，，为XDR联动其他防御产品提供依据：


    ? 战术推演：基于目今攻击阶段，，，推理型大模子遍历ATT&CK战术库中所有可达路径，，，自动天生后续攻击办法的可能性漫衍。。。


    ? 影响面评估：连系资产指纹库与营业拓扑图，，，展望差别攻击路径对要害系统的影响规模。。。


    ? 动态防御战略调解：借助推理型大模子的战略天生能力，，，XDR能够智能调动防火墙、入侵防御系统（IPS）、自动诱骗防御系统等产品，，，实现动态防御战略的智能化调解。。。


自主狩猎历程如下：


图片1.png

MG冰球突破试玩XDR可自动还原攻击故事线，，，实现完整路径泛起、全攻击阶段笼罩、完整攻击历史复盘、网端关联剖析。。。� ； ；；诠セ魇毙蚬亓乖暾セ魇奔湎撸セ髯钕群涂⑹率奔湟荒苛巳弧�。。随着DeepSeek推理型大模子能力的进一步进化，，，MG冰球突破试玩XDR通过客户局点实战化安排，，，将逐步实现攻击行为模式自动化推演、动态防御战略自动调解等高阶能力，，，从而构建具备自主攻防推演能力的下一代智能防御系统。。。