集成SentinelOne终端数据与Elastic Security

许多安全团队由于碎片化的可见性和孤立的终端数据而难以检测和响应威胁。扩展检测与响应（XDR）的兴起正是为了将终端洞察与来自网络、云环境和身份系统的上下文数据集成。虽然终端安全工具提供了对终端威胁的关键可见性，但这只是整个安全拼图的一部分。仅凭终端数据缺乏全面理解和缓解组织整个攻击面威胁所需的更广泛上下文。

真正的XDR需要一种全面的方法——超越孤立的终端遥测。Elastic Security通过AI驱动的安全分析应对这一挑战，提供统一的威胁检测、调查和响应，无需额外的XDR工具。通过该平台，安全团队获得了一个消除孤岛、减少工具蔓延并削减不必要成本的单一平台，为现代网络威胁提供更高效和全面的防御。

通过AI驱动的安全分析进行威胁检测

将SentinelOne Cloud Funnel数据摄取到Elastic Security中，能够激活该平台广泛预构建检测规则、行为分析和机器学习模型库。安全团队无需从头构建自己的分析——该平台提供针对各种威胁的开箱即用覆盖。

该平台的机器学习作业可以检测SentinelOne遥测中的异常，即使在传统基于规则的检测不足时也能识别可疑行为。分析师还可以创建适合其组织独特环境的自定义规则，确保SentinelOne警报通过额外的安全上下文得到丰富。

使用Elastic Security调查SentinelOne数据

AI助手：通过上下文AI加速调查

AI助手是SOC工具包的变革性补充，将生成式AI直接引入分析师工作流程。当SentinelOne数据流入该平台时，AI助手可以通过自然语言提供上下文、解释和建议，显著加快分析师的理解和响应速度。

警报可解释性

AI助手帮助进行警报分类；它可以解析和总结SentinelOne警报，阐明警报触发的原因及其含义。

修复建议

除了解释警报外，AI助手可以推荐后续步骤。这些AI驱动的建议具有上下文感知能力——基于警报详情和对类似威胁的历史响应——可以指导分析师采取有效的遏制和根除措施。

自定义知识源集成

自该平台8.16版本起，AI助手与自定义知识源（如威胁情报源和内部剧本）集成，提供适合组织特定安全实践和整体威胁形势的答案。

攻击发现：自动化威胁关联和上下文

调查孤立的警报可能导致错过更大的攻击活动。攻击发现自动将SentinelOne警报与其他安全信号（如云、网络和身份）关联，使用AI驱动的安全分析和内置威胁情报揭示更大图景。

交互式仪表板和可视化

SentinelOne数据在该平台中通过仪表板和可视化工具立即可操作。预构建的Kibana仪表板提供对终端警报、攻击趋势和映射到MITRE ATT&CK框架的威胁模式的洞察。

分析师可以使用分析器深入特定警报以跟踪进程活动，或利用时间线跨多个数据源重建事件。这些工具将SentinelOne数据带入统一调查工作流程，改进检测、关联、取证分析和威胁狩猎。

对SentinelOne警报采取行动

该平台支持在界面内直接对SentinelOne端点执行双向响应操作。分析师可以隔离受感染主机、收集文件、列出并终止恶意进程，以及运行SentinelOne库中可用的任何脚本，无需在工具间切换。

长期可见性和高级分析

将更多高保真数据带入该平台，安全态势就会变得越强。SentinelOne的终端可见性与该平台的相关性和分析相结合释放了大量价值。

组织可以利用该平台强大的数据存储和搜索能力。这种战略方法提供了显著优势，包括用于合规性和历史分析的成本效益长期数据保留。通过可搜索快照，可以跳过手动重新水化，允许在需要时历史搜索所有数据。

用户还可以利用搜索AI湖对SentinelOne数据应用高级分析和机器学习，以获得更深入的洞察和自动化威胁检测。

通过该平台防御减少盲点

许多组织在混合环境中运营，SentinelOne等工具部署在某些端点上但非全部。该平台通过允许团队在未覆盖的端点上部署防御提供统一方法。这确保持续的安全监控，无论端点覆盖范围如何，并使防御者能够在相同工作流程中分析所有终端遥测。

通过在该平台防御上分层SentinelOne，安全团队实现全谱端点保护，同时保持单一调查和响应平台。
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