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Cortex XDR 與 SentinelOne

了解企業為何選擇 Cortex XDR 而非 SentinelOne 進行攻擊防禦、偵測和回應。

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Cortex XDR 是迄今阻止現代威脅的更明智選擇。

SentinelOne 的 Singularity™ 主要是透過一種一體適用的解決方案來達到 XDR，讓企業容易遭受進階的威脅。簡言之，它缺乏深度可視性和企業級功能，舉例來說，其對於 Python 指令碼 (事件回應任務所偏好的語言) 並未提供遠端執行支援。

Cortex XDR 的表現則遠超過對手。只需參閱 2023 年 MITRE Engenuity ATT&CK 評估 (Turla)結果便能一探究竟。事實上，我們的表現優於所有 XDR 廠商。我們是如何做到的？繼續閱讀。

真正的 XDR

Cortex XDR 比 SentinelOne 多提供 15.3% 的技術層級偵測 (可能是最高的偵測層級)，因為其可以持續處理威脅層級數據，針對攻擊者執行動作的原因提供相關脈絡。 2023 年MITRE ATT&CK 評估 (Turla) 就將 XDR 產品與俄羅斯聯邦安全局使用的網路植入和後門進行對抗，其結果顯示 Cortex XDR 在分析偵測方面的表現優於 SentinelOne (100% 對 91.6%)，子步驟封鎖率則為 100% 對 97.7%。

SentinelOne 的 XDR 解決方案存在一些關鍵限制，主要是對於端點代理程式和數據的嚴重依賴，並且缺乏原生鑑識能力以及對未受保護端點的可視性。這種方法可能會讓安全團隊無法獲得完整的概觀，而這對於有效的 XDR 來說至關重要。

Cortex XDR 可自動執行進階整合以及可自訂的關聯規則，以便將警示視為個別事件進行有效的分組、管理並加以解決。它整合網路、雲端、身分和第三方數據，可在眾多複雜環境中提供全面的安全性。這就是全球 6,000 多家企業信賴業界第一個真正 XDR 的原因。

Cortex XDR 的安全性不僅限於端點防護和數據收集，還整合原生網路、雲端、身分和第三方數據以阻止現代化網路攻擊。
系統會自動整合任何來源的數據以揭露警示的根本原因和時間表，藉以識別並快速阻止威脅。

Cortex XDR 使用強大的威脅情報，並透過 WildFire 惡意軟體防禦提供超越傳統沙箱的功能。

SentinelOne 缺乏關鍵功能，導致事件回應速度變慢。

需要多種功能來找出異常行為並加快警示調查速度。例如，如果沒有整合的雲端沙箱和即時檔案分析，SentinelOne 客戶可能會遭到新形式的惡意軟體所攻擊。若他們將沙箱功能外包，將會導致成本增加、動態分析受限，而且需要手動將樣本上傳到雲端。

在此同時，Cortex XDR 會在其數據湖上運作，因此能更容易偵測進階威脅並套用使用者實體和行為分析。此外，我們還無縫整合 WildFire®，也就是業界領先的動態惡意軟體分析沙箱。這代表著檔案提交和裁定都是自動交付的。整體而言，Cortex XDR 的強大功能增強威脅偵測和威脅情報，進而達到快速且有效的事件回應。

與我們超越傳統沙箱的 WildFire 惡意軟體防禦服務進行整合，以偵測完整雲端分析環境中的未知威脅。
行為分析可追蹤超過 1,000 個行為屬性來分析數據，以藉此分析行為並偵測惡意活動。
主機見解結合弱點評估、應用程式和系統可視性以及強大的「搜尋和阻絕」功能，有助於識別和遏止所有端點的威脅。

Cortex XDR 的事件管理儀表板可透過統一的事件管理，以智慧的方式將相關警示分組為單一事件。

SentinelOne 對於自訂能力的缺乏損害企業的準備程度。

不同的作業系統有其獨特的設定、安全需求和弱點。SentinelOne 僵化、不靈活的結構可能無法滿足每個作業系統的要求，或每個 SOC 的需求。此外，SentinelOne 也未提供適用於 macOS 裝置的原生整合鑑識模組。由於 macOS 在商業環境中的使用越來越廣泛及其獨特的安全挑戰，因此這一點至關重要。

與此形成鮮明對比的是，Cortex XDR 可透過靈活的管理系統大幅增強安全性。它能夠熟練地將相關警示視為單一事件進行分組、管理並加以解決，減少的警示達到驚人的 98%。*

^{* 依據對 Cortex XDR 客戶環境的分析。}

只需要按一下，分析師就可以立即揭露事件的根本原因、聲譽和序列，進而降低驗證威脅所需的經驗需求。
可自訂的關聯規則使分析人員能根據數十個不同的參數定義規則，有助於識別出系統和應用程式的濫用情況並遏止迴避技術。

比較 Cortex XDR 與 SentinelOne

產品	SentinelOne	Cortex XDR
真正的 XDR	缺乏完整樣貌擷取及拼湊第三方、端點、網路和雲端數據的能力有限。	更廣泛的可視性整合來自幾乎任何來源的數據，無論廠商為何。
	未進行原生整合的鑑識模組會讓不具備代理程式的端點易受攻擊。	與 Palo Alto Networks 新世代防火牆和 Prisma® Cloud 的整合，擴展針對網路和雲端的可視性。
		無論安全廠商為何，皆可提供任何端點的可視性和鑑識分析。
關鍵功能集	分散的解決方案不完整的惡意軟體防禦缺乏本機或行為分析。	完整且靈活的功能整合的雲端沙箱可提供靜態和行為分析，以及執行時和專用的勒索軟體防護。
	UEBA 和網路流量分析的缺乏會讓異常活動難以被偵測。	機器學習可跨任何數據來源達到行為分析，以識別異常並即時發出警示。
	其他第三方數據來源無法用於偵測分析。
事件管理	互不關聯的警示只能按雜湊將警示分組，這會耗用更多的時間和人力進行分析。	高效率、高效能的自動化自動整合跨數據集的警示以查看全貌。
	無法為不同警示來源的事件建立完整檢視。	智慧警示分組與重複數據刪除可將警示減少 98%。*
		跨數據見解可揭露警示的根本原因，將調查時間縮短 88%。**