摘要：想象一下：凌晨3点，手机骤响——又是安全告警。 你拖着疲惫的身体登录系统，在上千条告警中查找：这是真正的入侵，还是又一次误报？

想象一下：凌晨3点，手机骤响——又是安全告警。 你拖着疲惫的身体登录系统，在上千条告警中查找：这是真正的入侵，还是又一次误报？

这不是个例。

行业数据显示：

企业平均每天收到 3000+ 条安全告警

更可怕的是：当团队疲于应付“狼来了”，真正的 APT 攻击正悄无声息地渗透你的网络。

这就是“告警疲劳”——正在拖垮全球安全团队的隐形杀手。

无论是面临严格合规要求的金融机构，还是业务高速扩张的科技企业，都陷入同一困境：如何从海量告警中精准识别真实威胁，让团队专注最关键的安全事件？

答案，就在 Open XDR 的智能降噪能力中。

Open XDR 智能降噪：从告警到案件的四步进化

Open XDR 不只是过滤告警，而是一个层层递进的智能分析体系——让“噪声”转化为“洞察”。

传统安全运营：分析师面对 3000+ 条原始告警，逐一研判。

Open XDR 智能降噪：自动完成分诊 → 关联 → 立案 → 调查全流程。

【第一步】AI 威胁分诊

传统方式的困境：

3000 条告警混杂在一起：

分析师需要逐一打开、研判、查资料，平均每个告警耗时 30 分钟。

山石网科Open XDR 的 AI 威胁分诊：

在告警进入分析师视野之前，AI 自动完成"第一轮筛查"：

✅ 确认威胁 → 进入下一步关联分析

❌ 误报 → 自动过滤

⚠️ 待确认 → 降为低优先级

分诊效果：

3000条告警 → 180 条高价值告警

第一轮降噪：80%

【第二步】智能关联分析

经过 AI 分诊，剩余的 180 条告警都是"疑似威胁"。

但新的问题来了：这 180 条告警中，有多少是同一次攻击产生的？

传统方式的困境：

Open XDR 的智能关联分析：

✅ 跨域数据融合

自动汇聚来自端点、网络、云的多种数据源

✅ 智能关联引擎

基于 MITRE ATT&CK 框架，自动识别：

✅ 弱信号聚合

将单独看不起眼，但组合起来就是威胁的"低置信度告警"聚合为完整攻击链，例如：

单一可疑登录 + 孤立端口扫描 + 偶发异常流量

→ 如果来自同一源 IP，且在 1 小时内连续发生

→ 聚合为 1 个 APT 侦察案件

关联效果：

180 条高价值告警 → 自动关联为 12 个威胁案件

每个案件包含：完整攻击链、影响范围、风险评分

第二轮降噪：93%

【第三步】威胁立案

经过 AI 分诊和关联分析，Open XDR 自动将12个威胁案件生成标准化的“案件档案”：

每个案件包含：

基础信息

案件编号、数据源、受影响资产

攻击者信息（IP、域名、工具特征）

攻击时间线

自动还原攻击链：初始访问 → 权限提升 → 横向移动 → 数据窃取

标注每个阶段的关键告警和证据

影响范围

受影响的主机、用户、业务系统

数据泄露风险评估

⚠️ 威胁情报

外部情报匹配（已知 APT 组织、攻击手法）

类似历史案件关联

【第四步】案件调查

当案件立案完成，分析师终于可以专注于最核心的工作：深度调查和威胁猎杀。

案件调查的核心能力：

✅ 统一工作台

一个界面看清：攻击者身份、攻击路径、影响范围

✅ 可视化攻击链

基于 MITRE ATT&CK 的攻击时间线，直观展示每个战术阶段

✅ 一键溯源

自动追溯攻击源头：最早的入侵点与失陷资产

✅ 响应建议

自动推荐处置措施：隔离主机、阻断 IP、修复漏洞、策略加固

你的选择：继续被告警淹没，还是让 XDR 夺回控制权？

Open XDR 不仅仅是一个新工具，它代表着安全运营的范式转变：

看看 XDR 如何为您降噪

下期预告

《Open XDR vs. Native XDR：灵活性与深度，如何平衡？》

来源：晓霞科技观