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Palo Alto Networks 调查数据表明，SOC 分析师只能处理 14% 由安全工具产生的警报。当考虑到 IDC 数据表明大部分警报都是误报时，[1]结果便可想而知：警报被忽略，分析师将时间浪费在追踪误报上，从而错过了真正的威胁。
除了初始的防护之外，大部分安全工具只用于执行一种主要功能：创建并响应警报。预期的假设是，分析师能够根据这些警报检查并捕捉可疑的行为。但是，当分析师每天都收到数以千计的低准确率警报时，这个策略会很快分崩离析。
警报疲劳消除清单
如果我们取消生成警报的传感器和系统，会产生安全盲区——然而信息过多与没有信息一样性质恶劣。我们仍然需要警报，但需要的是更加准确的警报。这意味着，在考虑工具和流程时加入下列概念：
1.自动化
首先，组织能够通过自动化，极大程度地改善警报分类流程。Palo Alto Networks 相信，所有第 1 层（警报分类）安全操作不但能够，而且应该通过 SOAR 技术进行自动化处理，使用预定义的脚本自动执行响应操作。对于警报分类，这些操作包括分析警报、更新案例（如果是已知问题）、开放案例（如果不是已知问题），然后划分警报的严重性以发送给分析师。将此流程自动化，极大程度地降低了警报分析师必须响应的警报数，允许分析师将宝贵的时间用于调查问题，而不是盯着日志记录。
2.数据拼接
其次，如果要改善可视性，安全团队必须优先使用集成工具，而不是孤立的工具。如果您有七种不同的工具，每种工具只能看到安全基础架构中的一个具体方面而无法互相沟通，那么这些工具就无法提供威胁搜寻和调查所需的情境。您没法知道一系列看似无害的操作，在实际上按照一定顺序执行时，是否表明系统中存在攻击者。或者，您可能花上一个小时的时间追踪一个偷偷溜过 EPP 的恶意软件，结果发现该恶意软件已被防火墙阻截。
3.机器学习
最后，EDR 工具应该具有能使其识别模式的机器学习功能，从而实现学习和改进。您的 EDR 应从数据源中获取信息，持续更新算法，从而生成高准确性、划分过优先级的具体警报。
Cortex XDR 提供更加智能的检测
经证实，Cortex XDR 能够提供最优质的高精确度警报组合，为识别威胁，增强、关联遥测日志以进行调查和威胁搜寻提供极大帮助。这些类型的警报能够帮助企业阻挡大量的误报，使分析师能够专注于调查真正的威胁。
最近，一次由 MITRE ATT&CK 进行的，通过仿真 APT 3 小组的真实攻击进行的 EDR 工具测试表明，Cortex XDR 和 Traps 在 10 家端点检测和响应供应商中检测到最多的攻击技术。该评估提供了业界首次对 EDR 市场中产品的真实功能和表现的开放、客观评估。
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