Günümüzdeki siber saldırıların %79'u, virüs veya kötü amaçlı yazılım kullanmadan kimlik çalma ve DLL yan yükleme gibi tekniklerle gerçekleştirilir. Bu tür saldırılar, uç nokta koruma sistemlerini tamamen atlar ve güvenlik ekipleri için geleneksel algılama yöntemlerinin yetersiz kaldığını gösterir. Saldırganlar, ağ içindeki gözlemlenemeyen boşluklardan yararlanarak bir sistemden diğerine geçiş yapar ve veri çalma işlemlerini gerçekleştirmeden önce güvenlik ekiplerinin farkına varmadan hareketlerini gizler.

Çok katmanlı ağ algılama ve yanıt (NDR) sistemleri, uç nokta, kimlik ve bulut verilerini bir araya getirerek saldırı zincirinin tamamını görür. Ağ trafiği, yerel ajanlar devre dışı bırakıldığında bile değişmez bir kanıt sağlar. Bu veriler, şüpheli oturum açmaların gerçek bir veri sızıntısına yol açıp açmadığını, ya da bir uç nokta uyarısının lateral harekete yol açıp açmadığını doğrulamak için kullanılır.

Yapay zekâ, bu verilerin analizinde önemli bir rol oynar ancak sadece kaliteli ve kapsamlı ağ verileriyle birlikte etkili olur. Düşük kaliteli veya parçalı verilerle çalışan AI sistemleri, yanlış uyarılar üretebilir veya kritik tehditleri kaçırmaktadır. Açık veri mimarileri ve çoklu kaynaklı entegrasyon, güvenlik ekiplerinin saldırıları daha hızlı tanımlamasını, izlemesini ve engellemesini sağlar.