現在のサイバー攻撃の79%は、ウイルスやマルウェアを使わず、資格情報盗用やDLLランタイムローディングなどの手法で実行されている。このような攻撃はエンドポイント保護システムを完全に回避し、従来の検知手法が不十分であることを示している。攻撃者はネットワーク内の観測不可能な隙間を突き、システム間を移動し、データ盗難を実行する前にセキュリティチームの目を逃れる。

多層ネットワーク検知・対応（NDR）システムは、エンドポイント、アイデンティティ、クラウドデータを統合し、攻撃チェーン全体を可視化する。ネットワークトラフィックは、エンドポイントエージェントが無効化されても変わらない証拠を提供する。これらのデータは、疑わしいログインが実際のデータ漏洩につながったか、あるいはエンドポイントアラートが横方向移動を引き起こしたかを確認するために使用される。

AIはこれらのデータの分析で重要な役割を果たすが、高品質で包括的なネットワークデータと組み合わさって初めて有効に機能する。低品質または断片的なデータで動作するAIシステムは、誤警報を生み出したり、重要な脅威を見逃したりする。オープンなデータアーキテクチャとマルチソース統合は、セキュリティチームが攻撃をより迅速に特定・追跡・阻止できるようにする。