威胁分析对网络安全至关重要，但在哪里进行威胁分析很重要。了解五个主要位置的利弊。

1. 在SIEM进行威胁分析

集中的可见性。SIEM平台聚合和关联来自多个来源的数据，提供安全事件和威胁的集中视图。

相关性和上下文化。SIEM系统将来自不同系统的日志、事件和警报关联起来，通过识别模式和关系实现更好的威胁检测。

有效的事件响应。SIEM提供工作流管理和自动化功能，简化事件响应过程并提高效率。

优点：

可伸缩性和弹性。基于云的威胁分析可以动态扩展以处理起伏不定的数据量并按需提供资源。

广泛的数据访问。基于云的分析支持访问云基础设施和外部数据源中的各种数据源，从而增强了分析的深度。

协作和集成。云平台促进了与其他云服务的无缝集成，从而增强了协作、数据共享以及与外部威胁情报源的集成。

缺点：

数据隐私和遵从性。在云中存储和分析敏感数据需要仔细考虑隐私法规和合规性要求。

网络依赖。在向云传输数据时依赖网络连接可能会引入潜在的故障点和延迟问题。

额外的成本。基于云的威胁分析可能会导致额外的成本，包括订阅费、数据存储费用和数据传输费用，这些费用可能会随着数据量和基础设施需求的增长而增加。

供应商的依赖。组织必须信任云提供商的安全措施，因为这些措施的有效性直接影响威胁分析基础设施的可靠性和安全性。

全局威胁检测。云解决方案试图将相同的逻辑应用于从所有客户接收到的所有数据。然而，每个客户都有独特的安全挑战，这在威胁分析的全局应用中很难实现。

数据的灵活性。数据湖可以存储大量结构化和非结构化数据，允许跨各种数据类型进行通用威胁分析。

高级分析功能。数据湖支持先进的分析技术，如机器学习和人工智能，以更准确和主动的威胁检测。

长期数据保留。数据湖提供可扩展且经济高效的存储，可以长期保留历史数据，用于趋势分析和调查。

缺点：

数据的复杂性。管理和组织数据湖中的数据可能很复杂，需要适当的数据治理和元数据管理实践。

技能和资源需求。从数据湖中提取可操作的见解需要数据分析和操作方面的专业技能和专业知识。

数据湖存储成本。在数据湖中存储大量数据可能会导致巨大的成本，特别是当存储的数据量随着时间的推移而增加时。

数据质量和集成。确保数据质量和跨不同数据源的集成可能具有挑战性，可能会影响威胁分析的准确性和可靠性。

优点：

即时威胁检测。端点代理提供对设备活动的实时可见性，确保快速检测潜在威胁并实现快速响应措施。

快速反应。在端点检测威胁使组织能够迅速响应，最大限度地减少潜在损害的窗口，并有效地降低风险。

上下文相关的见解。端点代理直接从设备捕获数据，提供有关端点行为的详细上下文，并提高威胁分析的准确性。

缺点：

有限的范围。端点分析基于在任何端点上运行的进程。它们不是为了提供对整个企业的可见性而构建的，并且可能无法捕获基于网络的威胁或针对IT基础设施的其他组件的攻击，从而限制了整体威胁的可见性。

逃避技术。高阶的攻击者能够使用逃避技术绕过端点安全措施，从而降低检测效率。

误报和漏报。端点代理可能会生成错误警报或错过实际威胁，从而导致操作效率低下和潜在的安全漏洞。

不适用于所有端点的代理。大多数企业都有无法部署端点技术的组件。例如IoT和OT设备、遗留计算机系统和某些非windows操作系统。这些组件仍然必须被视为攻击面的一部分，并且必须使用其他形式的安全技术进行监控。

优点：

实时分析。从源头进行分析，可以立即检测和响应网络威胁，最大限度地减少潜在的损害。

细粒度的可见性。通过直接分析网络数据包，您可以全面了解网络流量，实现准确的威胁检测和取证分析。

减少延迟。在源头处分析数据可以最大限度地减少网络延迟，因为它避免了数据传输到外部位置。

缺点：

资源密集型。实时分析网络数据包需要健壮的硬件和软件基础设施，这可能会增加成本。

有限的可伸缩性。在源头进行分析的企业在处理大量数据时可能面临可伸缩性限制，特别是在高流量网络中。

复杂的实现。建立和管理数据包捕获和分析系统需要专业知识和专业技能。

为威胁分析选择最合适的位置取决于实时需求、数据量、可扩展性需求、数据隐私考虑和可用资源等因素。每个位置都有其优点和缺点，组织必须评估其特定需求，以确定与其安全目标和操作能力相一致的最佳方法或方法组合。

智能数据的优势在于，它利用智能压缩技术使用更少的存储容量，并提供更长期的历史调查，从而降低运营成本，提高调查效率。智能数据是NETSCOUT可视性无边界平台的关键部分，该平台具有无限可扩展的架构，能够扩展到任何环境、任何云、任何企业、任何应用和任何服务。我们这个平台核心的专利技术是真正汇集世界上最大、最复杂的网络所需的大量数据的唯一途径。