数字化转型及物联网 (IoT) 和人工智能 (AI) 等新兴技术极大扩展了现代企业的受攻击面。
生成式 AI 更引入了威胁态势的新维度，并正通过提示注入 (prompt injection) 等手段被利用。然而，IBM 商业价值研究院研究表明， 仅有 24% 的生成式 AI 项目是安全的（或已部署了安全防护措施）。
终端安全虽持续改进，但 威胁行为体也在持续演进。现代攻击者以日益复杂隐蔽的手段锁定敏感数据——从制造网络流量细微异常，到发动分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。
当前众多威胁主体利用 AI 实现攻击自动化、规避检测及大规模漏洞利用。更值得警惕的是，员工与承包商引发的内部威胁持续攀升，2024 年高达 83% 的企业遭遇至少一次内部攻击。
安全团队需采用分层防御策略，将威胁检测响应工具与 入侵检测系统 (IDS)、威胁情报平台深度整合，实现持续监控与快速响应。除技术升级外，其商业价值亦十分明确：更强的检测能力意味着更少的误报、更高效的事件甄别，以及事故发生时更短的恢复周期。
企业可依托分层式 TDR 战略，围绕四大核心组件应对网络威胁：
威胁情报提供已知及新兴威胁的详细可执行信息。通过集成威胁情报源（即标记当前及潜在网络攻击的数据流），企业可识别攻击者战术。它们借助 MITRE ATT&CK 等框架降低误报率——该知识库基于网络犯罪分子的已知攻击行为持续更新，专用于对抗网络安全威胁。
检测到威胁时，自动化响应工具将隔离终端并冻结受控账户。有效的事件响应计划包含应急预案手册、集成化安全工具、跨部门协同及事后根源分析，以防范事件复发。
核心组件明确防护目标，具体工具与技术则定义规模化实施方案。功能体系通常分为两类：检测技术，用于发现潜在安全威胁；响应技术，用于实施遏制与修复。
检测技术与平台主要依赖四种方法：
特征比对检测：利用文件哈希、IP 地址等已知入侵指标 (IOC)。该方法对已知威胁响应快速可靠，但对新型攻击无效。
通过识别网络流量、系统性能或用户活动中偏离预期模式的行为，有效发现隐蔽攻击、新型威胁及零日漏洞攻击。
基于行为的检测可持续监测用户或系统的典型行为模式，及时察觉异常变化（如非常规访问敏感数据或系统间横向移动）。
情报驱动检测整合外部威胁情报源，识别新兴攻击技战术 (TTP)，助力团队提前发现高级攻击。
现代检测平台普遍采用多层检测策略，以提升威胁可见性并降低误报率。实现这些方法的检测工具包括：
当结合 AI 与机器学习 (ML) 等先进技术时，这些工具效能最大化。其协同作用助力安全团队实现威胁优先级排序、入侵指标 (IOC) 深度调查及多场景响应流程优化。同时支持以下高级 TDR 功能：身份威胁检测与响应 (ITDR) 及数据安全态势管理 (DSPM)：
身份威胁检测与响应 (ITDR)：ITDR 通过持续监控登录活动、访问行为及权限变更，专注防护身份系统。它有助于检测凭证填充攻击、账户劫持等威胁，并触发账户锁定、会话终止等实时遏制措施。
数据安全态势管理 (DSPM)：DSPM 助您发现、分类及评估云与混合环境中的敏感数据。通过向 TDR 工作流输入数据上下文，使团队能更高效地优先处置高风险威胁。
威胁确认后，响应工作聚焦于遏制、修复与恢复三大目标。这些涵盖从实时处置到长期调查及流程优化的全流程活动，具体包括：
自动化遏制与运行手册执行通过 SOAR 平台或 XDR 策略协调执行实时操作，包括隔离终端、冻结受控账户及拦截恶意 IP。
基于运行手册的响应流程包含基于预设工作流引导分析人员完成事件分级、上报、通告及修复。根据成熟度可采用人工、自动化或混合模式。
集成事件管理系统将检测平台与 IT 服务工具对接，优化任务移交、文档记录及合规报告流程。
事后分析涵盖电子取证、根因溯源及检测规则与响应工作流的调优。
威胁检测与响应呈持续演进态势。为应对快速变化的威胁，融合人工智能、行为分析、跨域关联及自动化响应的“高级威胁检测响应”方案应运而生。其目标不仅在于加速威胁识别，更旨在压制攻击者行动优势。
高级策略通过提升检测精准度，助力安全团队动态调适新兴威胁，实现敏感数据防护与整体防护态势强化。在核心技术部署基础上，企业可通过以下方式增强检测响应能力：
有效的威胁检测响应流程需包含阻断主动威胁的自动化措施。同时，高效团队更注重响应中的人为因素：减轻告警疲劳、持续优化告警机制及归档经验总结。这些安全措施结合持续的安全态势评估，助力团队领先于动态演变的威胁。