Vectra

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工具介紹:

AI驅動 NDR 平台，降低告警雜訊，優先處理威脅，跨網路/身分/雲串聯，加速應變。可視化攻擊軌跡，強化SOC效率。
收錄時間:

2025-11-01
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工具資訊

什麼是 Vectra AI

Vectra AI 是一套專注於網路偵測與回應（NDR）的企業級資安平台，目標在於在攻擊者行動的每個階段，於網路、雲端與身分層面建立一致的可視性與可驗證的威脅訊號。它以行為分析與機器學習為核心，彙整封包中繼資料、雲端遙測與身分活動事件，將看似零散的異常關聯成可追溯的攻擊故事線，並以優先順序呈現真正需要處理的高風險事件，降低告警雜訊，協助資安團隊將時間投入在最重要的調查與處置上。相較僅依賴特徵碼或單點工具，Vectra AI 更強調「攻擊訊號智能」的整體觀：不僅偵測網路邊界的可疑通訊，也能觀察內部的橫向移動、憑證濫用與雲端控制層的異常操作；同時透過情境化的事件關聯與風險分級，讓資安營運中心（SOC）更快定位受影響的主機、帳號與資產。無論是資料中心、分支機構或混合與多雲環境，平台皆可納入統一的偵測與回應流程，並與既有的 SIEM、EDR、SOAR 等工具整合，形成從可視性、偵測到自動化回應的閉環，提升事件處理效率與整體防護成熟度。

Vectra AI 主要功能

攻擊訊號智能：關聯網路、雲端與身分三大面向的遙測，萃取高可信度的威脅訊號，將多個可疑事件串成完整攻擊路徑與優先等級。
即時 NDR 偵測：以行為與統計模型識別指揮控制、資料外洩、橫向移動與憑證濫用等關鍵跡象，覆蓋東西向與南北向流量。
雲端與 SaaS 可視性：監控雲端控制層與帳號行為，偵測異常權限操作、憑證竊用與可疑 API 存取，支援混合與多雲架構。
身分威脅偵測：觀察登入模式、權杖使用與跨系統存取，辨識異常認證活動與特權濫用，降低帳號遭入侵的風險。
威脅狩獵與調查：提供時間線、關聯圖與上下文線索，支援依指標（IOC/IOA）或行為主題進行主動狩獵與快速根因分析。
自動化回應整合：透過與 EDR、SOAR、次世代防火牆等系統連動，執行隔離主機、封鎖網域或停用帳號等動作，縮短平均處置時間。
擴充與整合性：提供 API 與標準化事件輸出，順暢接軌 SIEM 報表、工單系統與事件管理流程。
合規與稽核支援：以可追溯的證據與報表協助滿足合規要求，加速內外部稽核與資安成熟度評估。

Vectra AI 適用人群

Vectra AI 適合需要強化威脅偵測與事件回應效率的中大型企業、受監管產業（如金融、醫療、公共服務）、擁有混合或多雲環境的數位轉型企業，以及希望落地零信任與強化身分防護的組織。對於需要降低告警疲乏、強化 SOC 調查效率、建立跨網路與雲端一致可視性的資安與網路團隊，或是提供代管安全服務的 MSSP，皆能透過該平台提升偵測精準度與行動速度。

Vectra AI 使用步驟

界定目標與範圍：盤點關鍵資產、業務系統、雲端帳號與網段，設定偵測與回應優先順序。
部署流量可視性：於資料中心、核心交換或雲端鏡像來源布署感測/遙測，蒐集必要的網路中繼資料。
連接雲端與身分來源：整合雲端平台與身分存取管理系統，導入帳號與控制層事件。
啟用偵測政策：套用內建行為模型與規則，依風險承受度調整敏感度與通報條件。
整合既有工具：串接 SIEM/EDR/SOAR 與工單系統，建立自動化通報與回應流程。
建立調查手冊：定義調查步驟、取證需求與封鎖動作，並以攻擊故事線輔助判斷。
持續調校與驗證：依實際環境調整白名單與偵測邏輯，定期進行演練與攻防測試。
報表與回饋：輸出管理報告與指標，將實務經驗回饋至政策與自動化流程。

Vectra AI 行業案例

在金融服務業，平台可從用戶端與伺服器側同時觀察交易系統的異常連線與帳號行為，快速辨識憑證濫用與資料外送跡象；於醫療院所，能監看內網東西向流量，偵測未經授權的掃描與橫向移動，減少醫療設備成為跳板的風險；在製造與供應鏈情境，透過對網段間溝通模式的行為定型，及早發現從辦公網側滲透至生產環境的可疑通訊；對雲端原生企業，則可藉由雲端控制層與帳號活動的可視性，發覺異常權限升級與 API 叫用，將事件處置時間從「找得到問題」縮短到「能立即採取動作」。

Vectra AI 收費模式

Vectra AI 屬於企業級授權，通常依部署範圍、流量與功能模組進行客製化訂閱，常見為年度合約並可搭配概念驗證（POC）評估成效；實際方案、配套與報價需與官方或合作夥伴洽詢。

Vectra AI 優點與缺點

優點：

高品質偵測訊號：以行為模型與關聯分析降低雜訊，聚焦真正高風險事件。
跨面向可視性：同時涵蓋網路、雲端與身分，完整還原攻擊路徑。
調查效率高：以時間線與關聯圖提供上下文，加速根因分析與決策。
自動化回應：與現有 EDR、SOAR、防火牆整合，縮短偵測到處置的間隔。
彈性擴充：API 與標準化輸出便於接軌 SIEM 與既有營運流程。

缺點：

導入複雜度：大型或多雲環境需規劃流量鏡像、遙測與整合路徑，初期較耗時。
可視性依賴：若關鍵網段缺乏鏡像或遙測來源，偵測成效可能受限。
專業度需求：最佳化偵測、白名單管理與威脅狩獵，仍需具備資安人力與流程。
成本考量：企業級授權與維運投入，對小型組織可能較為負擔。
加密情境挑戰：在高度加密的流量中，需仰賴中繼資料與行為特徵進行判斷。

Vectra AI 熱門問題

問：Vectra AI 與傳統入侵偵測系統（IDS）有何不同？
答：Vectra AI 著重於行為與關聯分析的 NDR，整合網路、雲端與身分訊號建立攻擊故事線，並支援自動化回應；傳統 IDS 多以特徵與規則為主，對未知攻擊與跨層面關聯相對有限。
問：需要在所有網段都部署感測器嗎？
答：建議優先涵蓋關鍵資產與高風險網段（例如資料中心核心、重要伺服器區與雲端鏡像來源），再依風險分層逐步擴展，以兼顧可視性與成本。
問：對加密流量也能偵測威脅嗎？
答：平台主要依賴中繼資料、流量模式與行為特徵進行判斷，無需解密即可辨識多數可疑行為；必要時可搭配解密與端點遙測提升精確度。
問：如何與現有 SIEM 或 SOAR 整合？
答：可透過標準化事件輸出與 API 將告警與調查上下文送入 SIEM，並在 SOAR 中編排隔離、封鎖與通報等回應動作，形成自動化處置流程。
問：是否適合零信任架構？
答：適合。Vectra AI 透過持續監測身分與網路行為，偵測策略繞過與權限濫用，補強零信任在實務運作中的偵測與回應能力。