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Agentic Managed Detection and Response (MDR)
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CrowdStrike Accelerates Agentic MDR with NVIDIA, Demonstrating 5x Faster Investigations and 3x Higher Triage Accuracy
Businesswire· 2026-03-17 04:35
公司与NVIDIA的合作进展 - CrowdStrike宣布扩大与NVIDIA的合作,利用NVIDIA Agent Toolkit(包含开源的NVIDIA Nemotron模型和NVIDIA NeMo Data Designer)来推进Agentic托管检测与响应,以增强专业安全代理并加速调查工作流程[1] - 公司还将扩展Charlotte AI AgentWorks,以支持NVIDIA Nemotron 3 Super模型,使组织能够利用最高效、最智能的开放模型构建自定义AI代理[2] - CrowdStrike与NVIDIA正通过“安全设计AI蓝图”进行合作,将NVIDIA OpenShell开源运行时与Falcon平台集成,以提升自主代理的安全性[4] 产品性能提升 - 早期内部测试显示,在NVIDIA Nemotron Nano和Nemotron Super模型的支持下,CrowdStrike Falcon® Complete Next-Gen MDR的调查速度最高提升5倍,高置信度良性分类性能的甄别准确率提升超过3倍[2] - CrowdStrike和NVIDIA的内部基准测试验证了性能提升:调查速度最高提升5倍,甄别准确率提升超过3倍,从而显著减少了人工甄别工作量[8] - 对NVIDIA Nemotron Nano模型进行微调后,在Falcon® LogScale中生成调查查询的准确率达到96%,提供了一个提升代理调查效率的自然语言界面[8] - 基于内部测试,代理调查平均时间为8.5分钟,而最长的人工调查时间为48分钟,由此得出最高5倍的速度提升[10] 技术实现与模型应用 - NVIDIA Nemotron模型使用NVIDIA NeMo Data Designer生成的合成数据进行了定制化,该工具从专家见解和第一方遥测数据中学习数据模式,以生成高质量的合成数据,从而创建增强模型准确性和工作流程一致性的结构化训练信号[7] - CrowdStrike评估了NVIDIA Nemotron模型在一系列潜在的Falcon Complete Next-Gen MDR用例中的应用,以编排调查工作流程并自动化大量的一级分析,同时保留分析师的监督[6] 行业背景与战略意义 - 随着对手越来越多地利用AI加速侦察、规避和横向移动,安全团队必须以机器速度和规模运作,团队每天处理数千个检测,通常需要人工审查以区分信号与噪音[3] - 在持续的人才短缺和成本限制下,在不增加人员的情况下提高速度和精度已成为一项战略要务[3] - Agentic MDR代表了托管防御的下一阶段演进,即AI原生代理增强专家分析师,以简化高容量工作流程、提升决策质量,并在企业环境中扩展精英级防护[4] - CrowdStrike与NVIDIA正在加速向Agentic安全运营中心的转变,以企业规模和机器速度实现Agentic MDR[9] 高管与第三方评论 - CrowdStrike首席商务官Daniel Bernard表示,托管防御的未来不是增加更多分析师,而是将AI代理直接嵌入安全运营中心,赋予分析师超能力,公司正与NVIDIA一起加速向Agentic MDR的转变[5] - NVIDIA企业AI产品副总裁Justin Boitano表示,与CrowdStrike一起,正在将安全、自主的AI代理引入安全运营,使组织能够推理威胁、实时行动并持续增强网络弹性[5] - Kroll全球网络与数据弹性集团主管David Burg评论称,CrowdStrike在Falcon Complete Next-Gen MDR中使用先进AI推理,标志着托管防御向前迈出了重要一步,通过加速调查和提高甄别准确性,使其团队能够为全球客户提供更快、高质量的结果[5] 公司业务与平台简介 - CrowdStrike是一家全球网络安全领导者,通过全球最先进的云原生平台重新定义了现代安全,该平台保护企业风险的关键领域:端点、云工作负载、身份和数据[11] - CrowdStrike Falcon®平台由CrowdStrike安全云和世界级AI驱动,利用实时攻击指标、威胁情报、不断演变的对手技术以及来自整个企业的丰富遥测数据,提供高度准确的检测、自动化保护与修复、精英威胁搜寻和优先漏洞可观测性[12] - Falcon平台采用单一轻量级代理架构,专为云构建,可实现快速、可扩展的部署、卓越的保护和性能、降低复杂性并实现即时价值[13]