8 lựa chọn thay thế cho Microsoft Project Perception: Miễn phí/Cách chọn mã nguồn mở (Phiên bản 2026)

8 lựa chọn thay thế miễn phí cho nhận thức về dự án Microsoft: Cách chọn mã nguồn mở (Phiên bản 2026)

Điểm chính của bài viết này Project Perception không phải là một "sản phẩm bảo mật" mà là một cơ chế cho phép AI agent đọc sơ đồ kết nối tài sản, ID và rủi ro nội bộ. Vì vậy, khi tìm kiếm giải pháp thay thế, ý tưởng thay thế một công cụ phát hiện không phải là một lựa chọn. Ngay cả với nguồn mở miễn phí, bạn có thể tự tạo một phần lớn sơ đồ này. Tuy nhiên, hầu hết các màn hình quản lý đều bằng tiếng Anh. Sẽ thực tế hơn nếu để AI xử lý bản dịch tiếng Nhật. Nếu bạn đang bắt đầu với ngân sách bằng 0, bộ 3 phần Wazuh + OpenCTI + osquery là điểm khởi đầu tốt. Nếu bạn không có đủ nhân lực, có thể gửi nó đến một công ty thương mại sẽ rẻ hơn.

Hộp thông tin Ban biên tập

Giá sản phẩm là 0 yên Nhật cho cấu hình nguồn mở (chỉ phí máy chủ)/Báo giá riêng lẻ chủ yếu được yêu cầu cho các sản phẩm thương mại

Tất cả các chức năng của Wazuh, OpenCTI, MISP, osquery, v.v. đều có sẵn miễn phí.

Các màn hình quản lý mã nguồn mở chính đều bằng tiếng Anh. Giải pháp thực sự là bổ sung bản dịch tiếng Nhật cho phía LLM.

Tất cả các mã nguồn mở chính được giới thiệu đều cung cấp API REST (miễn phí)

Hoàn thành trong máy chủ của riêng bạn. Có thể định cấu hình không xuất nhật ký thô sang SaaS bên ngoài

Khả thi. Vui lòng kiểm tra giấy phép vì nó bao gồm Apache 2.0 / GPL / AGPL, v.v.

Có thể (có kinh nghiệm vận hành tại chỗ/mạng kín)

1 đến 2 tuần đối với môi trường xác minh, 1 đến 3 tháng đối với vận hành sản xuất

Xác nhận lần cuối: Ngày 4 tháng 8 năm 2026 bởi ban biên tập

"Cơ sở hạ tầng bảo mật mới của Microsoft có vẻ tốt, nhưng tôi rất nóng lòng chờ đợi nó ở môi trường của mình." Nếu bạn đang tìm kiếm phương án thay thế trong tình huống như vậy, trước tiên bạn nên phân loại những gì bạn đang tìm kiếm sẽ nhanh hơn. Để trả lời trước tiên, giải pháp thay thế không phải là một công cụ duy nhất mà là sự kết hợp của ba lớp.

Microsoft Project Perception là cơ chế kết nối dữ liệu bảo mật nằm rải rác trên môi trường kỹ thuật số của công ty dưới dạng một "bối cảnh bảo mật" duy nhất và cho phép nhiều AI agent chia sẻ nhận thức tình huống giống nhau. Microsoft giải thích rằng bằng cách duy trì một kế hoạch chi tiết được cập nhật liên tục về tài sản, danh tính, mối quan hệ, rủi ro và hoạt động, các AI agent có thể truy cập một cách hiệu quả thông tin họ cần để đưa ra lý do về rủi ro và ưu tiên phản hồi mà không cần phải thu thập lại tín hiệu mỗi lần.

Nói cách khác, nhân vật chính không phải là công cụ phát hiện mà là bản đồ thông tin phía trước nó. Nếu bạn "tìm kiếm EDR thay thế" mà không hiểu điều này, bạn sẽ thực hiện một giao dịch mua hoàn toàn khác.

Bản chất thực sự của Nhận thức dự án không phải là “phát hiện” mà là “bản đồ chung”

Để tóm tắt triết lý thiết kế đã được xuất bản, cốt lõi của Nhận thức dự án là bản đồ trạng thái được chia sẻ bởi các tổng đài viên. Bản thân việc phát hiện được xử lý bởi các sản phẩm hiện có và đầu ra có ý nghĩa.

Một khi bạn hiểu được điều này, bạn sẽ có thể tìm được phương án thay thế. Trong các hoạt động an ninh thông thường, mỗi khi có cảnh báo đến, người phụ trách sẽ thu thập thủ công các câu hỏi như, ``Ai sở hữu thiết bị này?'' ``Quyền này có thực sự cần thiết không?'' ``Có xảy ra sự cố tương tự vào tuần trước không?'' Vai trò của bản đồ là cấu trúc và chuẩn bị các bước sơ bộ cho cuộc điều tra này.

Lợi ích dành cho các AI agent rất dễ hiểu. Việc thu thập lại bối cảnh từ đầu mỗi lần sẽ tiêu tốn một lượng lớn ký tự (mã thông báo). Nếu bạn có bản đồ trước, bạn chỉ có thể vẽ những phần bạn cần.

Nói tóm lại, nếu bạn muốn tạo một sự thay thế, trước tiên hãy chuẩn bị ``cấu trúc dữ liệu mang lại ý nghĩa cho cảnh báo'' thay vì ``công cụ đưa ra cảnh báo.'' Một cấu hình loại trừ điều này sẽ không trở nên thông minh hơn ngay cả khi AI được cài đặt.

Tại sao bạn lại tìm kiếm một giải pháp thay thế?

Lý do để xem xét các lựa chọn thay thế chủ yếu là do các điều kiện tiên quyết không phù hợp hơn là do không hài lòng về chức năng. Dưới đây là bốn cái phổ biến.

Trong các môi trường không tập trung vào Microsoft 365 hoặc Entra, lợi ích của các tính năng hàng đầu là rất yếu.
Không thể đọc chi tiết các định dạng và phí cung cấp, không thể tạo số liệu phê duyệt
Có những yêu cầu của ngành ngăn chặn việc đưa gỗ thô vào khu vực nước ngoài.
Điều tôi muốn xác minh là "bây giờ" và tôi rất nóng lòng chờ bản phát hành chính thức.

Đặc biệt, điều thứ ba là một hạn chế nghiêm trọng đối với các công ty Nhật Bản. Trong lĩnh vực tài chính, y học và khu vực công, vị trí của dữ liệu được ghi trong bảng yêu cầu.

Nếu bạn muốn chạy nó trong một khu vực khép kín, lựa chọn tự nhiên là nguồn mở. Từ đây chúng ta sẽ đi vào chi tiết cụ thể về cách kết hợp nó lại với nhau.

Tôi cũng muốn đọc nó

TypingMind là gì? Giá và các tùy chọn lựa chọn bắt đầu từ $39 (phiên bản 2026)

TypingMind là màn hình trò chuyện một lần, nơi bạn có thể sử dụng nhiều AI bằng khóa API của riêng mình. Chúng tôi đã sắp xếp các nội dung của Tiêu chuẩn $39, Mở rộng $79 và Cao cấp $99, phiên bản Nhóm bắt đầu từ $83 mỗi tháng, nơi lưu dữ liệu và mức độ bạn có thể sử dụng miễn phí bằng cách sử dụng thông tin chính thức kể từ tháng 8 năm 2026.

Ngày 7 tháng 8 năm 2026

14 bài toán và giải pháp triển khai AI trong các công ty xây dựng và ngành xây dựng

Phải mất nửa ngày để tạo ước tính và bạn có thể thu thập 20 báo cáo hàng ngày. Chúng tôi đã sắp xếp 14 vấn đề gặp phải khi giới thiệu AI trong ngành xây dựng dưới dạng Hỏi đáp. Hầu hết các nguyên nhân không nằm ở hiệu suất của AI mà nằm ở cách nó được phân phối. Nó bao gồm bản tóm tắt chi tiết về báo cáo hàng ngày, cách bắt đầu sau một tuần, chi phí khoảng 3.000 yên Nhật mỗi tháng và những điểm cần lưu ý về trợ cấp.

Ngày 7 tháng 8 năm 2026

Ba điều cần cân nhắc trước khi lựa chọn giải pháp thay thế

Tôi luôn bị lạc khi bắt đầu với các công cụ. Sau khi bạn quyết định ba trục trước, các ứng cử viên sẽ tự động được thu hẹp.

trục quyết định	sự lựa chọn	Gợi ý cho việc ra quyết định
Vị trí dữ liệu	Máy chủ riêng / Đám mây trong nước / SaaS ở nước ngoài	Nếu “Vị trí” được đề cập trong quy định, hãy chọn công ty của bạn.
Cơ quan hoạt động chính	Nhân viên chuyên trách nội bộ/Hệ thống thông tin đồng thời/Thuê ngoài	Nếu bạn kiêm nhiệm, việc giải quyết các vấn đề thương mại sẽ có hiệu quả.
Cách sử dụng AI	Chỉ hỗ trợ điều tra / Tối đa tự động hóa phản hồi chính	Nếu bạn muốn tiến xa hơn đến mức tự động hóa, độ chính xác của bản đồ là rất quan trọng.

Nói cách khác, một khi bạn đã quyết định về địa điểm và số lượng nhân sự, gần như chắc chắn liệu bạn sẽ tập trung vào việc sử dụng nguồn mở hay thương mại. Độ sâu của AI có thể được bổ sung sau.

Viết ba trục này lên một tờ giấy, sau đó nhìn vào danh sách ứng viên bên dưới.

8 lựa chọn thay thế nguồn mở và miễn phí

Các tiêu chuẩn có thể được sử dụng miễn phí và cũng được phép sử dụng cho mục đích thương mại được sắp xếp theo lớp chức năng. Bạn có thể chạy mọi thứ trên máy chủ của riêng bạn.

dụng cụ	Lớp chịu trách nhiệm	Vai trò thay thế	Giao diện người dùng tiếng Nhật
Wazuh	Phát hiện/tổng hợp nhật ký	Giám sát thiết bị và máy chủ, nền tảng của SIEM	không có
OpenCTI	thông tin về mối đe dọa	Biểu đồ mối quan hệ giữa kẻ tấn công, kỹ thuật và tài sản	không có
MISP	Chia sẻ thông tin về mối đe dọa	Quản lý chỉ số (IoC) và cộng tác bên ngoài	không có
cây đặt câu hỏi	Nắm rõ tình trạng thực tế của tài sản	Truy vấn trạng thái thiết bị đầu cuối bằng SQL	không có
Velociraptor	Điều tra chi tiết	Điều tra điểm cuối sau vi phạm	không có
Suricata	giám sát mạng	Phát hiện bất thường trong giao tiếp	không có
falco	Giám sát container	Phát hiện hành vi đáng ngờ trong thời gian chạy	không có
Sigma/OCSF	định dạng chung	Tiêu chuẩn hóa các quy tắc phát hiện và mục nhật ký	Không áp dụng

Nói cách khác, khu vực mà Project Perception tập hợp lại trong một sản phẩm sẽ được chia thành 8 phần và tập hợp lại. Bạn không cần phải đặt mọi thứ vào cùng một lúc.

Câu trả lời về cấu hình tối thiểu sẽ được đưa ra ở hiệp 2. Đầu tiên, hãy bắt đầu với cách tạo một "bản đồ".

Cách lắp ráp “sơ đồ mặt bằng” bằng nguồn mở

Bạn sẽ không bị lạc nếu nghĩ đến việc lập bản đồ theo ba bước. Thu thập, sắp xếp, kết nối.

Wazuh và osquery chịu trách nhiệm thu thập. Wazuh cài đặt một agent trên mỗi thiết bị đầu cuối để nhận nhật ký và thay đổi tệp, đồng thời osquery cho phép bạn sử dụng SQL để truy vấn "cái gì có trên thiết bị đầu cuối nào". Với hai điều này, bạn sẽ có thể xem trạng thái thực tế của tài sản của mình ở dạng văn bản.

Căn chỉnh chúng khá hiệu quả. Nếu tên các mục trong nhật ký khác nhau thì ngay cả khi AI đọc được cũng không thể liên hệ được. Nếu bạn lưu trữ nó trong OCSF (lược đồ chung cho nhật ký bảo mật), quá trình xử lý hậu kỳ sẽ trở nên dễ dàng hơn nhiều. Nếu các quy tắc phát hiện cũng được viết bằng ký hiệu chung Sigma thì nội dung sẽ vẫn giữ nguyên ngay cả khi nền tảng bị thay đổi.

Kết nối là công việc của OpenCTI. Nó gần nhất với cái mà Project Perception gọi là "sơ đồ mối quan hệ" vì nó cho phép bạn có những kẻ tấn công, phương pháp, chỉ báo xâm phạm và tài sản của công ty bạn làm biểu đồ mối quan hệ.

Tổ chức cho đến nay: Thu thập (Wazuh/osquery) → Sắp xếp (OCSF/Sigma) → Kết nối (OpenCTI). Khi bạn tạo được ba giai đoạn này, nền tảng mà AI agent sẽ đọc sẽ được hoàn thành. Mặt khác, cấu hình bỏ qua bước này và gửi trực tiếp nhật ký thô tới LLM sẽ tốn kém và thiếu độ chính xác.

Sau khi đã có nền tảng, cuối cùng cũng đến lúc AI phát huy tác dụng.

Các AI agent kết nối như thế nào?

Kết nối chính là thông qua MCP (một hệ thống được tiêu chuẩn hóa để gọi AI từ phần mềm khác). Vì OpenCTI và Wazuh có API REST, chúng tôi sẽ cài đặt một máy chủ MCP phía trước nó để agent có thể hỏi về ``những thay đổi trên thiết bị này trong 7 ngày qua'' và ``tài sản liên quan đến chỉ mục này.''

Có hai cách để tạo phía agent.

Nếu bạn muốn lắp ráp mà không cần viết mã, hãy sử dụng Dify hoặc n8n để tạo quy trình làm việc.
Nếu bạn ưu tiên chất lượng suy luận của nghiên cứu của mình, hãy có một công cụ trực tiếp trong mô hình của bạn, chẳng hạn như Claude.

Cái trước là điểm vào tự động hóa nhanh nhất. Nếu bạn chưa sử dụng các công cụ tự động hóa loại quy trình làm việc, bắt đầu với n8n sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan hơn.

Điều quan trọng ở đây là không cấp quyền ghi cho agent. Nhiệm vụ đọc và tóm tắt được giao cho con người, việc chặn và cách ly là trách nhiệm của con người. Sẽ an toàn hơn khi đi theo đường này trong ba tháng đầu tiên.

Chủ đề về thiết kế thẩm quyền cũng là một lĩnh vực có xu hướng xung đột với bộ phận kiểm toán từ góc độ kiểm soát. Mọi việc sẽ diễn ra nhanh hơn nếu bạn lần đầu tiên biết các công cụ mà bên kiểm toán có, vì vậy nếu bạn xem qua cách tổ chức các công cụ AI có thể sử dụng trong kiểm toán nội bộ, sẽ giảm được thời gian giải thích nội bộ.

Bạn có thể làm được bao nhiêu miễn phí?

Về giá thành sản phẩm, cả 8 sản phẩm được giới thiệu đều có giá 0 yên Nhật. Các chi phí duy nhất liên quan là phí máy chủ và chi phí lao động.

Tuy nhiên, dịch vụ miễn phí đi kèm với điều kiện. Các giấy phép bao gồm Apache 2.0, GPL, AGPL, v.v. và cách xử lý thay đổi, đặc biệt khi kết hợp AGPL vào dịch vụ của riêng bạn và cung cấp dịch vụ đó cho bên ngoài. Nếu bạn chỉ sử dụng nó cho mục đích nội bộ thì hầu như không cần phải lo lắng về điều đó.

Ba điểm sau đây có vấn đề trong cấu hình miễn phí.

Không có hỗ trợ chính bằng tiếng Nhật (tài liệu tiếng Anh và cộng đồng tình nguyện viên)
Tự theo dõi các bản cập nhật phiên bản
Không có ai để lắng nghe khi có vấn đề

Nói cách khác, nếu bạn có một người có thể vận hành Linux thì mọi thứ sẽ hoạt động tốt. Nếu không có thời gian dành riêng, cấu hình miễn phí sẽ trở nên đắt đỏ. Tốt nhất là nên ước tính trung thực ở đây.

Việc so sánh chi phí sẽ được thể hiện dưới dạng các con số trong bảng ở nửa sau.

Nó có thể được vận hành bằng tiếng Nhật không?

Màn hình quản lý chủ yếu bằng tiếng Anh. Tốt hơn hết là đừng có kỳ vọng cao ở đây.

Tuy nhiên, sự bế tắc thực tế nhỏ hơn dự kiến. Đó là vì thứ bạn cần đọc là kết quả nghiên cứu chứ không phải màn hình. Bằng cách chuyển JSON được lấy từ API sang LLM và tóm tắt nó bằng tiếng Nhật, các hoạt động hàng ngày có thể được hoàn thành bằng tiếng Nhật. Giải thích cảnh báo, tổ chức phạm vi tác động và dự thảo báo cáo. Khu vực này tương thích với tự động hóa.

Khi tìm kiếm thông tin bằng tiếng Nhật, sử dụng nguồn thông tin trong nước kết hợp với AI tìm kiếm mạnh sẽ nhanh hơn. Biết cách sử dụng Felo sẽ thay đổi tốc độ bạn có thể tiếp nhận các báo cáo trong nước về các lỗ hổng và cảnh báo từ các tổ chức công.

Nếu muốn hoàn tất quy trình với mô hình tự lưu trữ, bạn cũng có tùy chọn có mô hình trọng lượng mở nội bộ. Lời giải thích về Meta AI, tổ chức phả hệ của nó, là điểm khởi đầu dễ hiểu.

Nói cách khác, sự hỗ trợ của Nhật Bản không được giải quyết bằng "chức năng công cụ" mà bằng "thiết kế cấu hình". Tiếp theo là mặt thương mại.

Tôi nên thay thế công cụ thương mại nào?

Nếu thiếu nhân lực hoặc nếu ban quản lý đang tìm người chăm sóc họ thì quyết định đúng đắn là chuyển sang kinh doanh. Chúng tôi sẽ tổ chức những cái tên đại diện dễ dàng được phê duyệt trong nước.

dụng cụ	Khu vực đặc sản	tình huống thích hợp
đám đông đình công	Bảo vệ điểm cuối và săn lùng mối đe dọa	Có nhiều thiết bị đầu cuối và cần phải giám sát 24 giờ.
SentinelOne	Tự động phát hiện và phản hồi tự động	Nhu cầu tự động hóa do thiếu nhân sự vận hành
rải rác	Nền tảng phân tích cho nhật ký quy mô lớn	Hiện đã có một lượng lớn nhật ký và trục phân tích đã được xác định.
An ninh Aikido	Phát triển ~ Kiểm tra hàng loạt cấu hình đám mây	Chiến trường chính là bảo vệ sản phẩm của chính mình
Snyk/Semgrep	Kiểm tra mã và phần phụ thuộc	Nhóm phát triển muốn phá hủy nó trước.

Giá cả thường không được tiết lộ hoặc chênh lệch nhiều tùy theo điều kiện nên vui lòng sử dụng ước tính làm ước tính. Ngay cả khi bạn viết số tiền chung ở đây, nó cũng không thể được sử dụng để phê duyệt.

Nói cách khác, cột lựa chọn thay đổi hoàn toàn tùy thuộc vào việc bạn đang bảo vệ thiết bị đầu cuối hay mã. Nếu bạn cố gắng che cả hai bằng một chai thì đó thường sẽ là một khoản mua đắt tiền.

Nếu hỗ trợ an ninh trong nước là một lựa chọn, thì việc kết hợp nó với dịch vụ chẩn đoán như Flatt Security là thực tế. Toàn bộ danh mục được nhóm lại với nhau trong Bảo mật AI.

SentinelOne là sản phẩm an ninh mạng có chức năng phát hiện, ngăn chặn và ứng phó với các mối đe dọa về điểm cuối, đám mây và danh tính bằng cách sử dụng nền tảng Singularity kết hợp AI. Nó có thể phân tích hành vi của phần mềm độc hại và ransomware trước và sau khi thực thi, đồng thời tự động hóa quá trình cô lập thiết bị nạn nhân, dừng quá trình và sửa chữa chúng. Tương quan các sự kiện liên quan đến thiết bị, khối lượng công việc trên đám mây và danh tính bằng XDR để trực quan hóa luồng tấn công. Thích hợp cho các công ty cỡ trung bình, công ty lớn và tổ chức có nhiều thiết bị được quản lý muốn tăng tốc độ phản hồi của SOC.

Sự khác biệt về chi phí giữa thương mại và nguồn mở là gì?

Nếu bạn chỉ so sánh dựa trên “giá thành sản phẩm”, bạn sẽ mắc sai lầm. Hãy xem xét chi phí lao động và thời gian khởi động cạnh nhau.

Các mục so sánh	cấu hình mã nguồn mở
giá thành sản phẩm	0 yên Nhật (chỉ phí máy chủ)	Báo giá riêng
Phóng	Xác minh 1-2 tuần / Sản xuất 1-3 tháng	ngày đến tuần
Nhân sự cần thiết	Tương đương với một người có thể vận hành Linux	Có thể giữ các vị trí đồng thời
Vào lúc thất bại	tự lực và cộng đồng	hỗ trợ nhà cung cấp
Vị trí dữ liệu	Kiểm soát hoàn toàn nội bộ	Yêu cầu xác nhận trong hợp đồng
chuyển khoản	Dễ dàng với định dạng chuẩn	Sự phụ thuộc có xu hướng vẫn còn

Nói cách khác, mã nguồn mở được cấu trúc để “thay tiền cho con người”. Nếu một tổ chức chọn thứ gì đó không thể cung cấp cho con người, tổ chức đó sẽ để lại một nền tảng mà không ai có thể động tới sau sáu tháng. Đây là một sai lầm tôi đã thấy nhiều lần.

Một hướng dẫn cho sự phán xét. Nếu bạn có thể dành ít hơn 8 giờ một tuần cho công việc bảo mật, tổng chi phí sẽ thấp hơn nếu bạn tập trung vào công việc thương mại.

Các bước triển khai sau 4 tuần

Toàn bộ công ty không thể làm như vậy cùng một lúc. Thu hẹp phạm vi và tạo một mô hình.

Tuần 1: Thiết lập một máy chủ xác minh, cài đặt Wazuh và chỉ kết nối 10 thiết bị đầu cuối. Đây là nơi bạn có thể cảm nhận được nhật ký sẽ đến như thế nào.

Tuần 2: Thêm osquery để có thể lấy thông tin tài sản và quyết định thiết kế gửi các mục nhật ký đến OCSF. Sản phẩm được giao của tuần này là một bản ghi nhớ thiết kế.

Tuần 3: Thiết lập OpenCTI để liên kết thông tin về mối đe dọa bên ngoài với tài sản của công ty bạn. Đây là lần đầu tiên nó bắt đầu trông giống như một "bản đồ".

Tuần 4: Kết nối AI agent qua MCP và thử đọc bản tóm tắt điều tra. Kiểm tra các kết luận do người khác rút ra và ghi lại bất kỳ sự khác biệt nào.

Câu trả lời mà chúng tôi sẽ đưa ra trong bốn tuần tới sẽ là ``Chúng ta nên đưa nó vào sản xuất hay chuyển sang sử dụng thương mại?'' Nếu bạn trì hoãn quyết định, môi trường xác minh sẽ trở nên mặn mà.

Ở giai đoạn biên soạn sơ đồ cấu hình thành tài liệu nội bộ, bạn cũng sẽ cần đến các công cụ để tạo sơ đồ. Khi tạo hình minh họa bằng AI thế hệ, nếu bạn muốn hoàn thiện nó cục bộ, sự khác biệt giữa ComfyUI và Stable Diffusion sẽ hữu ích và nếu bạn muốn minh họa tài liệu dễ dàng hơn, bạn nên chọn từ so sánh các công cụ tạo hình minh họa sẽ nhanh hơn.

3 điểm có xu hướng bị lỗi trong quá trình di chuyển

Tôi thường thấy những trở ngại tương tự. Hãy nghiền nát nó trước.

Trước tiên, hãy gửi nhật ký thô đến LLM. Số lượng ký tự tăng lên nhưng độ chính xác không cải thiện. Cấu trúc nó và sau đó chuyển nó đi.

Thứ hai, trao quyền chặn agent. Sự tin cậy kết thúc khi mạng ngừng hoạt động do một kết quả dương tính giả. Bắt đầu bằng việc đọc.

Thứ ba, không sử dụng các định dạng phổ biến như Sigma hoặc OCSF. Nếu bạn tạo định dạng của riêng mình, bạn sẽ phải bắt đầu lại từ đầu mỗi khi chuyển đổi. Tuân thủ các tiêu chuẩn là hành động mua tự do trong tương lai.

Nếu bạn làm theo ba điểm này, tài sản của bạn sẽ vẫn còn ngay cả khi bạn chuyển sang mục đích sử dụng thương mại giữa chừng.

Ban biên tập Phán quyết

Nếu bạn đang tìm kiếm giải pháp thay thế "một sản phẩm" cho Nhận thức dự án, bạn sẽ thất vọng. Đó là bởi vì chúng ta không nói về một sản phẩm phát hiện mà là về cấu trúc thông tin được AI agent đọc.

Dựa trên tiền đề đó, nguồn mở miễn phí là một món hời tuyệt đối. Với Wazuh, osquery và OpenCTI, giá thành sản phẩm bằng 0 và gỗ thô không cần phải xuất khẩu ra nước ngoài. Đối với các tổ chức có yêu cầu đóng cửa, không có điểm khởi đầu nào tốt hơn. Nếu bạn đã xem xét SIEM, bạn sẽ có thể cảm nhận được nó trong vòng một hoặc hai tuần.

Tuy nhiên, có những điều kiện. Phải có một người chạm vào Linux. Nếu thiếu điều này, bạn sẽ chỉ còn lại một nền tảng mà không ai cập nhật sau sáu tháng. Nếu bạn không có 8 giờ rảnh rỗi mỗi tuần, lựa chọn thương mại như CrowdStrike hoặc SentinelOne sẽ khiến bạn tốn ít tiền hơn.

Ban biên tập có một đề nghị. Đầu tiên, hãy tiến hành bài kiểm tra xác minh kéo dài 4 tuần để xác định xem công ty của bạn có đủ năng lực hoạt động hay không. Trước khi chọn công cụ, hãy đo năng lực còn lại của một người. Những lời giới thiệu bỏ qua điểm này sẽ không hiệu quả, bất kể giá cả như thế nào.

Các câu hỏi thường gặp (FAQ)

Câu hỏi: Bây giờ tôi có thể sử dụng Project Perception không?

Thông tin được đưa ra chủ yếu là giải thích về triết lý thiết kế và chi tiết về hình thức cung cấp cũng như phí còn hạn chế. Nếu bạn muốn kết hợp nó vào kế hoạch triển khai của mình, bạn có thể kiểm tra thông báo chính thức của Microsoft và kế hoạch thay thế bằng các sản phẩm hiện có trong thời điểm hiện tại.

Hỏi. Chỉ sử dụng nguồn mở miễn phí để sử dụng trong sản xuất có được không?

Về mặt kỹ thuật thì có thể. Trên thực tế, không có gì lạ khi thấy Wazuh được sử dụng trong sản xuất trong môi trường khép kín. Cổ là người. Yếu tố quyết định là liệu bạn có sẵn sàng đối mặt với những thất bại và tự mình cập nhật thông tin cập nhật hay không.

Q. Tôi có thể nhận được hỗ trợ bằng tiếng Nhật không?

Mã nguồn mở mình giới thiệu không có bộ phận hỗ trợ chính thức bằng tiếng Nhật. Nếu muốn tư vấn bằng tiếng Nhật, bạn có thể thuê ngoài hoạt động cho một công ty hỗ trợ an ninh trong nước hoặc ký hợp đồng thông qua một nhà phân phối sản phẩm thương mại trong nước.

Q. Nếu chỉ được chọn một, bạn nên bắt đầu bằng cái nào?

Đây là Wazuh. Nếu trước tiên bạn không tạo nền tảng tổng hợp nhật ký từ các thiết bị và máy chủ, bạn sẽ không thấy bất kỳ tác dụng nào ngay cả khi bạn thêm các công cụ khác. Mặt khác, nếu bạn có phần này thì có thể thêm vào sau theo thứ tự.

Câu hỏi: Liệu kết quả dương tính giả có giảm đi nếu tôi giao việc đó cho nhân viên AI không?

Điều được giảm bớt không phải là bản thân các kết quả dương tính giả mà là thời gian cần thiết để điều tra. Việc để người phụ trách sắp xếp các cảnh báo và thu thập thông tin liên quan sẽ giúp họ tập trung vào việc đưa ra quyết định. Độ chính xác của việc phát hiện phần lớn được xác định bởi các quy tắc và chất lượng dữ liệu.

Câu hỏi: Có thể phát hiện lỗi cấu hình đám mây bằng cơ chế tương tự không?

Bạn có thể thấy nó. Tuy nhiên, vì các lớp khác nhau nên bạn sẽ cần thêm một công cụ kiểm tra đặc biệt. Nếu bạn muốn xem xét sự phát triển và cấu hình đám mây cùng một lúc, thì không đâu khác ngoài Aikido Security và nếu bạn muốn xem xét các lỗ hổng trong các gói phụ thuộc, thì không đâu khác ngoài Snyk.

Q. Đâu là những lựa chọn thực tế nếu không có người tận tâm trong công ty?

Nó là sự kết hợp giữa SaaS thương mại và các dịch vụ giám sát bên ngoài. Các cấu hình nguồn mở được thiết kế để “làm tăng giá thành sản phẩm thay vì trả chi phí lao động”, vì vậy chúng không thể hoạt động nếu không có người tham gia.

H. Tôi có thể chuyển từ nguồn mở sang thương mại ở giữa không?

Điều đó là có thể. Tuy nhiên, có một điều kiện: Quy tắc phát hiện phải ở định dạng chung như Sigma và các mục nhật ký phải ở định dạng chung như OCSF. Nếu bạn tạo một định dạng độc quyền, chi phí chuyển đổi sẽ tăng vọt.

Aikido Security là một nền tảng dành cho các nhà phát triển giúp phát hiện và khắc phục các rủi ro bảo mật trong mã, phần phụ thuộc, đám mây và môi trường thực thi trên một màn hình. SAST có thể xác định các lỗ hổng trong mã nguồn trước khi hợp nhất và SCA có thể liên tục quản lý các CVE, giấy phép và tạo SBOM đã biết cho các phần phụ thuộc mã nguồn mở. Nó cũng quét các cấu hình sai IaC, rò rỉ bí mật và các gói độc hại trong Terraform, CloudFormation và Kubernetes, đồng thời đề xuất các bản sửa lỗi bằng AI AutoFix. Thích hợp cho các nhóm kỹ thuật muốn giảm tiếng ồn trong quá trình phát triển của mình mà không cần phải sử dụng nhiều sản phẩm bảo mật.

Xem các so sánh/lựa chọn thay thế liên quan

Nếu bạn đang thu hẹp các ứng cử viên thay thế theo cách sử dụng, việc xem xét chúng theo thứ tự này sẽ làm giảm sự trùng lặp.

Xem các lựa chọn thay thế cho CrowdStrike — Khi bạn muốn thay thế khả năng bảo vệ thiết bị làm cốt lõi của mình
Xem xét các lựa chọn thay thế cho Splunk — khi xem xét lại chi phí cơ sở hạ tầng phân tích nhật ký của bạn
Xem các lựa chọn thay thế cho Aikido Security - khi bạn muốn bảo vệ sự phát triển và cấu hình đám mây của mình cùng một lúc
Xem các lựa chọn thay thế cho Snyk — khi bạn muốn kiểm tra các gói phụ thuộc với giá rẻ
Xem các lựa chọn thay thế cho Semgrep — khi bạn muốn so sánh các hoạt động của quy tắc kiểm tra mã
Xem xét các lựa chọn thay thế cho Microsoft 365 Copilot — khi xem xét giảm sự phụ thuộc vào Microsoft
Danh sách các công cụ liên quan đến bảo mật — khi bạn muốn xem toàn bộ danh mục

Đọc cái này vào lần sau. Nếu bạn đọc cách tổ chức các công cụ AI có thể được sử dụng trong kiểm toán nội bộ trước tiên, bạn sẽ có thể tránh được những điểm chắc chắn sẽ xuất hiện trong phần giải thích từ phía kiểm soát, điều này sẽ làm giảm số lượng yêu cầu phê duyệt qua lại.

Trang web chính thức của từng công cụ (thông tin chính)

Giá cả, chức năng và phạm vi hỗ trợ là thông tin chính được cung cấp bởi trang web chính thức của mỗi công ty. Bài viết này dựa trên xác minh tại thời điểm xuất bản, nhưng hãy nhớ kiểm tra từng trang chính thức để biết các điều kiện chính xác và mới nhất.

CrowdStrike Charlotte — Trang web chính thức (xem chi tiết)
SentinelOne — Trang web chính thức (xem chi tiết)
Splunk AI — Trang web chính thức (xem chi tiết)
Aikido Security — Trang web chính thức (xem chi tiết)

Đám ĐôngStrike Charlotte

CrowdStrike Charlotte AI là nhà phân tích bảo mật AI giúp SOC phát hiện, điều tra và phản hồi trên nền tảng Falcon. Đặt câu hỏi về dữ liệu mối đe dọa và trạng thái cảnh báo bằng ngôn ngữ tự nhiên, đồng thời tự động hóa việc phân loại phát hiện để sắp xếp và ưu tiên các thông báo dương tính giả và thông báo có rủi ro thấp. Phản hồi của agent và SOAR agent có thể xử lý việc phân tích nguyên nhân gốc rễ, hiểu sự phát triển theo chiều ngang, trình bày các quy trình phản hồi và thậm chí là phối hợp quy trình làm việc giữa các AI agent. Thích hợp cho các tổ chức như SOC, MDR và các cơ quan công hoạt động trong môi trường CrowdStrike muốn mở rộng khả năng phán đoán của nhà phân tích trong tầm kiểm soát.