De kans is groot dat je vandaag al een e-mail hebt verwijderd die nét niet goed voelde. Of dat je collega meldde dat hij een inlogpoging zag vanaf een onbekende locatie. Het zijn signalen die in een moderne IT-omgeving niet meer incidenteel zijn, maar structureel. En de hoeveelheid van dit soort meldingen groeit. Hoe houd je overzicht, blijf je proactief én voorkom je dat echte dreigingen over het hoofd worden gezien? Threat detection met behulp van AI helpt om door de bomen het bos te blijven zien. In dit blog lees je hoe oplossingen zoals Microsoft Defender XDR en Microsoft Sentinel – en andere platforms – helpen om aanvallen sneller te herkennen én erop te reageren.

Wat is AI-gedreven threat detection?

Threat detection op basis van AI gaat over het gebruik van algoritmes en machine learning (ML) om afwijkingen, patronen en potentiële dreigingen te herkennen binnen een IT-omgeving. In tegenstelling tot handmatige of rule-based detectie, leert een AI-model van historische data en past het zichzelf continu aan aan nieuwe bedreigingen.

Waar traditionele systemen afhankelijk zijn van signature-based herkenning (zoals virusscanners), kijkt AI naar gedrag, context én afwijkingen. Daardoor kunnen onbekende of zero-day-aanvallen veel sneller worden opgemerkt.

Microsoft Defender XDR

Microsoft Defender XDR (Extended Detection and Response) is één van de pijlers van cybersecurity. Het integreert meerdere datastromen van verschillende beveiligingslagen. Denk aan endpoints (Defender for Endpoint), netwerken, Cloudapps (Defender for Cloud Apps), e-mail (Defender for Office 365) én identiteitssystemen (Defender for Identity). Hierdoor kan de methode correlaties maken, bredere dreigingen detecteren en geautomatiseerde responsacties ondernemen als dat nodig is. Een aanval begint bijvoorbeeld met phising, waarbij inloggegevens worden gestolen. De aanvaller logt in via een cloudapplicatie als Microsoft 365 en verplaatst zich naar verschillende endpoints. XDR combineert signalen uit verschillende kanalen om dit afwijkende gedrag te detecteren.

Hoe speelt AI hier een rol in?

• Het samenvoegen van signalen uit verschillende kanalen (zoals verdachte e-mail gekoppeld aan verdachte inlogpogingen)
• Het prioriteren van alerts op basis van risicoscore en waarschijnlijkheid
• Het automatisch voorstellen of uitvoeren van herstelmaatregelen, zoals het afschermen van een apparaat of het resetten van een account

Voorbeeld: als een gebruiker een kwaadaardige bijlage opent, en er direct daarna een login volgt vanaf een onbekende locatie, herkent Defender XDR het patroon en genereert een high-fidelity alert met context.

Microsoft Sentinel: cloud-native SIEM met AI-analyse

Microsoft Sentinel is een cloud-native SIEM (Security Information and Event Management)- en SOAR– (Security Orchestration, Automation, and Response) oplossing die enorme hoeveelheden loggegevens verwerkt, visualiseert én analyseert. Het is daarmee een schaalbare, cloud-native securityoplossing.

Sentinel gebruikt AI om:

• Afwijkingen te herkennen op basis van gedragsmodellen
• Threat hunting geautomatiseerd mogelijk te maken
• Machine learning-rules toe te passen op eigen query’s (ook wel: KQL). KQL staat voor Kusto Query Language – een krachtige, maar toegankelijke querytaal waarmee je zelf regels kunt schrijven die gedrag analyseren. In combinatie met machine learning kun je automatisch afwijkend gedrag herkennen en hier direct op inspelen

Een sterk punt van Microsoft Sentinel is de integratie met andere Azure-diensten, waardoor het een overzicht biedt van applicaties, netwerken en infrastructuur. AI zorgt ervoor dat analisten minder tijd kwijt zijn aan false positives en sneller échte bedreigingen kunnen signaleren.

Andere AI-platformen

Hoewel Microsoft veelgebruikte tools biedt, zijn er ook andere aanbieders met krachtige AI-functies:

• CrowdStrike Falcon. Maakt gebruik van cloud-analytics en gedragsgebaseerde detectie. Hun AI herkent afwijkend procesgedrag en past next-generation antivirus toe om je organisatie te beschermen met behulp van AI
• Darktrace. Deze tool staat bekend om de toepassing van zelflerende AI. Het model leert het normale gedrag van elke device, gebruiker en netwerksegment, en detecteert afwijkingen constant. Dit maakt het zeer effectief tegen insider threats en aanvallen van buitenaf
• Palo Alto Cortex XDR. Combineert endpoint-, netwerk- en clouddata om met AI-risico’s te detecteren en incidentrespons te automatiseren. Sterker nog, dit was één van de allereerste applicatie hiervoor

Deze tools laten zien dat AI-detectie niet gebonden is aan een specifiek platform, maar breed inzetbaar is.

Waarom is AI eigenlijk nodig voor threat detection?

Inmiddels zijn cyberaanvallen en de impact ervan bijna niet meer bij te benen, wat het voor menselijke analisten onmogelijk maakt om alles handmatig bij te houden. Dan hebben we het over:

• Volume. Grote organisaties ontvangen ontelbare security-events per dag, maar ook kleinere organisaties zijn steeds vaker doelwit van cybercriminelen
• Variatie. Aanvallen veranderen constant van vorm of zijn compleet vernieuwd, waardoor traditionele beveiligingsmethoden ze niet meer kunnen herkennen
• Snelheid. Ransomware kan zich binnen minuten verspreiden binnen een netwerk

AI kan patronen detecteren en verbanden leggen die voor mensen bijna niet te vinden zijn. Het versnelt de tijd tussen detectie en respons, vermindert ruis, en helpt bij proactieve threat hunting.

AI threat detection + menselijke expertise = sterkste combinatie

Het is duidelijk: AI is ontzettend krachtig in cybersecurity voor organisaties, in verschillende tools. Echter, is het natuurlijk nooit vervanging voor menselijke analisten. Het biedt namelijk context, correlatie en aanbevelingen, maar het is aan mensen om:

• De interpretatie van alerts te doen
• Modellen en thresholds te finetunen
• Strategische beslissingen te nemen over beperkingen van schade en de communicatie
• Controleren en bijsturen van de acties van AI

Het gaat dus om de samenwerking tussen AI en securityteams. Dat leidt uiteindelijk samen tot snellere responstijden en betere besluitvorming. Sommige organisaties kiezen voor een SOC-as-a-Service-model waarin AI en menselijke expertise samenkomen in een externe dienst.

AI inzetten in je organisatie: praktische stappen

1. Kies een platform dat past bij je IT-landschap (bijvoorbeeld Microsoft als je al in M365 werkt)
2. Zorg voor integratie van verschillende bronnen als endpoint, netwerk, identiteit, e-mail en cloudapps, waarvoor bijvoorbeeld Microsoft Defender verschillende oplossingen als Microsoft Defender for Endpoint en Microsoft Defender for Identity (voorheen: Azure Advances Threat Protection) biedt
3. Start eenvoudig met basismodellen en train verder op eigen gedragspatronen
4. Gebruik automatisering waar mogelijk, bijvoorbeeld automatische afzondering van besmette devices
5. Investeer in kennis en interpretatie: AI zonder context is namelijk niet veel waard, omdat het onder andere historische data gebruikt om slimmer te worden

Conclusie

AI helpt een securityteam om sneller dreigingen te herkennen, verbanden te leggen en actie te ondernemen. Of je nu werkt met Defender XDR, Sentinel, CrowdStrike of Darktrace: de kracht zit in de combinatie van technologie en mensen. Wie AI slim inzet, krijgt meer controle in een steeds complexer dreigingslandschap.

Meer weten over hoe AI jouw security-aanpak of threat detection kan versterken? Neem contact met ons op! Of maak zelf een korte, vrijblijvende (bel)afspraak met Dirk om meteen to the point te komen. Houden we van ;)