隨著企業數位化進程加速，資訊安全的威脅層出不窮，從勒索軟體、社交工程攻擊到利用生成式人工智慧（AI）的深偽技術，駭客手法越發多樣化且隱蔽。面對如此複雜的威脅環境，傳統單點偵測與回應工具（如EDR與NDR）因其視角侷限，已難以提供全面防護。
XDR（Extended Detection and Response，擴展偵測與回應）解決方案提供統一的安全平台，能夠整合來自多個來源的資料，例如端點、網路以及雲端工作負載，並且運用AI與機器學習技術，提供跨域威脅分析與應對能力，正在快速成為資安領域的關鍵工具。
根據趨勢科技日前發布的《2025年資安預測報告》指出，AI技術正在成為駭客攻擊策略的核心驅動力，帶來更隱匿、高效且逼真的攻擊手法。報告顯示，從生成擬真詐騙內容到滲透AI系統，攻擊者的目標與手段均在持續轉換與提升。台灣以中小企業居多，因資安防護相對薄弱，恐成為未來攻擊的主要目標。
當前的生成式AI技術正在重塑社交工程攻擊手法與精準度。攻擊者利用深偽技術（Deepfake）與大語言模型（LLM），模仿個人風格和習慣，針對目標受害者進行高度客製化的詐騙攻擊，將使得商業電子郵件詐騙（BEC）更容易得逞。另一方面，企業部署的AI應用系統也成為攻擊者覬覦的目標，例如藉由漏洞誘使AI執行未經授權的動作，或生成虛假數位身分以欺騙系統導致資料外洩。
為了應對日益複雜的攻擊面，企業資安發展策略正逐漸朝向集中控管資產，以便進行風險險評估與即時回應異常活動。XDR主要是提供單一平台，用於監控和管理不同IT環境的安全性。透過這個集中化的平台，整合與關聯所有資安事件資料，能夠簡化操作的複雜度，並提供整體安全態勢的視圖。同時，XDR平台結合了威脅情資，利用AI與機器學習演算分析，可加速偵測與回應潛在威脅，包含分析組織技術架構中多層次的內外部網路流量，有助於主動識別企圖繞過防護機制的威脅手法，協助IT或資安團隊突破技能與效率的瓶頸。
跨域整合以洞悉風險根源
論及XDR的概念，本質上來說，是從DR（Detection and Response）衍生而來的技術發展。趨勢科技台灣區技術總監劉家麟說明，過去資安市場討論的DR，通常著重EDR（Endpoint Detection and Response）專注於端點層面的威脅管理，或NDR（Network Detection and Response）聚焦於網路流量中的威脅。隨著威脅手法變得多樣且複雜，資安界逐漸意識到單一視角的侷限性，特別是當企業面對跨層級的威脅事件時，僅依靠單一類型的DR技術，其視角不夠全面，而準確性也因此受到影響。
劉家麟進一步指出，從EDR或NDR實際應用後發現，經常會面臨誤判的問題，也就是把非威脅的事件錯誤標記為潛在威脅，導致維運團隊花費大量時間處理非必要的告警事件。因此，技術供應商開始將DR的概念進一步擴展，讓其涵蓋更廣泛的資料來源與分析範疇，包括但不限於端點事件、網路流量資料、傳統的防禦性工具（如防火牆、入侵偵測系統），甚至延伸至帳號管理系統等其他資安相關範疇，以提升判斷精準度。
XDR核心為多層式架構協同合作，包括儀表板層、策略與資料層、感測器層，再結合工單系統、威脅情報、身分管理、SIEM系統，建構完整的平台。（資料來源：Gartner）
「這樣的擴展讓我們得以整合各種異質的事件資料，透過統一的平台進行跨域的威脅分析與管理，而這也正是XDR的核心精神所在。實際上，XDR並沒有一個絕對統一的標準定義。從概念上來說，只要某一系統能夠跨越單一資料來源，對多種威脅事件進行綜合分析與管理，便可以被歸類為XDR。」
從廣義上來看，XDR的重點並不在於具體的技術規範，而在於其「跨域整合」的本質。也就是有能力將各種來源的資安事件（例如端點、網路、身分管理等）進行統一管理，透過相關性分析與自動化流程，提高威脅檢測的準確性，並減少誤報與漏報的情況。因此，XDR的核心價值在於其整體化的威脅洞察能力與協同防禦效能，而非單純依賴某一項技術或特定功能。
多層式架構建立協同運作
參考Garter最新公開的《擴展偵測與回應市場指南》說明，XDR發展理念是藉由多層式架構的協同運作，包括儀表板層、策略與資料層以及感測器層，再結合必要的外部整合（如工單系統、威脅情報、身分管理、SIEM系統），建構完整的機制。
在感測器層面，XDR必須與安全基礎設施產品緊密連結，至少須具備端點防護平台（EPP）及網路安全機制，例如防火牆、入侵偵測防護系統（IPS）、NDR、郵件安全、雲端工作負載防護等。此外，XDR還需有能力處理來自第三方產品的遙測資料與日誌，進行關聯分析與上下文解析，以提供全面的威脅監控。
策略與資料層則負責統一政策引擎與集中化資料儲存功能。這層架構能處理來自本地感測器與第三方資安機制觸發的告警，透過進階分析技術減少誤報，並將非結構化資料轉化為有價值的資訊。此外，該層還支援自動化與協同工作流，提升事件調查操作與執行回應效率。 儀表板層為XDR的操作介面，負責整體的管理與互動。IT或資安人員透過統一操作介面監控告警事件，並執行協同與自動化功能。其設計重點在於簡化操作流程，幫助快速釐清告警內容與根本原因，並做出有效回應。
引進生成式AI輔助維運
隨著生成式AI技術快速發展，XDR解決方案亦納入GAI支援，例如趨勢科技Trend Vision One平台的Companion、Cisco XDR平台的AI Assistant，以及Microsoft Defender XDR提供Copilot等，可藉由大語言模型，讓IT或資安人員採以自然語言方式查詢，不僅簡化日常繁瑣的工作，同時增進事件調查的效率。
生成式AI的核心能力在於其對結構化與非結構化資料的理解、整合與推論，使其能快速解析來自多種資安工具產生的日誌、告警、威脅情資，並識別潛藏的異常行為模式。透過結合機器學習技術，生成式AI還能動態學習正常網路行為，從中辨識出潛在的異常行為，例如零時差攻擊或隱匿性威脅手法，藉此大幅縮短平均偵測時間（MTTD）與平均回應時間（MTTR）。