動作原理
Uncoder AIは、検出するために設計されたSigmaルールを読み取ります Katz Stealerマルウェアが使用する悪意のあるインフラストラクチャへのDNSクエリ、そしてそれをネイティブなPalo Alto Cortex XSIAM構文に即座に変換します。
左パネル – Sigma検出：
- 特定のKatz StealerドメインへのDNSクエリをターゲットにする（例：
katz-panel.com,katzstealer.com) - Sigmaの抽象検出モデルを使用：
logsourceを設定dnsquery|containsドメインインジケータのために
MITRE ATT&CK技術でタグ付け T1071.004 （DNSを介したコマンド＆コントロール）
右パネル – XSIAM翻訳：
Uncoder AIはCortex XSIAM互換のルールを生成します：
filter (xdm.network.dns.dns_question.nameに"katz-panel.com"を含む...)
It:
- をCortexの
query|containsにマッピングしますxdm.network.dns.dns_question.name - 検出の忠実度とコンテキストを保持
- メタデータとドキュメントをインラインで追加（名前、作成者、ライセンス）
なぜ革新的なのか
XSIAMの検出ロジックを手作業で記述することは：
- Palo Altoの複雑なデータモデルのために時間がかかる
(xdm.*) - フィールドマッピングの完全なドキュメントを持たない場合、エラーが発生しやすい
- Cortex XQL (XSIAMクエリ言語)に精通していないアナリストにはアクセスしにくい
Uncoder AIはこれらの課題を解消します：
- SigmaからXSIAMへのフィールド変換を自動化
- クエリ意図とIOCカバレッジを維持
- インラインでドキュメンテーションとライセンスメタデータを自動で追加
これにより、プラットフォーム固有のエンジニアリングがワンクリックのタスクに変わります。
運用価値
検出エンジニアとSOCチームのために：
- オープンなSigmaコンテンツを使用してマルチプラットフォームカバレッジを加速 ベンダー固有のクエリ知識への依存を減少
- Cortex XSIAMにおけるDNSベースの検出の忠実度を改善
- 脅威インテルを迅速に運用化 of DNS-based detections in Cortex XSIAM
- 、例：Katz Stealerのような新たなマルウェアのためにUncoder AIは抽象的な検出コンテンツとCortex XSIAMデータセットの複雑で構造化された現実との間のギャップを埋めます。
Uncoder AI bridges the gap between abstract detection content and the complex, structured reality of Cortex XSIAM datasets.
