KI-gestützte Abfrageoptimierung in Uncoder AI

Wie es funktioniert

Lange und komplexe Erkennungsabfragen — insbesondere solche, die mehrere Joins, Anreicherungen und Feldnachschläge beinhalten — werden häufig zu Engpässen in der Leistung. Dies gilt besonders für Abfragen in Microsoft Sentinel, wo nicht abgestimmte Joins oder eine schlechte Feldnutzung die Ergebnisse erheblich verzögern können.

Um dies zu beheben, führt SOC Prime’s Uncoder AI ein. KI-gesteuerte Abfrageoptimierung. Das System analysiert Erkennungsregeln und bietet sofortiges Feedback — entweder wird bestätigt, dass die Abfrage effizient ist, oder es werden gezielte Verbesserungen vorgeschlagen. Dies reduziert das Trial-and-Error-Debuggen und beschleunigt die Bereitstellung von leistungsstarken Regeln.

Im bereitgestellten Beispiel wird eine KQL-Abfrage in Bezug auf Microsoft Defender für Office 365 durch Uncoder AI analysiert. Die Plattform:

• Analysiert die Abfragestruktur und identifiziert potenzielle Ineffizienzen,
  
• Schlägt eine umstrukturierte Version der Abfrage mit optimierten Joins, effizienteren Feldprojektionen und klarerer Logik vor,
  
• Sichert eine schnellere Ausführung bei gleichzeitiger Beibehaltung der funktionellen Absicht.

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Warum es innovativ ist

Im Gegensatz zu statischen Lintings oder Regelprüfern verwendet Uncoder AI ein kundenspezifisch trainiertes LLM (Llama 3.3), bereitgestellt in der privaten Cloud-Infrastruktur von SOC Prime. Dadurch kann das System über Erkennungslogik nachdenken und Optimierungen auf struktureller Ebene vorschlagen — mit:

• Kontextbewusstsein für sicherheitsspezifische Datenschemata,
  
• Unterstützung für 48 Produktionssprachen, von Sentinel und Splunk bis zu Cortex XDR, Elastic Stack, QRadar, Snowflake und mehr,
  
• Sicherung durch designierte Architektur: Keine Abfragen verlassen die Cloud von SOC Prime während des Analyseprozesses.

Dieser Ansatz ermöglicht sprachenbewusste, SOC-spezifische Optimierung, keine generischen Formatierungshinweise.

Betriebswert

• Abfrage-Geschwindigkeitsgewinne: Optimierte Regeln laufen schneller, verbessern die Erkennungszeiträume und verringern die Belastung der SIEM-Umgebungen.
  
• Technische Effizienz: Analysten erhalten praktische, strukturierte Empfehlungen — keine vagen Syntax-Tipps.
  
• Sichere Optimierung: KI läuft in der SOC 2-konformen Cloud von SOC Prime; keine Daten verlassen die Infrastruktur.
  

Plattformunabhängiger Einfluss: Obwohl hier mit Microsoft Sentinel gezeigt, ist die Funktion auf Dutzende unterstützter Tools anwendbar — einschließlich Splunk, Graylog, CrowdStrike Falcon LogScale und darüber hinaus.

Vom Abfrage-Overhead zur sofortigen Effizienz

Uncoder AI nimmt die Leistungsabstimmung aus den Händen der Syntax-Experten und legt sie in die KI-Schicht — wo jeder Join, Filter und jede Projektion auf Geschwindigkeit und Auswirkung überprüft werden kann. Mit nahezu sofortigen Empfehlungen von einem cloud-sicheren LLM können Erkennungsingenieure aufhören, sich um Optimierungsschulden zu sorgen — und beginnen, hochgeschwindigkeitsfähige und hochpräzise Erkennungsinhalte im großen Maßstab zu liefern.

Uncoder AI erkennt nicht nur Ineffizienzen. Es behebt sie.

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