KI-Validierung für Sentinel-Abfragen: Intelligenteres KQL mit Uncoder KI

Wie es funktioniert

Diese Uncoder AI-Funktion analysiert und validiert automatisch Erkennungsabfragen, die für Microsoft Sentinel in der Kusto Query Language (KQL) geschrieben wurden. In diesem Beispiel ist die Eingabe eine Mehrfachbedingung Suche Abfrage, die darauf ausgelegt ist, Domainnamen zu identifizieren, die mit der SmokeLoader-Kampagne in Verbindung stehen (CERT-UA-Referenzen werden angezeigt).

Das linke Panel zeigt die Erkennungslogik:

search (@”dipLombar.by” or @”dubelomber.ru” or @”iloveua.in”

Die Abfrage verwendet eine wörtliche Zeichenfolgensuche, um spezifische Bedrohungsdomains zu erkennen.

Das rechte Panel zeigt AI-generierte Validierungsausgabe, in der Uncoder AI die Abfrage in ihre syntaktischen und semantischen Komponenten zerlegt:

• Korrekte Verwendung der KQL-Syntax (search , @ für Literale, or Operatoren).
  
• Auswirkungen auf die Performance (z.B. große Anzahl von OR Bedingungen, keine Verwendung von Platzhaltern).
  
• Schema-Korrespondenzberatung für bessere Datenanpassung.
  

Vorschläge für die Wartbarkeit (z.B. Verwendung von in Operatoren oder Verbindung über eine Nachschlagetabelle).

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Warum es innovativ ist

Sicherheitstechniker arbeiten oft unter Druck und haben nicht die Zeit oder den Kontext, um die technischen und Leistungsaspekte jeder Abfrage eingehend zu überprüfen. Traditionell sind Erkennungsabfragen:

• Ad hoc geschrieben, ohne Optimierung.
  
• Selten dokumentiert oder auf Leistung abgestimmt.
  

Uncoder AI löst dieses Problem, indem es:

• Die Abfragestruktur mit LLMs analysiert, die auf KQL und Best Practices im Bereich Erkennungstechnik trainiert wurden.
  
• Klare, umsetzbare Vorschläge bietet – nicht nur Regelkorrektheit, sondern bessere Abfragemethoden basierend auf Datenvolumen und Anwendungsfall.
  

Dies hebt Uncoder AI über die Codeerstellung hinaus – es wird zu einem Expertenassistenten, der in die Erkennungspipeline eingebettet ist.

Betriebswert

Für SOC-Teams und Erkennungsingenieure sind die Vorteile unmittelbar:

• Reduzierte Fehler-und-Versuchs-Methodik: Die Validierung stellt sicher, dass die Logik vor der Bereitstellung wie erwartet funktioniert.
  
• Höhere Leistung: Optimierte Syntax verbessert die Effizienz im großen Maßstab.
  
• Cross-Skill-Enablement: Sogar Junior-Analysten gewinnen Experteneinblicke in die KQL-Nutzung.
  
• Schnellere Feinabstimmung: KI-Ratschläge beschleunigen die Verfeinerungszyklen der Erkennung über Umgebungen hinweg.
  

Im Wesentlichen schreibt Uncoder AI nicht nur Abfragen – es denkt mit Ihnen, validiert in Echtzeit und ermöglicht präzise Erkennungstechnik in Plattformen wie Microsoft Sentinel.

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