Konvertieren Sie Sigma DNS-Regeln in Cortex XSIAM mit Uncoder AI

Wie es funktioniert

Uncoder AI liest eine Sigma-Regel, die zum Erkennen entwickelt wurde DNS-Anfragen an bösartige Infrastrukturen, die von Katz Stealer-Malware verwendet werden, und übersetzt sie sofort in die native Syntax von Palo Alto Cortex XSIAM.

Linkes Panel – Sigma-Erkennung:

• Zielt auf DNS-Anfragen zu spezifischen Katz Stealer-Domains ab (z. B., katz-panel.com , katzstealer.com)
  
• Verwendet das abstrakte Erkennungsmodell von Sigma mit:
  
  • logsource eingestellt auf dns
    
  • query|contains für Domain-Indikatoren
    

Markiert mit der MITRE ATT&CK-Technik T1071.004 (Command and Control über DNS)

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Rechtes Panel – XSIAM-Übersetzung:

Uncoder AI erstellt eine Cortex XSIAM-kompatible Regel:

filter (xdm.network.dns.dns_question.name enthält "katz-panel.com" oder ...)

It:

• Zuordnung query|contains zu Cortex’s xdm.network.dns.dns_question.name
  
• Bewahrt die Erkennungsgenauigkeit und den Kontext
  
• Fügt Metadaten und Dokumentation inline hinzu (Name, Autor, Lizenz)
  

Warum es innovativ ist

Das Schreiben von Erkennungslogik für XSIAM manuell kann:

• Zeitaufwendig sein aufgrund des komplexen Datenmodells von Palo Alto (xdm.*)
  
• Fehleranfällig ohne vollständige Dokumentation der Feldzuordnungen sein
  
• Unzugänglich für Analysten sein, die mit der Cortex XQL (XSIAM Query Language) nicht vertraut sind
  

Uncoder AI beseitigt diese Herausforderungen durch:

• Automatisierung der Feldübersetzung von Sigma zu XSIAM
  
• Erhalt der Abfrageabsicht und IOC-Abdeckung
  
• Automatisches Hinzufügen von Inline-Dokumentation und Lizenzierungsmetadaten
  

Dies macht plattformspezifisches Engineering zu einer One-Click-Aufgabe.

Operationeller Wert

Für Erkennungsingenieure und SOC-Teams:

• Beschleunigt die plattformübergreifende Abdeckung unter Verwendung von offenen Sigma-Inhalten
  
• Reduziert die Abhängigkeit von anbieter-spezifischem Abfragewissen
  
• Verbessert die Genauigkeit von DNS-basierten Erkennungen in Cortex XSIAM
  
• Operationalisiert Bedrohungsinformationen schneller, z.B. für neu auftretende Malware wie Katz Stealer
  

Uncoder AI überbrückt die Lücke zwischen abstrakten Erkennungsinhalten und der komplexen, strukturierten Realität von Cortex XSIAM-Datensätzen.

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