Entscheidungsbaum-Zusammenfassung von Regeln/Abfragen mit KI

Wie es funktioniert

Komplexe Bedrohungs-Erkennungsabfragen können häufig schwer interpretierbar und wartbar werden – besonders wenn sie mit verschachtelter Logik, Bedingungsausdrücken und mehreren Filtern versehen sind. Uncoder AI führt automatisierte Entscheidungsbaum-Zusammenfassungen ein, um dies zu lösen.

Anhand des Beispiels Elastic Stack Query (EQL) liest Uncoder AI die Regel ein und erklärt sie in strukturiertem Englisch. Die Zusammenfassung zeigt:

• Initiale Filterung:
  Zeitfenster, Betriebssystem, Ereignistyp und Aktion – z. B. gefiltert nach event.action == „exec“ auf Linux-Hosts.
  
• Spezifische Prozesserkennung:
  Vergleicht Prozessnamen und Argumente, die mit der Base64-Decodierung in Sprachen wie Python, Perl, Ruby und OpenSSL zusammenhängen.
  

Die AI-Ausgabe hebt Logikverzweigungen hervor und erklärt eingebettete Bedingungen, einschließlich Decodierungsflags ( -d , -base64 ) und Befehlszeilenmuster.

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Warum es innovativ ist

Im Gegensatz zu herkömmlichen Regelvalidierern überprüft diese Funktion nicht nur die Syntax – sie interpretiert die Logik. Mit einem speziell auf Detection Engineering-Daten trainierten Llama 3.3 Modell liefert Uncoder AI verständlichen Kontext:

• Identifiziert Filterstadien und eingebettete Logik
  
• Erklärt die Verwendung komplexer Operatoren wie eval, Regex und logische Verzweigung
  
• Fasst die Entscheidungslogik in strukturierten Absätzen zusammen, um die Überprüfung zu erleichtern
  

Dies ist besonders nützlich für SOC-Teams, die Klarheit benötigen, ohne dicht strukturierte Abfragen manuell zu analysieren.

Betriebswert

• Beschleunigt die Regelvalidierung:
  Reduziert die Zeit zum Verstehen und Debuggen von Regeln – besonders von solchen, die von anderen verfasst wurden.
  
• Steigert die Erkennungsgenauigkeit:
  Hebt überflüssige Klauseln oder zu breite Filter hervor, die die Präzision beeinträchtigen könnten.
  
• Erlaucht schnelles Einarbeiten neuer Analysten:
  Weniger erfahrene Ingenieure können die Erkennungslogik schnell verstehen und mit Zuversicht verbessern.
  
• Verbessert die bereichsübergreifende Zusammenarbeit:
  Zusammengefasste Logik hilft Bedrohungsjägern, Ingenieuren und Managern, sich zu verständigen, ohne den Rohsyntax zu decodieren.
  
• Unterstützt Multi-SIEM-Umgebungen:
  Mit Unterstützung für 48 Sprachen können Teams diese Funktion über eine Vielzahl von Abfrageformaten hinweg anwenden.
  

Vom komplexen Code zur klaren Absicht
Uncoder AI verwandelt dichte Erkennungsabfragen in verständliche Zusammenfassungen. Dies überbrückt die Lücke zwischen Regel-Logik und Analystenverständnis – und ermöglicht eine schnellere Validierung, consistenteres Tuning und verbesserte Zusammenarbeit im SOC.

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