Aufdeckung von Insider-Risiken mit vollständiger Zusammenfassung in Uncoder AI: Ein Fall für Microsoft Defender for Endpoint

Die Identifizierung unbefugten Zugriffs auf sensible Daten – insbesondere Passwörter – bleibt eine kritische Herausforderung für Cybersicherheitsteams. Wenn ein solcher Zugriff über legitime Werkzeuge wie Notepad erfolgt, wird die Sichtbarkeit zur Herausforderung. Aber mit Uncoder AIs Vollständiger Zusammenfassung Funktion können Sicherheitsanalysten sofort die Logik hinter den Erkennungsregeln verstehen, die genau dieser Art von Bedrohung gelten.

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In einem aktuellen Fall wurde eine Microsoft Defender für Endpunkt (MDE) Abfrage verwendet, um zu überwachen, ob sensible Dateien (wie password*.txt or password*.xls ) mit Notepadgeöffnet wurden, ausgelöst durch Windows Explorer (explorer.exe). Dieses Verhalten, obwohl nicht von Natur aus böswillig, kann auf Datenlecks, Missbrauch durch Insider oder unbeabsichtigte Offenlegung hindeuten.

Vollständige Zusammenfassung: Von Rohabfrage zu echtem Einblick

Anstatt wertvolle Zeit mit der Analyse der Komponenten der Abfrage zu verbringen, bekamen Analysten mit Vollständiger Zusammenfassung eine strukturierte Erklärung präsentiert. Die KI teilte die Regel in drei Kernelemente auf:

1. Explorer.exe als Auslöser – um sicherzustellen, dass das Dateiöffnen-Ereignis aus typischer Benutzerinteraktion stammt.
   
   
2. Notepad.exe als verwendetes Werkzeug – eine harmlose App, die oft für schnelles Datei-Ansehen genutzt wird.
   
   
3. Passwortbezogene Dateinamen – spezifisch .txt , .csv , .doc , .xls Erweiterungen, die das Schlüsselwort „password“ enthalten.

Eingabe, die wir verwendet haben (klicken, um den Text anzuzeigen)

DeviceProcessEvents | where (InitiatingProcessFolderPath endswith @'explorer.exe' and FolderPath endswith @'notepad.exe' and (ProcessCommandLine endswith @'password*.txt' or ProcessCommandLine endswith @'password*.csv' or ProcessCommandLine endswith @'password*.doc' or ProcessCommandLine endswith @'password*.xls'))

Warum das wichtig ist

Durch die Offenlegung von Versuchen, Dateien, die wahrscheinlich Passwörter enthalten, mit Notepad zu öffnen, deckt die Erkennungsregel subtile Signale für:

• Insider-Bedrohungsaktivitäten
  
• Datenexfiltration über native Apps
  
• Nichtkonformität mit Richtlinien zur Handhabung sensibler Daten
  

Uncoder AIs Vollständige Zusammenfassung half, die Lücke zwischen roher KQL-ähnlicher Syntax und Ermittlungsmaßnahmenzu überbrücken. Es gab den Bedrohungsjägern sofortige Klarheit über das auffällige Verhalten und verringerte die Fehlinterpretationsmarge.

Schnellere Reaktion. Tiefere Sicherheit.

Was zuvor eine manuelle Regelanalyse und das Nachschlagen von internen Dokumentationen erforderte, wird jetzt in Sekunden von der KI abgewickelt. Analysten können sofort verstehen, ob eine Erkennung auf potenzielle Datenlecks, unangemessenen Zugriffoder Verstoß gegen Vorschriften.

abzielt. In diesem Anwendungsfall gewann das Team nicht nur Zeit – es gewann Gewissheit. Und wenn Sie mit sensiblen Daten umgehen, kann diese Gewissheit den Unterschied zwischen der Verhinderung eines Einbruchs und dem Schreiben eines Berichts im Nachhinein ausmachen.

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