Optimización de Consultas Impulsada por IA en Uncoder AI

Cómo funciona

Las consultas de detección largas y complejas, especialmente aquellas que implican múltiples uniones, enriquecimientos y búsquedas de campos, a menudo se convierten en cuellos de botella de rendimiento. Esto es particularmente cierto para las consultas en Microsoft Sentinel, donde las uniones desalineadas o el uso inadecuado de campos pueden retrasar significativamente los resultados.

Para abordar esto, Uncoder AI de SOC Prime introduce optimización de consultas impulsada por IA. El sistema analiza las reglas de detección y proporciona retroalimentación instantánea, ya sea confirmando que la consulta es eficiente o sugiriendo mejoras específicas. Esto reduce la depuración por prueba y error y acelera el despliegue de reglas de alto rendimiento.

En el ejemplo proporcionado, una consulta KQL relacionada con Microsoft Defender para Office 365 es analizada por Uncoder AI. La plataforma:

• Sensibiliza la estructura de la consulta e identifica posibles ineficiencias,
  
• Sugiere una versión reestructurada de la consulta con uniones optimizadas, proyecciones de campos más eficientes y una lógica más clara,
  
• Asegura una ejecución más rápida mientras se preserva la intención funcional.

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Por qué es innovador

A diferencia de los chequeadores de reglas o linting estáticos, Uncoder AI utiliza un LLM (Llama 3.3) entrenado a medida desplegado en la infraestructura de nube privada de SOC Prime. Esto permite que el sistema razone sobre la lógica de detección y proponga optimizaciones a nivel estructural, con:

• Conciencia contextual de los esquemas de datos específicos de seguridad,
  
• Soporte para 48 lenguajes de producción, desde Sentinel y Splunk hasta Cortex XDR, Elastic Stack, QRadar, Snowflake y más,
  
• Arquitectura segura por diseño: ninguna consulta sale de la nube de SOC Prime durante el proceso de análisis.

Este enfoque permite una optimización consciente del lenguaje y específica de SOC, no solo consejos de formato genéricos.

Valor operacional

• Aumentos de velocidad de consulta: Las reglas optimizadas se ejecutan más rápido, mejorando los plazos de detección y reduciendo la carga en los entornos SIEM.
  
• Eficiencia en ingeniería: Los analistas reciben recomendaciones prácticas y estructuradas, no consejos de sintaxis vagos.
  
• Optimización segura: La IA se ejecuta en la nube conforme a SOC 2 de SOC Prime; los datos no salen de la infraestructura.
  

Impacto independiente de la plataforma: Aunque se muestra aquí con Microsoft Sentinel, la función es aplicable a docenas de herramientas compatibles, incluidas Splunk, Graylog, CrowdStrike Falcon LogScale y más allá.

De la sobrecarga de consulta a la eficiencia instantánea

Uncoder AI lleva la optimización del rendimiento fuera de las manos de los expertos en sintaxis y la coloca en la capa de IA, donde cada unión, filtro y proyección pueden evaluarse por velocidad e impacto. Con recomendaciones casi instantáneas de un LLM seguro en la nube, los ingenieros de detección pueden dejar de preocuparse por la deuda de optimización y comenzar a entregar contenido de detección de alta velocidad y alta fidelidad a escala.

Uncoder AI no solo detecta ineficiencias. Las corrige.

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