Validación de IA para Consultas de Sentinel: KQL Más Inteligente con Uncoder AI

Cómo Funciona

Esta función de Uncoder AI analiza y valida automáticamente las consultas de detección escritas para Microsoft Sentinel usando el Lenguaje de Consulta Kusto (KQL). En este ejemplo, la entrada es una consulta con múltiples condiciones diseñada para identificar nombres de dominio vinculados a la campaña SmokeLoader (referencias CERT-UA mostradas).

El panel izquierdo muestra la lógica de detección:

search (@”dipLombar.by” o @”dubelomber.ru” o @”iloveua.in” … )

La consulta utiliza coincidencias de cadenas literales para detectar dominios de amenazas específicos.

El panel derecho muestra la salida de validación generada por IA, donde Uncoder AI descompone la consulta en sus componentes sintácticos y semánticos:

• Uso correcto de la sintaxis KQL (search , @ para literales, or operadores).
  
• Implicaciones de rendimiento (ej. gran número de OR condiciones, sin uso de comodines).
  
• Consejos de correspondencia de esquema para una mejor alineación de datos.
  

Sugerencias para la mantenibilidad (ej. usar in operador o unirse desde una tabla de consulta).

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Por Qué Es Innovador

A menudo, los ingenieros de seguridad trabajan bajo presión y carecen del tiempo o contexto para revisar profundamente los aspectos técnicos y de rendimiento de cada consulta. Tradicionalmente, las consultas de detección son:

• Escritas ad hoc sin optimización.
  
• Raramente documentadas o ajustadas para el rendimiento.
  

Uncoder AI resuelve esto mediante:

• Parseo de la estructura de consulta con LLMs entrenados en mejores prácticas de KQL e ingeniería de detección.
  
• Proporcionando sugerencias claras y accionables — no solo la corrección de reglas, sino mejores formas de consultar basadas en el volumen de datos y el caso de uso.
  

Esto eleva a Uncoder AI más allá de la generación de código — se convierte en un asistente experto incrustado en el pipeline de detección.

Valor Operacional

Para los equipos SOC e ingenieros de detección, los beneficios son inmediatos:

• Reducción de prueba y error: La validación asegura que la lógica funcione como se espera antes del despliegue.
  
• Mayor rendimiento: La sintaxis optimizada mejora la eficiencia a escala.
  
• Fomento de habilidades cruzadas: Incluso los analistas junior obtienen conocimientos a nivel experto sobre el uso de KQL.
  
• Ajuste más rápido: El consejo de IA acelera los ciclos de refinamiento de detección en todos los entornos.
  

En esencia, Uncoder AI no solo escribe consultas — piensa contigo, valida en tiempo real y posibilita la ingeniería de detección precisa en plataformas como Microsoft Sentinel.

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