Cómo los MSSP y MDR pueden maximizar la eficiencia en la detección de amenazas con Uncoder AI

Frente a amenazas cibernéticas cada vez más sofisticadas, proveedores de servicios de seguridad tales como MSSPs y MDRs se esfuerzan por mejorar las capacidades de detección de amenazas mientras expanden sus negocios. Gestionar las reglas de detección a través de múltiples soluciones de seguridad en los entornos de los clientes actuales y potenciales representa un desafío significativo para los proveedores de servicios, ya que deben alinear sus capacidades de servicio con la demanda del mercado, asegurando la preparación para soportar cualquier tecnología. 

Esta complejidad no solo hace que el reclutamiento sea difícil, requiriendo expertos con competencia en múltiples soluciones SIEM, sino que también complica la escalabilidad de sus servicios y la expansión en el mercado. Mantener detecciones de amenazas flexibles y eficientes se vuelve crucial para cumplir con las expectativas de los clientes y mantenerse competitivo. 

¿Cuáles son las peculiaridades de trabajar con detecciones como MDR/MSSP? 

Ingenieros de detección, analistas SOC y administradores SIEM en MDR/MSSPs enfrentan desafíos diarios gestionando detecciones a través de diversas infraestructuras de clientes. Con varias tecnologías SIEM y entornos, los ingenieros deben adaptarse constantemente a las reglas de detección para ser efectivas, precisas y personalizadas según las necesidades de cada cliente. 

Experiencia en múltiples SIEMs. Diario, los ingenieros deben trabajar con varias soluciones de seguridad y desarrollar un amplio conocimiento del lenguaje de consulta, arquitectura y peculiaridades lógicas de detección para cada plataforma de seguridad. Un enfoque independiente del proveedor para la ingeniería de detección podría simplificar enormemente el proceso. Además, herramientas como Uncoder AI facilitan significativamente la cantidad de trabajo manual necesario para mantener la eficiencia de detección al permitir a los ingenieros convertir rápidamente la lógica de detección entre varios formatos SIEM. 

Ajuste constante de reglas. Los ingenieros son responsables de refinar, actualizar y mejorar continuamente las reglas de detección ya que deben asegurarse de que sus reglas sean capaces de detectar nuevos ataques. 

Escalabilidad y automatización. La competencia del equipo en mantener y gestionar las reglas de detección a escala es crucial para ofrecer capacidades de detección personalizadas a múltiples clientes. Confiar demasiado en el trabajo manual en múltiples procesos puede llevar a errores, ineficiencias en la detección y otros cuellos de botella en el pipeline de detección. Equipados con Uncoder AI, los equipos pueden aprovechar las capacidades de automatización para traducir rápidamente y sin problemas las reglas de detección entre varias plataformas SIEM, lo que les permite enfocarse más en actividades de alto valor como la investigación de amenazas y la optimización de la respuesta. 

Alta eficiencia operativa. Para cumplir con los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLAs) con los clientes y reducir el riesgo de posible pérdida de cliente, los MDRs y MSSPs deben asegurar la detección oportuna y precisa de posibles incidentes de seguridad. Minimizar las métricas de Tiempo Medio para Detectar (MTTD) y Tiempo Medio para Responder (MTTR) es crucial para demostrar la efectividad de sus servicios. Esto requiere un enfoque integral para optimizar las reglas de detección existentes, un ajuste continuo para reducir falsos positivos y una contextualización adicional de alertas para mejorar la velocidad de respuesta. Uncoder AI permite a los equipos alcanzar sus objetivos para cumplir con las expectativas de los clientes y mantener una alta eficiencia operativa.

¿Cuáles son las tareas de MDR/MSSPs en las que Uncoder AI puede asistir?

Convirtiendo IOCs en consultas específicas para SIEM

Los ingenieros de detección frecuentemente recopilan inteligencia de amenazas de varias fuentes, incluidos blogs de ciberseguridad, informes de la industria, feeds de inteligencia de amenazas, etc., donde los Indicadores de Compromiso (IOCs) sirven como fuente central para identificar posibles incidentes de seguridad. Y convertir IOCs en consultas específicas para SIEM para múltiples clientes es a menudo un proceso manual que consume tiempo. 

Con Uncoder AI, los ingenieros de detección pueden generar rápidamente consultas específicas para SIEM a partir de IOCs en bruto y simplificar aún más el proceso aplicando el esquema de datos personalizado y el despliegue automatizado de su elección. Al optimizar este flujo de trabajo, los ingenieros pueden aplicar rápidamente las detecciones basadas en la inteligencia de amenazas recién descubierta en la infraestructura de los clientes, lo que mejora considerablemente el tiempo de respuesta a amenazas emergentes y la eficiencia operativa general. 

Convirtiendo reglas Sigma y Roota en formatos para SIEM

Las empresas a menudo externalizan detecciones independientes del proveedor como Sigma and reglas Roota. Mientras que las detecciones genéricas proporcionan un formato fácil y flexible, los equipos en MDRs/MSSPs necesitan traducir estas reglas a formatos nativos para SIEM y adaptarlas aún más para asegurar una funcionalidad sin problemas dentro de los entornos específicos de los clientes.

Utilizando Uncoder AI, los equipos pueden optimizar los procesos rutinarios de traducir y personalizar reglas de detección genéricas en 44 tecnologías SIEM, EDR, XDR y Dala Lake. Adaptaciones automáticas adicionales de detección a las necesidades específicas del cliente, como la aplicación de nombres de campos no predeterminados, condiciones adicionales y filtros al código de detección, permiten a los equipos ahorrar horas mientras mejoran la precisión y eficiencia de las reglas de detección en diversos entornos de clientes.

Convirtiendo reglas de un SIEM a otro

Los MDRs y MSSPs a menudo manejan múltiples soluciones SIEM para sus clientes, lo que requiere que las reglas de detección se traduzcan de un formato SIEM a otro. Esta tarea es probablemente una de las más laboriosas y requiere una alta competencia en cada SIEM, ya que cada plataforma tiene su propio lenguaje de consulta y un formato único. Los ingenieros tienen que reescribir consultas para ajustarse a la sintaxis y lógica de detección de cada solución de seguridad.

Uncoder AI simplifica enormemente el proceso de adaptación de la lógica de detección de un formato SIEM a otro mediante la automatización de traducciones entre plataformas. Proporciona alta precisión y conocimientos detallados para conjuntos de datos específicos y pares de plataformas. La traducción entre plataformas optimizada con Uncoder AI elimina la necesidad de trabajo manual repetitivo con experiencia específica en SIEM, permitiendo al equipo enfocarse en tareas más críticas y creativas, como la investigación y mejora de la lógica de detección de las reglas existentes.

Al simplificar la traducción entre plataformas con Uncoder AI, los MDRs y MSSPs pueden mejorar significativamente el tiempo de entrega de las detecciones. Además, esto permite a los proveedores de servicios ofrecer servicios más flexibles y aumentar la satisfacción del cliente.

¿Cuáles son las ventajas clave de implementar Uncoder AI? 

Para los gerentes en MDRs y MSSPs, implementar la suite de productos SOC Prime, incluido Uncoder AI, ofrece beneficios estratégicos significativos y desbloquea nuevas oportunidades para escalar operaciones e incrementar el margen de beneficio mejorando la precisión de detección y mejorando las ofertas de servicio con el equipo de ingeniería existente.

Al automatizar operaciones complejas que consumen recursos, como la traducción de reglas entre plataformas, la conversión de formatos de detección genéricos e IOCs en consultas específicas para SIEM, una contextualización adicional de las detecciones y el despliegue automatizado, las empresas pueden optimizar los flujos de trabajo y mejorar las métricas operativas. Esta eficiencia mejora el rendimiento de los administradores de SIEM, ingenieros de detección y analistas SOC, así como aumenta la calidad de los servicios, la reputación de la empresa y el nivel de satisfacción del cliente a través de la detección y respuesta de amenazas más oportuna, eficiente y precisa.