En la detección de amenazas, el tiempo es todo. Especialmente al identificar herramientas como NimScan—una conocida Aplicación Potencialmente No Deseada (PUA) a menudo asociada con actividades de reconocimiento o escaneo malicioso. Microsoft Sentinel proporciona reglas de detección para tales amenazas usando Kusto Query Language (KQL), pero entender su alcance completo de un vistazo puede ser […]
Cómo funciona Traducir la lógica de detección entre plataformas de seguridad es una tarea compleja a menudo limitada por desajustes de sintaxis y pérdida de contexto. Uncoder AI de SOC Prime resuelve esto aplicando un modelo de traducción híbrido impulsado por un análisis determinista y la inteligencia artificial. En este caso, una regla de detección […]
Cómo Funciona Las reglas de detección modernas a menudo implican lógica intrincada, múltiples filtros y patrones de búsqueda específicos que las hacen difíciles de interpretar de un vistazo. Con su función de Resumen Completo, Uncoder AI analiza automáticamente una regla de detección o consulta proporcionada y genera una explicación detallada en lenguaje comprensible para humanos. […]
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. […]
Cómo funciona Las reglas de detección se están volviendo más complejas: llenas de lógica anidada, excepciones, filtros de ruta de archivos y condiciones de comportamiento muy específicas. Leer e interpretar estas reglas, especialmente las escritas por equipos externos, consume tiempo incluso para los ingenieros de detección experimentados. Ahí es donde la generación de Resúmenes Cortos […]
Cómo funciona Las consultas complejas de detección de amenazas a menudo pueden volverse difíciles de interpretar y mantener, especialmente cuando están compuestas con lógica anidada, condicionales y múltiples filtros. Uncoder AI introduce la resumización automática de árboles de decisión para resolver esto. Usando la Consulta de Elastic Stack (EQL) como ejemplo, Uncoder AI ingiere la […]
Cómo Funciona La API de Uncoder AI proporciona acceso a la funcionalidad central de la plataforma, permitiendo la integración en sus pipelines de CI/CD existentes u otros flujos de trabajo automatizados. Puede generar una clave API segura con un nombre personalizado, alcance de acceso, expiración y restricciones de IP. Una vez activada, la API le […]
Cómo Funciona La pestaña “Indicadores OSINT Destacados” dentro de Uncoder AI amplía la búsqueda incorporada del Mercado de Detección de Amenazas con inteligencia de amenazas TLP:CLEAR actualizada continuamente. Estos datos se obtienen de informes CERT-UA divulgados públicamente y se presentan en un formato estructurado y listo para consultas para su uso operativo inmediato. La interfaz […]
Cómo Funciona Gestionar casos de uso de detección a través de diferentes herramientas puede llevar mucho tiempo y ser propenso a errores. Con Uncoder AI, este proceso está completamente optimizado. Los usuarios pueden generar instantáneamente documentación estructurada para una regla o caso de uso en Confluence, directamente desde la interfaz de Uncoder. Una vez que […]
Cómo Funciona Uncoder AI admite la integración nativa con Microsoft Sentinel, Google SecOps y Elastic Stack, lo que permite a los usuarios implementar reglas de detección directamente desde la plataforma. Una vez que se redacta o traduce una regla en Uncoder AI, el usuario puede enviarla instantáneamente al plano de datos de su SIEM sin […]