AI-Powered Query Optimization in Uncoder AI

Comment ça fonctionne

Les requêtes de détection longues et complexes — en particulier celles impliquant plusieurs jointures, enrichissements et recherches de champs — deviennent souvent des goulets d’étranglement en termes de performance. Cela est particulièrement vrai pour les requêtes dans Microsoft Sentinel, où des jointures mal alignées ou une mauvaise utilisation des champs peuvent retarder de manière significative les résultats.

Pour y remédier, Uncoder AI de SOC Prime introduit l’optimisation des requêtes pilotée par l’IA. Le système analyse les règles de détection et fournit un retour instantané — soit en confirmant que la requête est efficace, soit en suggérant des améliorations ciblées. Cela réduit le débogage par essais et erreurs et accélère le déploiement de règles haute performance.

Dans l’exemple fourni, une requête KQL liée à Microsoft Defender for Office 365 est analysée par Uncoder AI. La plateforme :

• Analyse la structure de la requête et identifie les inefficacités potentielles,
  
• Suggère une version restructurée de la requête avec des jointures optimisées, des projections de champs plus efficaces et une logique plus claire,
  
• Assure une exécution plus rapide tout en préservant l’intention fonctionnelle.

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Pourquoi c’est innovant

Contrairement à un linting statique ou aux vérificateurs de règles, Uncoder AI utilise un LLM personnalisé formé (Llama 3.3) déployé dans l’infrastructure cloud privée de SOC Prime. Cela permet au système de raisonner sur la logique de détection et de proposer des optimisations à un niveau structurel — avec :

• Une conscience contextuelle des schémas de données spécifiques à la sécurité,
  
• Un support pour 48 langages de production, de Sentinel et Splunk à Cortex XDR, Elastic Stack, QRadar, Snowflake, et plus encore,
  
• Une architecture sécurisée par design : aucune requête ne quitte le cloud de SOC Prime durant le processus d’analyse.

Cette approche permet une optimisation consciente du langage, spécifique au SOC, et non des conseils de formatage génériques.

Valeur opérationnelle

• Gains de vitesse de requête : Les règles optimisées s’exécutent plus rapidement, améliorant les délais de détection et réduisant la charge sur les environnements SIEM.
  
• Efficacité technique : Les analystes reçoivent des recommandations pratiques et structurées — pas des conseils vagues de syntaxe.
  
• Optimisation sécurisée : L’IA fonctionne dans le cloud conforme au SOC 2 de SOC Prime ; aucune donnée ne quitte l’infrastructure.
  

Impact indépendant de la plateforme : Bien qu’il soit montré ici avec Microsoft Sentinel, la fonctionnalité est applicable à des dizaines d’outils pris en charge — y compris Splunk, Graylog, CrowdStrike Falcon LogScale et au-delà.

Du surcoût des requêtes à l’efficacité instantanée

Uncoder AI retire le réglage des performances des mains des experts en syntaxe et le place dans la couche IA — où chaque jointure, filtre et projection peut être évalué pour la vitesse et l’impact. Avec des recommandations quasi-instantanées d’un LLM sécurisé par cloud, les ingénieurs de détection peuvent cesser de s’inquiéter de la dette d’optimisation — et commencer à fournir à grande échelle un contenu de détection rapide et précis.

Uncoder AI ne se contente pas de détecter les inefficacités. Il les corrige.

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