Comment les MSSP et les MDR peuvent maximiser l’efficacité de la détection des menaces avec Uncoder AI

Face à des menaces cybernétiques de plus en plus sophistiquées, les fournisseurs de services de sécurité comme les MSSP et les MDR s’efforcent d’améliorer les capacités de détection des menaces tout en développant leurs activités. Gérer les règles de détection à travers plusieurs solutions de sécurité dans les environnements des clients actuels et potentiels constitue un défi majeur pour les fournisseurs de services, car ils doivent aligner leurs capacités de service avec la demande du marché, en s’assurant d’être prêts à soutenir toute technologie. 

Cette complexité rend non seulement le recrutement difficile, nécessitant des experts maîtrisant plusieurs solutions SIEM, mais elle complique également l’évolutivité de leurs services et leur expansion sur le marché. Maintenir une détection des menaces à la fois flexible et efficace devient crucial pour répondre aux attentes des clients et rester compétitif. 

Quelles sont les particularités de travailler avec des détections en tant que MDR/MSSP ? 

Les ingénieurs de détection, les analystes SOC et les administrateurs SIEM dans les MDR/MSSP rencontrent quotidiennement des défis pour gérer les détections à travers des infrastructures client diversifiées. Avec diverses technologies et environnements SIEM, les ingénieurs doivent constamment adapter les règles de détection pour qu’elles soient efficaces, précises et adaptées aux besoins de chaque client. 

Expertise dans plusieurs SIEM. Chaque jour, les ingénieurs doivent travailler avec diverses solutions de sécurité et développer une large connaissance des langages de requête, de l’architecture et des particularités de la logique de détection pour chaque plateforme de sécurité. Une approche agnostique au fournisseur de l’ingénierie de détection pourrait grandement simplifier le processus. De plus, les outils comme Uncoder AI facilitent grandement le travail manuel nécessaire pour maintenir l’efficacité des détections en permettant aux ingénieurs de convertir rapidement la logique de détection entre différents formats SIEM. 

Affinage constant des règles. Les ingénieurs sont responsables de l’amélioration continue, de la mise à jour et de l’optimisation des règles de détection, car ils doivent s’assurer que leurs règles sont capables de détecter de nouvelles attaques. 

Évolutivité et automatisation. La compétence de l’équipe en matière de maintien et de gestion des règles de détection à grande échelle est cruciale pour fournir des capacités de détection sur mesure pour de nombreux clients. Une dépendance excessive au travail manuel dans plusieurs processus peut entraîner des erreurs, des inefficacités dans la détection, et d’autres goulots d’étranglement dans le pipeline de détection. Équipée d’Uncoder AI, les équipes peuvent tirer parti des capacités d’automatisation pour traduire rapidement et facilement les règles de détection entre diverses plateformes SIEM, leur permettant ainsi de se concentrer davantage sur des activités à plus forte valeur ajoutée telles que la recherche sur les menaces et l’optimisation de la réponse. 

Haute efficacité opérationnelle. Pour respecter les accords de niveau de service (SLA) avec les clients et réduire le risque de désabonnement des clients potentiels, les MDR et les MSSP doivent assurer la détection rapide et précise des incidents de sécurité potentiels. Minimiser le temps moyen de détection (MTTD) et le temps moyen de réponse (MTTR) est crucial pour démontrer l’efficacité de leurs services. Cela nécessite une approche globale pour optimiser les règles de détection existantes, affiner continuellement afin de réduire les faux positifs et contextualiser les alertes pour améliorer la vitesse de réponse. Uncoder AI permet aux équipes d’atteindre leurs objectifs pour répondre aux attentes des clients et maintenir une haute efficacité opérationnelle.

Quelles sont les tâches des MDR/MSSP qu’Uncoder AI peut assister ?

Convertir les IOCs en requêtes spécifiques SIEM

Les ingénieurs de détection collectent fréquemment des renseignements sur les menaces à partir de diverses sources, y compris des blogs de cybersécurité, des rapports industriels, des flux de renseignements sur les menaces, etc., où les Indicateurs de Compromission (IOCs) servent de source principale pour identifier les incidents de sécurité potentiels. Et la conversion des IOCs en requêtes spécifiques SIEM pour plusieurs clients est souvent un processus manuel et chronophage. 

Avec Uncoder AI, les ingénieurs de détection peuvent rapidement générer des requêtes spécifiques SIEM à partir des IOCs bruts et simplifier davantage le processus en appliquant le schéma de données personnalisé et le déploiement automatisé de leur choix. En rationalisant ce flux de travail, les ingénieurs peuvent rapidement appliquer les détections basées sur le renseignement sur les menaces nouvellement découvert dans l’infrastructure des clients, ce qui améliore considérablement le temps de réponse face aux menaces émergentes et l’efficacité opérationnelle globale. 

Convertir les règles Sigma et Roota en formats SIEM

Les entreprises externalisent souvent les détections agnostiques du fournisseur telles que Sigma and les règles Roota. Bien que les détections génériques fournissent un format facile et flexible, les équipes chez les MDR/MSSP doivent traduire ces règles en formats natifs SIEM et les adapter davantage pour assurer un fonctionnement sans faille dans les environnements client spécifiques.

En utilisant Uncoder AI, les équipes peuvent rationaliser les processus de routine de traduction et personnalisation des règles de détection génériques en 44 technologies SIEM, EDR, XDR et Dala Lake. Des adaptations de détection automatisées supplémentaires aux besoins spécifiques des clients, telles que l’application de noms de champs non par défaut, de conditions et de filtres supplémentaires au code de détection, permettent aux équipes de gagner des heures tout en améliorant la précision et l’efficacité des règles de détection dans divers environnements client.

Convertir les règles d’un SIEM à un autre

Les MDR et les MSSP gèrent souvent plusieurs solutions SIEM pour leurs clients, ce qui nécessite que les règles de détection soient traduites d’un format SIEM à un autre. Cette tâche est probablement l’une des plus intensives en main-d’œuvre et nécessite une haute compétence dans chaque SIEM, car chaque plateforme a son propre langage de requête et un format unique. Les ingénieurs doivent réécrire les requêtes pour s’adapter à la syntaxe et à la logique de détection de chaque solution de sécurité.

Uncoder AI simplifie considérablement le processus d’adaptation de la logique de détection d’un format SIEM à un autre en automatisant les traductions interplateformes. Il fournit une grande précision et des informations détaillées pour des ensembles de données et des paires de plateformes spécifiques. La traduction interplateformes rationalisée avec Uncoder AI élimine le besoin de travail manuel répétitif avec une expertise spécifique au SIEM, permettant à l’équipe de se concentrer sur des tâches plus critiques et créatives, telles que la recherche et l’amélioration de la logique de détection des règles existantes.

En simplifiant la traduction interplateformes avec Uncoder AI, les MDR et les MSSP peuvent considérablement améliorer le délai de livraison des détections. De plus, cela permet aux fournisseurs de services d’offrir des services plus flexibles et d’augmenter la satisfaction des clients.

Quels sont les principaux avantages de mettre en œuvre Uncoder AI ?

Pour les managers chez les MDR et les MSSP, la mise en œuvre de la suite de produits SOC Prime, y compris Uncoder AI, fournit des avantages stratégiques significatifs et déverrouille de nouvelles opportunités pour développer les opérations et augmenter la marge bénéficiaire en améliorant la précision de la détection et en enrichissant les offres de service avec l’équipe d’ingénierie existante.

En automatisant des opérations complexes et épuisantes en ressources comme la traduction de règles interplateformes, la conversion de formats de détection génériques et d’IOCs en requêtes spécifiques SIEM, la contextualisation supplémentaire des détections, et le déploiement automatisé, les entreprises peuvent optimiser les flux de travail et améliorer les indicateurs opérationnels. Cette efficacité améliore la performance des administrateurs SIEM, ingénieurs de détection, et analystes SOC, ainsi qu’augmente la qualité des services, la réputation de l’entreprise, et le niveau de satisfaction client à travers une détection et une réponse aux menaces plus rapide, efficace et précise.