Personnalisation de Règle à la Volée

Comment ça fonctionne

La capacité de personnalisation à la volée d’Uncoder AI permet aux équipes de sécurité d’adapter instantanément les règles et les requêtes à leur environnement spécifique grâce aux profils de personnalisation. La capture d’écran montre comment les analystes peuvent :

• Choisir Mappages de champs personnalisés pour adapter les noms de tables, les structures d’index et les conventions de nommage des champs, garantissant la compatibilité avec les schémas de données internes.
• Appliquer préréglagespour modifier instantanément des paramètres comme les seuils, les niveaux de gravité et la logique de fréquence.
• Exploiter les filtrespour introduire des exceptions aux règles ou supprimer une activité bénigne connue.

Tout cela se passe en ligne pendant le processus de traduction — pas besoin de post-traitement manuel.

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Pourquoi c’est innovant

Cette fonctionnalité comble le fossé entre les règles génériques de la communauté et les déploiements prêts pour la production. Au lieu de réécrire ou d’éditer manuellement la logique de détection pour chaque plateforme ou environnement :
Les variables peuvent être modularisées et réutilisées.

• La logique des règles devient sensible à l’environnement sans affecter la standardisation en amont.
• Les équipes réduisent le temps de mise en valeur en déployant le contenu plus rapidement et avec moins d’erreurs.
• Cette innovation améliore considérablement l’interopérabilité et la maintenabilité du contenu de sécurité à grande échelle.

Valeur opérationnelle

• Déploiement plus rapide: Les règles sur mesure peuvent être déployées instantanément pour s’adapter à divers environnements.
• Réduction du travail manuel: Élimine la nécessité de modifier de façon répétée les règles sur tous les outils et équipes.
• Moins de faux positifs: Ajoute un contrôle au niveau des champs pour supprimer les détections bruyantes sans casser la logique des règles.
• Alignement avec les modèles de risque internes: Permet aux équipes SOC de refléter les modèles de menace internes et les flux de travail d’escalade directement dans le contenu de détection.

La personnalisation des règles dans Uncoder AI transforme la logique de détection générique en alertes de haute-fidélité et sensibles au contexte avec un minimum de friction — introduisant de l’agilité dans l’ingénierie de la détection.

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