Applications potentiellement indésirables (APIs) comme NimScan.exe peuvent fonctionner discrètement dans les environnements d’entreprise, sondant les systèmes internes ou facilitant les mouvements latéraux. Détecter ces outils tôt est crucial pour prévenir une compromission à l’échelle du réseau. Une règle de détection SentinelOne récemment analysée dans la plateforme SOC Prime’s Uncoder AI met en évidence cette menace […]
Dans la détection des menaces, le temps est essentiel. Surtout lors de l’identification d’outils comme NimScan—une Application Potentiellement Indésirable (API) souvent associée à des activités de reconnaissance ou de scan malveillant. Microsoft Sentinel fournit des règles de détection pour de telles menaces en utilisant le langage de requête Kusto (KQL), mais comprendre leur portée globale […]
Comment ça marche Traduire la logique de détection entre les plateformes de sécurité est une tâche complexe souvent limitée par des incompatibilités syntaxiques et des pertes de contexte. SOC Prime’s Uncoder AI résout ce problème en appliquant un modèle de traduction hybride alimenté à la fois par une analyse déterministe et par l’intelligence artificielle. Dans […]
Comment ça fonctionne Les règles de détection modernes impliquent souvent une logique complexe, des filtres multiples et des modèles de recherche spécifiques qui les rendent difficiles à interpréter d’un coup d’œil. Avec sa fonction Full Summary, Uncoder AI analyse automatiquement une règle de détection ou une requête fournie et génère une explication détaillée dans un […]
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 […]
Comment ça fonctionne Les règles de détection deviennent de plus en plus complexes — remplies de logiques imbriquées, d’exceptions, de filtres de chemin de fichier, et de conditions comportementales très spécifiques. Lire et interpréter ces règles, notamment celles rédigées par des équipes tierces, prend du temps même pour les ingénieurs de détection expérimentés. C’est là […]
Comment ça marche Les requêtes complexes de détection de menaces peuvent souvent devenir difficiles à interpréter et à maintenir, surtout lorsqu’elles sont superposées avec des logiques imbriquées, des conditionnels et de multiples filtres. Uncoder AI introduit la synthèse d’arbres de décision automatisée pour résoudre cela. En utilisant Elastic Stack Query (EQL) comme exemple, Uncoder AI […]
Comment ça fonctionne L’API Uncoder AI offre un accès à la fonctionnalité principale de la plateforme, permettant une intégration dans vos pipelines CI/CD existants ou d’autres flux de travail automatisés. Vous pouvez générer une clé API sécurisée avec un nom personnalisé, une portée d’accès, une expiration et des restrictions IP. Une fois activée, l’API vous […]
Comment ça fonctionne L’onglet «Indicateurs OSINT chauds» dans Uncoder AI étend la recherche Marketplace de détection de menace intégrée avec une intelligence sur les menaces TLP:CLEAR mise à jour en continu. Ces données proviennent des rapports CERT-UA divulgués publiquement et sont présentées dans un format structuré, prêt pour les requêtes, pour une utilisation opérationnelle immédiate. […]
Comment ça fonctionne Gérer les cas d’utilisation de détection à travers les outils peut être chronophage et sujet aux erreurs. Avec Uncoder AI, ce processus est entièrement rationalisé. Les utilisateurs peuvent instantanément générer une documentation structurée pour une règle ou un cas d’utilisation dans Confluence—directement depuis l’interface d’Uncoder. Une fois l’intégration avec Confluence configurée (action […]