Uncoder AI automatise la traduction de règles multilingues avec une IA hybride

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 ce cas, une règle de détection écrite en Kusto Query Language (KQL) de Microsoft Sentinel est automatiquement traduite en Splunk Search Processing Language (SPL). Le système extrait les champs des télémetries structurées ( MessageData , ClusterID , WorkspaceID , etc.) et applique des conditions de filtrage telles que la "présence de malware" dans le corps du message.

Uncoder AI effectue cette transformation en quelques secondes — en convertissant à la fois la structure et l’intention de la règle — et met en évidence les champs non mappés pour une révision par l’analyste. La sortie inclut également une règle Sigmaneutre plate-forme, permettant une réutilisation supplémentaire dans d’autres formats pris en charge.

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Sous le capot : Conversion de Détection Améliorée par l’IA

Uncoder AI utilise un système hybride :

• Des modules de traduction natifs gèrent les mappages syntaxiques et structurels connus.
  
• Pour la logique complexe, il intègre l’IA générative (GPT-4o-mini) pour interpréter l’intention, restructurer la logique et adapter les éléments non pris en charge.
  
• Les éléments signalés sont affichés dans une console de débogage, assurant une visibilité totale et un contrôle par l’analyste.
  

Pourquoi c’est innovant

Ce qui distingue Uncoder AI est sa combinaison transparente de raisonnement IA et de logique native plate-forme. Au lieu de traiter la traduction de détection comme une conversion statique, il comprend l’ intention derrière les modèles de détection et applique des transformations flexibles — même entre des plateformes avec des schémas de données fondamentalement différents.

Avec un support pour plus de 10 langues sources et plus de 21 plateformes de sortie, Uncoder AI couvre presque tout le paysage SIEM moderne, y compris :

• Microsoft Sentinel
  
• Splunk
  
• Sigma
  
• Elastic Stack
  
• Falcon LogScale
  
• Cortex XDR
  
• QRadar
  
• Graylog
  
• Google SecOps
• AWS Athena

…et bien d’autres.

Contrairement aux modèles ou bibliothèques de règles, Uncoder AI construit des traductions personnalisées — basées sur une véritable logique et un contexte soutenu par l’IA.

Valeur Opérationnelle

• De Zéro à Requête en Quelques Secondes : Traduisez instantanément une logique de détection complexe, sans écrire de syntaxe spécifique à la plateforme.
  
• Précision Augmentée par l’IA : Préservez la fidélité comportementale lors de la traduction de contenu de détection entre différents environnements.
  
• Transparence Par Conception : Les champs non mappés mis en évidence et la génération Sigma assurent la clarté dans chaque traduction.
  

Portabilité Maximale : Les organisations peuvent unifier leur stratégie de détection à travers des déploiements multi-SIEM.

Le Vrai Résultat : De l’Insight de l’IA à la Détection à grande Vitesse

Uncoder AI ne se contente pas de simplifier l’ingénierie de détection — il est en train de la redéfinir. En combinant l’analyse syntaxique axée sur les règles avec une conversion logique avancée générée par l’IA, SOC Prime offre aux équipes de sécurité un moyen plus rapide et plus intelligent d’opérationnaliser le contenu de détection à travers le stack. Fini les silos, les réécritures ou le temps perdu à courir après la syntaxe.

Avec Uncoder AI, la traduction de détection inter-plateformes devient un multiplicateur de force alimenté par l’IA — non pas un goulet d’étranglement de migration.

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