MSSPとMDRがUncoder AIで脅威検出効率を最大化する方法
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ますます洗練されるサイバー脅威に直面している中で、 セキュリティサービスプロバイダー MSSP や MDR などは、ビジネスを拡大しつつ、脅威検出能力を向上させることに努めています。現在および将来のクライアントの環境における複数のセキュリティソリューションを管理することは、サービスプロバイダーにとって大きな課題であり、サービス能力を市場の需要に合わせ、あらゆる技術をサポートする準備を整える必要があります。
この複雑さは、複数の SIEM ソリューションに精通した専門家を要するため、人材確保を困難にするだけでなく、サービスの拡張性や市場拡大を複雑にします。柔軟で効率的な脅威検出を維持することは、クライアントの期待に応え、競争力を保つために重要です。
MDR/MSSP としての検出作業の特異性とは何か？
MDR/MSSP の 脅威検出エンジニア、SOC アナリスト、SIEM 管理者は、 多様なクライアントのインフラストラクチャを横断的に検出を管理することに日々挑戦しています。さまざまな SIEM 技術と環境があり、エンジニアはクライアントのニーズに合わせて効果的で正確な検出ルールに常に適応させる必要があります。
複数の SIEM に精通する必要があります。エンジニアは、毎日、さまざまなセキュリティソリューションを扱い、それぞれのセキュリティプラットフォームにおけるクエリ言語、アーキテクチャ、および検出ロジックの特殊性に関する幅広い知識を開発する必要があります。 ベンダーに依存しないアプローチ を検出エンジニアリングに適用することで、プロセスは大幅に簡素化される可能性があります。さらに、 Uncoder AI のようなツールは、 様々な SIEM フォーマットにおける検出ロジックの変換を迅速に実行することで、手動作業を大幅に軽減し、検出効率の維持を助けます。
継続的なルール調整。 エンジニアは、新たな攻撃を検出するためにルールが対応可能であることを保証するため、常に検出ルールの改良、更新、強化に責任を持ちます。
スケーラビリティと自動化。 複数のクライアントに合わせた検出機能を提供するため、スケールで検出ルールを維持管理するチームの能力が重要です。複数のプロセスで手動作業に大きく依存すると、エラー、検出の非効率、生産性の低下が生じやすくなります。 検出パイプラインにおけるボトルネックを生じさせます。Uncoder AIを備えたチームは、自動化機能を活用し、様々な SIEM プラットフォーム間で検出ルールを素早くシームレスに変換し、脅威調査や対応の最適化など、より価値の高い活動に集中することができます。
高い操作効率。 クライアントとのサービス・レベル・アグリーメント (SLA) を満たし、顧客離れのリスクを軽減するために、MDR や MSSP は潜在的なセキュリティインシデントをタイムリーかつ正確に検出する必要があります。検出までの平均時間 (MTTD) と対応までの平均時間 (MTTR) の短縮は、サービスの効果を示すために重要です。既存の検出ルールを最適化し、誤検知を減らし、アラートのコンテキスト化を追加するための包括的なアプローチが求められます。Uncoder AI によって、チームは目標を達成し、クライアントの期待に応え、高い運用効率を保つことができます。 MDR/MSSP のタスクで Uncoder AI が支援できるものは何でしょうか？
IOC を SIEM 専用クエリに変換
脅威検出エンジニアは、サイバーセキュリティブログ、業界レポート、脅威インテリジェンスフィードなど、さまざまなソースから脅威インテリジェンスを頻繁に収集し、そこではインシデントの兆候 (IOC) が潜在的なセキュリティインシデントを識別するための核心的な情報源として機能します。また、
IOC を複数のクライアント向けに SIEM 専用クエリに変換すること は、多くの場合、手動で時間がかかるプロセスです。 Uncoder AI を活用することで、検出エンジニアは生の IOC から迅速に SIEM 操作クエリを生成し、自選のカスタムデータスキーマおよび自動導入を適用することでプロセスをさらに簡素化できます。このワークフローを合理化することで、エンジニアは新たに発見された脅威インテリジェンスに基づく検出をクライアントのインフラストラクチャに迅速に適用し、新たに発生する脅威への対応時間および全体的な業務効率を大幅に向上させます。
Sigma や Roota ルールを SIEM フォーマットに変換
企業はベンダーに依存しない検出を外注することがあります。
Roota ルール Roota ルール and 一般的な検出は簡単でフレキシブルなフォーマットを提供する一方、MDR/MSSP のチームは、これらのルールを SIEM ネイティブのフォーマットに翻訳し、特定のクライアント環境内でシームレスな機能を実現するためにさらに適応させる必要があります。Uncoder AI を使用することで、
MDR や MSSP は
クライアントのために複数の SIEM ソリューションを扱うことが多く、これは検出ルールをある SIEM フォーマットから別のフォーマットに翻訳することを要求します。このタスクはおそらく最も労力を要するものであり、各プラットフォームが独自のクエリ言語と固有フォーマットを持っているため、各 SIEM に精通していることが求められます。エンジニアは、各セキュリティソリューションの構文と検出ロジックに合わせてクエリを書き直す必要があります。 Uncoder AI は、1 つの SIEM フォーマットから他のフォーマットへの検出ロジックの適応プロセスを大幅に簡素化し、クロスプラットフォームの翻訳を自動化します。具体的なデータセットおよびプラットフォームペアに対して高い精度と詳細な洞察を提供します。Uncoder AI を使用した効率的なクロスプラットフォーム翻訳により、SIEM に特化した専門知識を持った手作業を必要とせずに、研究や既存のルールの検出ロジックの強化など、より重要で創造的なタスクに集中することができます。 Uncoder AI によるクロスプラットフォーム翻訳の簡素化により、MDR および MSSP は検出の提供時間を大幅に向上させることができます。また、これによりサービスプロバイダーはより柔軟なサービスを提供し、顧客満足度を高めることが可能になります。
Uncoder AI を導入する主な利点は何ですか？
MDR および MSSP のマネージャーにとって、Uncoder AI を含む SOC Prime 製品群を導入することにより、
大きな戦略的利益をもたらし、
検出精度の向上および既存のエンジニアリングチームによるサービスの発展を通じて、 運営を拡大し、利益率を高めるための新しい機会を切り開くことができます。 複雑なリソース消耗的な操作を自動化することにより、クロスプラットフォームのルール翻訳、一般的な検出フォーマットおよび IOC の SIEM 専用クエリへの変換、検出の追加的なコンテキスト化、および自動導入といった業務を最適化し、運用指標を改善することができます。この効率化により、SIEM 管理者、検出エンジニア、SOC アナリストのパフォーマンスが向上し、迅速でより効率的かつ正確な脅威検出と対応を通じて、サービスの質や企業の評判、顧客満足度が向上します。
By automating complex resource-draining operations such as cross-platform rule translation, converting generic detection formats and IOCs into SIEM-specific queries, additional contextualization of detections, and automated deployment, companies can optimize workflows and improve operational metrics. This efficiency boosts the performance of SIEM administrators, detection engineers, and SOC analysts, as well as increases the quality of the services, company reputation, and client satisfaction level through timely, more efficient, and precise threat detection and response.
