仕組み
この機能は Uncoder AI 複雑な脅威インテリジェンスを構造化されたCrowdStrike CSQL（CrowdStrike検索クエリ言語）に翻訳し、Falcon Endpoint Searchで即時使用を可能にします。
この例では、 CERT-UA#13738 の指標がZIPファイルとクラウドホスティングされたペイロードを活用するGamaredon（UAC-0173 / LITENKODER）キャンペーンを記述しています。Uncoder AIはレポートを処理し、有効なプラットフォーム固有の検出クエリを出力します。
レポートからCSQLへ
AIエンジンは以下を含む関連IOCを抽出します：
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開始ドメイン例えば
upnow-prod.ff45e40d1a...r2.cloudflarestorage.com -
難読化されたDNS指標
(047fdb0a-6c56-47d1-9504-25af45f8a3a0.zip)
これらは文法的に正しいクエリに埋め込まれます：
(DomainName="047fdb0a-6c56-47d1-9504-25af45f8a3a0.zip"
OR DomainName="bestank.ph"
OR DomainName="i.ibb.co"
このクエリはCrowdStrikeでのエンドポイントテレメトリーに直接一致し、使用する DomainName フィールド。
革新的な理由
AI駆動のルール生成
事前定義されたテンプレートに依存するのではなく、Uncoder AIは次の深い理解を利用してベンダー固有のクエリを動的に構築します：
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フィールドマッピング（例：選択
DomainNameCSQLで）
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各検出言語の文法期待
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最適なパフォーマンスと明確さのための論理構造
組み込みの文法と構造の検証
クエリが生成されると、Uncoder AIはまた リアルタイムの文法検証:
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かっこやORチェーンが正しくグループ化されていることを確認
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サポートされている演算子（＝）の使用を検証 ,
OR)
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フィールド値区切りがスキーマルールに従っているか確認（例：CSQLの引用文字列）
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特別な文字や異常（例：ホスト名の誤字）をフラグ付け
これらのチェックは埋め込みの AIルールバリデーターによって動かされ、プラットフォーム固有の文法チェックをエミュレートし、アナリストが実行時エラーや不正なロジックを回避するのを助けます。
この二層システム—生成と検証—は、クエリが完全であるだけでなく 本番環境で安全に展開可能 であることを保証します。
運用上の価値
クリック一つで、検出エンジニアと脅威ハンターは以下を行うことができます：
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Gamaredonのドメイン使用を識別する対象クエリを展開
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本番環境に投入する前に正しさを検証
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フィールドの不一致やロジックの隙間による偽陽性を防ぐ
構造、構文、意味の正確性を自動化することで、Uncoder AIは高精度な検出ロジックの構築から推測を排除します。
