オンザフライでのルールカスタマイズ

動作の仕組み

Uncoder AIのその場でのカスタマイズ能力により、セキュリティチームはカスタマイズプロファイルを使用して特定の環境にルールやクエリを即座に適応させることができます。スクリーンショットは、アナリストがどのように以下を行えるかを示しています。

• 選択 カスタムフィールドマッピング テーブル名、インデックス構造、およびフィールド命名規則を調整し、内部データスキーマとの互換性を確保します。
• 適用 プリセットしきい値、重大度レベル、頻度ロジックなどのパラメータを即座に変更します。
• 活用 フィルターを使って、ルールの例外を導入したり、既知の無害な活動を抑制します。

これらすべてのプロセスが翻訳中にオンラインで行われ、手動での後処理は不要です。

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なぜ革新的なのか

この機能は、一般的なコミュニティルールと実運用に適した展開の間に長年存在したギャップを埋めます。各プラットフォームや環境のために検出ロジックを書き直したり手動で編集したりする代わりに：
変数をモジュール化して再利用することができます。

• ルールロジックは上流の標準化に影響を与えることなく環境に即したものになります。
• チームはコンテンツをより迅速かつ少ないエラーで展開することで、価値提供までの時間を短縮します。
• この革新により、セキュリティコンテンツの相互運用性と保守性が大幅に向上します。

運用価値

• 迅速な展開: 多様な環境に即座に適応するカスタマイズされたルールを展開できます。
• 手作業の削減: ツールやチーム間でのルール編集の繰り返しを排除します。
• 誤検知の削減: フィールドレベルの制御を追加し、ルールロジックを破壊することなくノイズの多い検出を抑制します。
• 内部リスクモデルとの整合: SOCチームが内部の脅威モデルとエスカレーションワークフローを直接検出コンテンツに反映させることを可能にします。

Uncoder AIにおけるルールカスタマイズは、一般的な検出ロジックを摩擦を最小限に抑えつつ高忠実度でコンテキストに基づいたアラートに変革し、検出エンジニアリングに柔軟性をもたらします。

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