AIを用いたルール・クエリの決定木要約

その動作原理

複雑な脅威検知クエリは、ネストされたロジック、条件、複数のフィルタによって解釈や維持が困難になることがよくあります。Uncoder AI は、意思決定ツリーの要約を自動化してこれを解決します。

Elastic Stack Query (EQL) を例に、Uncoder AI はルールを取得し、構造化された英語で説明します。要約は以下を示しています：

• 初期フィルタリング：
  時間枠、オペレーティングシステム、イベントタイプとアクション—例として event.action == “exec” Linuxホストでの実行。
  
• 特定プロセスの検出：
  Python、Perl、Ruby、OpenSSL などの言語での base64 デコードに関連するプロセス名と引数と一致します。
  

AI 出力は、ロジックブランチを強調表示し、デコードフラグ（ -d , -base64 ）およびコマンドラインパターンを含む埋め込み条件を説明します。

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それが革新的な理由

従来のルールバリデーターとは異なり、この機能は構文をチェックするだけでなく、ロジックを解釈します。検出エンジニアリングデータで訓練されたカスタム Llama 3.3 モデルを使用して、Uncoder AI は人間に読みやすい文脈を提供します：

• フィルタリング段階と埋め込まれたロジックを特定
  
• 複雑な演算子の使用を説明する、たとえば eval、正規表現、およびロジカルブランチング
  
• レビューを容易にするために構造化された段落で意思決定ロジックを要約
  

これは、密集したクエリ構造を手動で解析せずに必要なクリア性を持つSOCチームに特に有用です。

運用上の価値

• ルールバリデーションを加速：
  他者によって作成されたものを含め、ルールの理解とデバッグの時間を短縮します。
  
• 検出精度を向上：
  精度に影響を与える可能性のある冗長な節または過度に広いフィルターを強調表示します。
  
• アナリストの早期習得を支援：
  経験の浅いエンジニアが、検出ロジックを素早く理解し、自信を持って改善できます。
  
• 部門間のコラボレーションを向上：
  要約されたロジックは、脅威ハンター、エンジニア、マネージャーが生の構文解読なしに一致するのに役立ちます。
  
• マルチSIEM環境をサポート：
  48言語がサポートされ、この機能を多様なクエリ形式に適用できます。
  

複雑なコードから明確な意図へ
Uncoder AI は、密集した検出クエリを理解可能な要約に変換します。これは、ルールロジックと分析者の理解のギャップを埋め、より速いバリデーション、一貫したチューニング、およびSOC全体での協力向上をもたらします。

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