Uncoder AIがハイブリッドAIでクロスランゲージルール翻訳を自動化

仕組み

セキュリティプラットフォーム間の検出ロジックを翻訳することは、構文の不一致やコンテキストの喪失によって制約される複雑なタスクです。 SOC PrimeのUncoder AI は、決定論的な解析と人工知能の両方からなるハイブリッド翻訳モデルを適用することでこれを解決します。

この場合、 Microsoft SentinelのKusto Query Language (KQL) で書かれた検出ルールは自動的に Splunk Search Processing Language (SPL)に翻訳されます。システムは構造化されたテレメトリ（ MessageData , ClusterID , WorkspaceID など）からフィールドを抽出し、 「malware」 の存在などのフィルタリング条件を適用します。

Uncoder AIはこの変換を数秒で実行し、ルールの構造と意図の両方を変換し、未マッピングのフィールドをアナリストがレビューできるようにハイライトします。出力にはプラットフォームに依存しない Sigmaルールも含まれ、他のサポートされているフォーマット間での再利用を可能にします。

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内部構造：AI強化された検出変換

Uncoder AIはハイブリッドシステムを使用します：

• ネイティブの翻訳モジュールは既知の構文と構造のマッピングを処理します。
  
• 複雑なロジックに対しては、 生成AI（GPT-4o-mini） を統合し、意図を解釈し、ロジックを再構築し、サポートされていない要素を適応させます。
  
• フラグが立てられた要素はデバッグコンソールに表示され、完全な可視性とアナリストの制御を保証します。
  

革新的な理由

Uncoder AIの際立つ点は、AIの推論とプラットフォームネイティブのロジックをシームレスに組み合わせたところにあります。検出の翻訳を静的な変換として扱う代わりに、 検出パターンの意図 を理解し、柔軟な変換を適用します—根本的に異なるデータスキーマを持つプラットフォーム間でも。

10以上のソース言語と21以上の出力プラットフォーム 10+ source languages and 21+ output platformsに対応することで、Uncoder AIはMicrosoft Sentinel、Splunk、Sigma、Elastic Stack、Falcon LogScale、Cortex XDR、QRadar、Graylog、Google SecOps、AWS Athena……その他多くのものを含む、ほぼ全ての現代SIEM環境をカバーします。

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

…and many others.

テンプレートやルールライブラリとは異なり、Uncoder AIは実際のロジックとAIによってバックアップされたコンテキストに基づいたカスタム翻訳を作成します。

運用価値

• 瞬時にクエリ生成： プラットフォーム固有の構文を書くことなく、複雑な検出ロジックを即座に翻訳。
  
• AIで支援された正確性： 環境間で検出コンテンツを翻訳する際に、行動の忠実性を維持。
  
• 透明性による設計： 未マッピングのフィールドやSigma生成が、各翻訳での明確性を確保します。
  

最大の移植性： 組織はマルチSIEM展開で検出戦略を統一できます。

実際の成果：AIの洞察から検出への迅速な活用

Uncoder AIは検出エンジニアリングを簡素化するだけでなく、それを再定義しています。ルールに精通した構文解析と高度なAIによるロジック変換を組み合わせることにより、SOC Primeはセキュリティチームにスタック全体での検出コンテンツの運用化を迅速に、よりスマートに提供します。もはやサイロ、再ライティング、または構文を追いかけて時間を失うことはありません。

Uncoder AIが提供するクロスプラットフォームの検出翻訳は、AIで強化されたフォースマルチプライヤーの役割を果たし、移行のボトルネックではありません。

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