에이전틱 위협 연구의 프로젝트: 실질적인 맥락

에이전틱 위협 연구의 프로젝트: 실질적인 맥락

SOC Prime Team
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모든 조사는 동일한 방식으로 시작됩니다. 환경, 로그 소스, 탐지 기준을 다시 설명해야 실제 분석에 도달할 수 있습니다. 동일한 조사를 위해 열리는 모든 새로운 대화에 이 설정 작업을 곱하면 위협을 사냥하는 대신 AI에게 재설명하는 데 더 많은 시간을 소비하게 됩니다.

프로젝트 이 문제를 해결합니다. 다음에 사용 가능합니다. Agentic Threat Research — AI 지원 워크스페이스 Prime Architect 탐지 엔지니어링 및 위협 연구를 위한 — 프로젝트는 여러 채팅을 단일 공유 컨텍스트 아래에 그룹화 할 수 있도록 하여 무대 설정을 한 번만 하면 됩니다. 귀하의 데이터 스키마, 로그 소스, 탐지 구조, 예상 출력물을 미리 정의해 두고, 해당 프로젝트의 모든 채팅은 이를 자동으로 상속받습니다. 새로운 세션마다 동일한 배경을 다시 붙일 필요가 없습니다. AI는 첫 번째 질문을 입력하기 전에 귀하의 환경이 어떻게 작동하는지를 이미 알고 있습니다.

프로젝트는 특정 조사 초점을 중심으로 구축된 워크스페이스로 생각하십시오 — 위협 캠페인, 귀하 또는 고객 환경, 탐지 엔지니어링 이니셔티브, 진행 중인 사건. AI가 해당 초점에 대해 올바르게 추론하는 데 필요한 모든 것이 한 곳에 있으며, 그 내부의 모든 채팅은 동일한, 완전한 통보된 기준에서 시작합니다. 프로젝트는 Agentic Threat Research의 왼쪽 패널

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왜 이것이 중요한가

  • 자신의 조사에서의 일관성. 프로젝트 내에서 열리는 모든 채팅은 동일한 기준 컨텍스트에서 시작되므로, 해당 날짜에 프롬프트에 입력했던 내용에 의존하지 않고 세션 간 비교 가능하고 반복 가능한 결과를 유지합니다.
  • 더 빠른 조사. 설정 작업을 완전히 건너뜁니다. 새 채팅을 열고 즉시 분석으로 넘어갑니다 — 컨텍스트가 이미 로드되어 있으므로 AI는 질문에서 답변으로 바로 갈 수 있으며, 질문에서 명확히하는 질문으로 전환되지 않습니다.
  • 내재된 기관 지식. 내부 플레이북 내부 보고서, 환경 문서화, environment documentation, 및 다른 보안 관련 참고 자료 를 업로드하여 AI가 조직의 실제 기준 및 이력으로 추론하도록 합니다. SOC가 어떻게 작동해야 하는지에 대한 일반적인 가정을 사용하지 않습니다.
  • 설계에 따른 정밀성. 규칙을 한 번 설정하십시오 — 행동하기 전에 가정을 명확히 하고, 정밀한 기술 용어를 요구하며, 소음 탐지에 대한 조정 아이디어를 제안합니다 — 그러면 프로젝트의 모든 채팅이 자동으로 이를 따릅니다, 자신이 반복하지 않아도 됩니다.
  • 조사당 전용 작업 공간. 별도의 초점에 대해 별도의 프로젝트를 유지합니다 — 위협 캠페인, 귀하 또는 고객 환경, 탐지 엔지니어링 이니셔티브 — 따라서 각 프로젝트에 로드된 컨텍스트는 항상 그 조사가 필요한 것만 포함되며, 관련 없는 작업은 영향을 미치지 않습니다.

빠른 예

측면 이동 탐지에 중점을 둔 프로젝트를 실행하고 있다고 가정해보세요. 귀하의 데이터 스키마 를 첨부하여 AI가 필드 명명 규약을 이해하고, 귀하의 로그 소스 (EDR, VPN, ID 제공 업체, 및 방화벽 로그)를 나열하여 실제로 사용 가능한 증거를 알아두고, 귀하의 탐지 구조 및 예상 출력 형식을 업로드하여 모든 결과가 귀하가 트리아지에 사용하는 동일한 형식으로 돌아오도록 합니다. 관련된 내부 보고서 및 이전 환경 문서화 유사한 활동을 다루는 것을 추가합니다. 그 시점부터 새로운 채팅을 열 때마다, “이 인증 패턴이 환경 내에서 알려진 측면 이동 TTP와 일치하는가?”라는 질문에 대해 귀하의 실제 데이터 모델 및 귀하의 사례 이력에 기반한 답변을 얻을 수 있습니다 — 일반적인 응답이 아닌 — 이를 다시 설명할 필요가 없습니다.

시작하는 방법

  1. 프로젝트 생성. In Prime Architect, 으로 가서 Agentic Threat Research 모드, 선택 프로젝트 왼쪽 패널 프로젝트 생성를 선택합니다. 이름을 지정하십시오.
  1. 공유 컨텍스트 정의. 다음 중 하나 또는 둘 다 선택:
  • 지침: 펜슬 아이콘을 클릭하여 지침 섹션에 있는 펜슬 아이콘을 클릭하고 이 프로젝트에서 AI가 어떻게 행동해야 하는지를 설명하는 프롬프트를 작성하십시오 — 예를 들어, 귀하의 데이터 스키마, 로그 소스 세부 정보, 탐지 구조 및 예상 출력 형식, 또는 가정을 명확히 하고 정밀한 기술 용어를 사용하는 것과 같은 주요 규칙들. 선택 저장. 같은 펜슬 아이콘을 통해 언제든지 이 작업을 재검토하고 편집할 수 있습니다.
  • 자원: 더하기 (+) 아이콘을 클릭하여 자원 섹션을 선택하고 파일 업로드, 및 참고 자료 — 플레이북, 사건 보고서, 환경 문서, 또는 기타 보안 참조 자료를 첨부합니다. 최대 5개의 파일, 각각 최대 15MB and 500k 토큰. 지원되는 포맷: PDF, TXT, CSV, JSON, PNG, JPG/JPEG (PDF 최대 1,000 페이지).

여기에 추가한 모든 것은 이 프로젝트의 모든 채팅에 자동으로 적용됩니다.

  1. 작업 시작. 프로젝트를 열고 새 채팅을 시작하십시오 — 컨텍스트를 즉시 상속받아 추가 단계가 필요하지 않습니다. 프로젝트 내에서 생성된 모든 채팅은 그룹화되어 채팅 패널 하에 있으며, 조사 이력이 일반 채팅 목록에 흩어지지 않고 한 뷰에서 정리됩니다.
  1. 조직적으로 유지하십시오. 프로젝트가 성장함에 따라 언제든지 개별 채팅의 이름을 변경하거나 삭제할 수 있습니다 — 채팅 옆의 세 개의 점 메뉴를 클릭하고 필요한 옵션을 선택하십시오. 이를 통해 활성 조사를 명확하게 라벨링하고, 닫힌 조사는 보관할 수 있으며, 프로젝트의 나머지가 여전히 의존하는 공유 컨텍스트를 잃지 않습니다.

한 번 컨텍스트를 설정합니다. 이후에는 더 빠르게 조사합니다.

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