IOC에서 쿼리로: Uncoder AI가 위협 인텔리전스 조치를 자동화하는 방법

작동 원리

위협 보고서는 종종 유용한 침해 지표 (IOCs) — 해시, IP 주소, 도메인 이름 — 보안 팀이 빠르게 운영화해야 하는 요소들을 포함하고 있습니다. 그러나 이를 수동으로 복사하고 Microsoft Sentinel과 같은 플랫폼에 맞게 쿼리로 변환하는 것은 느리고 오류가 발생할 수 있으며 실제 대응에서 주의를 산만하게 만듭니다.

Uncoder AI는 이 병목 현상을 제거합니다 비구조화된 텍스트에서 자동으로 IOCs를 추출하고 선택한 탐지 언어로 완전한 쿼리를 생성하여.

보여진 예에서, 위협 보고서에서 파싱된 지표 — 파일 해시, 도메인, IP 포함 — 가 즉시 Microsoft Sentinel Kusto Query Language (KQL) 검색 블록으로 변환됩니다. 주요 향상 사항은 다음과 같습니다:

• 자동 대체 hxxp를 http로 변경하거나 유효한 구문으로 난독화된 지표를 변경합니다.
• 중복 제거, 개인 네트워크 필터링 및 구문 검증.
• 파싱 동작을 워크플로에 맞춥니다.

최종 출력은 플랫폼 준비가 완료되며, 탐지 파이프라인이나 풍부한 도구에 수동 후처리 없이 배포할 수 있습니다.

Uncoder AI 탐색

혁신성

정적 IOC 피드나 타사 파서를 사용하는 대신, Uncoder AI는 AI 기반 IOC 처리를 규칙 작성 흐름에 실시간으로 통합합니다. 개인정보 우선 순위 AI 엔진을 기반으로 하여 위협 인텔리전스가 메일함에 있는 또 다른 보고서가 아니라 실질적인 탐지 논리가 되도록 보장합니다.

핵심 이점:

• 내장된 맞춤 필드 매핑 및 쿼리 포맷팅
• SOC Prime의 개인 클라우드 인프라에서 안전하게 호스팅 SOC Prime’s private cloud infrastructure
• 20개 이상 탐지 언어에 대한 원활한 지원 , Microsoft Sentinel, Splunk, Elastic Stack, Graylog, OpenSearch, CrowdStrike Falcon LogScale, Sigma 등 포함, including Microsoft Sentinel, Splunk, Elastic Stack, Graylog, OpenSearch, CrowdStrike Falcon LogScale, Sigma, and many others
• 최근 11개 추가 형식으로 확장됨 , STIX, SQLite, AWS Athena 포함, including STIX, SQLite, and AWS Athena

운영 가치

• IOCs를 더 빠르게 수집: 위협 보고서 인공물을 몇 초 만에 라이브 쿼리로 변환합니다.
• 오류 감소: 수동 포매팅 오류 및 누락된 지표 제거.
• 모든 티어 접근 가능: Tier 1-2 분석가가 심도 있는 플랫폼 전문 지식 없이 IOC 기반 탐지를 구축할 수 있도록.
• 안전하고 개인적임: 데이터는 플랫폼 내에 머무릅니다; 외부 API 호출이나 로깅 없음.

텍스트에서 위협 탐지까지 몇 초 만에

위협 인텔리전스는 행동했을 때 가치가 있습니다. Uncoder AI를 사용하면 SOC 팀은 위협 리포트 IOCs를 구조화된 쿼리로 즉시 변환할 수 있습니다 — 배포, 필터링, 상관관계 및 경보를 위해 준비됨. 복사 필요 없음. 정규 표현식 필요 없음. 구문 오류 위험 없음.

30개 이상의 플랫폼과 내장 AI 처리에 대한 기본 지원으로 Uncoder AI는 위협 보고서를 여러분의 첫 방어선으로 변환합니다.

Uncoder AI 탐색