AI로 검출 콘텐츠를 Roota 형식으로 초고속 전환하기

작동 방식

Splunk, Sentinel 또는 기타 지원 형식으로 작성된 플랫폼별 규칙 또는 쿼리는 이제 Uncoder AI를 사용하여 Roota 형식으로 자동 변환될 수 있습니다. 이는 단순한 형식 변환이 아니라 운영 성공에 중요한 메타데이터를 계층화하는 컨텍스트가 풍부한 변환 프로세스입니다.

사용자가 Supercharge 버튼을 클릭하면 Uncoder AI는 SOC Prime의 안전한 프라이빗 클라우드에서 호스팅되는 독점 모델을 통해 규칙을 처리합니다. 결과 출력에는 다음이 포함됩니다:

• 오탐 고려 사항: 탐지 논리를 유발할 수 있는 정상적인 활동에 대한 AI 생성 분석.
• 우선 순위 권장 사항: 분석가들이 경고를 효과적으로 조사할 수 있는 실행 가능한 지침.
• 로그 소스 강화: 원본 콘텐츠에 정의되지 않은 경우 필요한 로그 소스를 자동으로 제안하며, 감사 설정 및 활성화 방법을 포함합니다.
• ATT&CK 태그 예측: 기계 학습 모델을 사용하여 관련 있는 MITRE ATT&CK 기술 및 하위 기술을 추론합니다.

이 모든 작업은 SOC Prime의 인프라 외부에서 규칙 콘텐츠가 노출되지 않고 수행됩니다.

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왜 혁신적인가

SOC 팀은 탐지 논리를 실행 가능한 것으로 변환하는 데 지속적인 압박을 받습니다. 대부분의 탐지 형식은 컨텍스트가 부족하여 경고 피로 또는 위협 누락을 초래할 수 있습니다. Roota 형식은 이러한 격차를 해소하도록 설계되었으며, AI가 이를 강화하면 이러한 과정이 수월해집니다:

• 수동 강화 없음
• 컨텍스트 손실 없음
• 운영 준비의 지연 없음

한때 시니어 탐지 엔지니어가 몇 시간 동안 컴파일해야 했던 것이 이제 몇 초 만에 전달되며, 탐지 엔지니어링 워크플로우에 바로 플러그할 수 있는 구조화된 필드까지 포함되어 있습니다.

운영 가치

• 분석가 효율성 향상: 각 탐지에 대해 추측 없이 ‘왜’, ‘어떻게’, ‘무엇을 해야 하는지’를 분석가에게 제공합니다.
• 팀 간 메타데이터 표준화: 우선 순위, 감사 및 컨텍스트 필드는 일관되게 채워져 있습니다.
• MITRE 정렬 가속화: 각 탐지는 기계가 해석할 수 있는 형식으로 적대적 행동에 매핑됩니다.
• 콘텐츠 재사용성 지원: Roota 메타데이터로 강화된 규칙은 환경 전반에 걸쳐 더 쉽게 적응, 확장 및 재사용할 수 있습니다.

쿼리에서 컨텍스트 풍부한 Roota로 한 번의 클릭만으로

Uncoder AI와 Roota가 제공하는 풍부한 메타데이터, 조사 컨텍스트 및 운영 명확성으로 탐지 논리를 강화하십시오. 추가 작성 필요 없음. 추가 대기 필요 없음. 더 나은 탐지, 더 빠르게.

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