Uncoder AI가 하이브리드 AI로 다국적 규칙 번역 자동화

작동 원리

보안 플랫폼 간 탐지 논리를 번역하는 것은 구문 불일치와 컨텍스트 손실로 인해 종종 제약을 받는 복잡한 작업입니다. SOC Prime의 Uncoder AI 는 결정론적 구문 분석과 인공지능으로 구동되는 하이브리드 번역 모델을 적용하여 이 문제를 해결합니다.

이 경우, Microsoft Sentinel의 Kusto Query Language (KQL)로 작성된 탐지 규칙이 Microsoft Sentinel의 Kusto Query Language (KQL) 을(를) 자동으로 Splunk 검색 처리 언어 (SPL)로 번역합니다. 시스템은 구조화된 원격측정(테레메트리)에서 필드를 추출하고, 메시지 본문에 MessageData , ClusterID , WorkspaceID 등의 조건과 같은 필터링 조건을 적용합니다. "malware" 의 존재와 같은 필터링 조건을 적용합니다.

Uncoder AI는 이 변환을 초 단위로 수행하여 규칙의 구조와 의도를 변환하고 분석가 검토를 위한 미매핑 필드를 강조 표시합니다. 출력은 또한 플랫폼 중립 시그마 규칙을 포함하여 다른 지원 형식에 대한 재사용을 가능하게 합니다.

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지면 아래: AI 강화 탐지 변환

Uncoder AI는 하이브리드 시스템을 사용합니다:

• 네이티브 번역 모듈이 알려진 구문 및 구조 매핑을 처리합니다.
  
• 복잡한 논리의 경우, 생성적 AI (GPT-4o-mini) 를 통합하여 의도를 해석하고, 논리를 재구성하며, 지원되지 않는 요소를 적응합니다.
  
• 플래그된 요소는 디버그 콘솔에 표시되어 전체 가시성과 분석가의 제어를 보장합니다.
  

왜 혁신적인가

Uncoder AI가 돋보이는 것은 AI 추론과 플랫폼 고유 논리를 원활하게 결합한다는 것입니다. 탐지 번역을 정적 변환으로 처리하는 대신, 탐지 패턴 뒤의 의도를 이해하고, 심지어 기본적으로 다른 데이터 스키마를 가진 플랫폼에서도 유연한 변환을 적용합니다.

10개 이상의 소스 언어 및 21개 이상의 출력 플랫폼을 지원하여 Uncoder AI는 거의 모든 현대 SIEM 환경을 포괄합니다. 10개 이상의 소스 언어 및 21개 이상의 출력 플랫폼을 지원하여 Uncoder AI는 거의 모든 현대 SIEM 환경을 포괄합니다.

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

기타 다수.

템플릿이나 규칙 라이브러리와 달리, Uncoder AI는 실제 논리와 AI 지원 컨텍스트에 의해 구동되는 맞춤 번역을 생성합니다.

운영적 가치

• 초 단위 쿼리: 복잡한 탐지 논리를 즉시 번역하여 플랫폼 특정 구문을 작성하지 않아도 됩니다.
  
• AI로 향상된 정확도: 환경 간 탐지 콘텐츠를 번역하면서 행동의 충실성을 유지합니다.
  
• 디자인에 의한 투명성: 강조 표시된 미매핑 필드와 시그마 생성은 모든 번역에서 명확성을 보장합니다.
  

최대 이동성: 조직은 다중 SIEM 배포에서 탐지 전략을 통합할 수 있습니다.

실제 결과: 속도에서의 AI 통찰력에서 탐지로

Uncoder AI는 탐지 엔지니어링을 단순화하는 것뿐만 아니라 재정의하고 있습니다. 규칙 인식 구문 분석과 고급 AI 생성 논리 변환을 결합하여, SOC Prime은 보안 팀에 스택 전체에서 탐지 콘텐츠를 운영화할 수 있는 더 빠르고 스마트한 방법을 제공합니다. 구문을 쫓아다니느라 더 이상 시간, 실로, 또는 재작성할 필요가 없습니다.

Uncoder AI를 사용하면 플랫폼 간 탐지 번역이 AI 지원 힘 배가 요인이 되며, 마이그레이션 병목 현상이 아닙니다.

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