Desvendando Riscos Internos com Resumo Completo no Uncoder AI: Um Caso do Microsoft Defender for Endpoint

Identificar o acesso não autorizado a dados sensíveis — especialmente senhas — continua sendo uma preocupação crítica para as equipes de cibersegurança. Quando esse acesso ocorre através de ferramentas legítimas como o Notepad, a visibilidade torna-se um desafio. Mas com Resumo Completo do Uncoder AI os analistas de segurança podem imediatamente entender a lógica por trás das regras de detecção visando exatamente esse tipo de ameaça.

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Em um caso recente, uma consulta do Microsoft Defender for Endpoint (MDE) foi usada para monitorar se arquivos sensíveis (como password*.txt or password*.xls ) foram abertos usando Notepad, acionados através do Windows Explorer (explorer.exe). Este comportamento, embora não seja inerentemente malicioso, pode sinalizar vazamento de dados, uso indevido interno, ou exposição não intencional.

Resumo Completo: Da Consulta Bruta à Percepção Real

Em vez de gastar tempo valioso dissecando os componentes da consulta, os analistas usando Resumo Completo foram apresentados com uma explicação estruturada. A IA dividiu a regra em três elementos principais:

1. Explorer.exe como iniciador – garantindo que o evento de abertura do arquivo se originou de uma interação típica do usuário.
   
   
2. Notepad.exe como a ferramenta usada – um aplicativo benigno, frequentemente utilizado para visualização rápida de arquivos.
   
   
3. Nomes de arquivos relacionados a senhas – especificamente .txt , .csv , .doc , .xls extensões contendo a palavra-chave “password”.

Entrada que usamos (clique para mostrar o texto)

DeviceProcessEvents | where (InitiatingProcessFolderPath endswith @'explorer.exe' and FolderPath endswith @'notepad.exe' and (ProcessCommandLine endswith @'password*.txt' or ProcessCommandLine endswith @'password*.csv' or ProcessCommandLine endswith @'password*.doc' or ProcessCommandLine endswith @'password*.xls'))

Por Que Isso É Importante

Ao expor tentativas de abrir arquivos que provavelmente contêm senhas usando o Notepad, a regra de detecção revela sinais sutis de:

• Atividade de ameaça interna
  
• Exfiltração de dados via aplicativos nativos
  
• Não conformidade com políticas de manipulação de dados sensíveis
  

O Resumo Completo do Uncoder AI ajudou a preencher a lacuna entre a sintaxe bruta semelhante ao KQL e ação investigativa. Ele deu aos caçadores de ameaças clareza imediata sobre o comportamento sendo sinalizado e reduziu a margem para interpretação equivocada.

Resposta Mais Rápida. Confiança Mais Profunda.

O que anteriormente exigia uma análise manual da regra e consulta interna de documentação agora é tratado pela IA em segundos. Os analistas podem entender instantaneamente se uma detecção visa potencial vazamento de dados, acesso inadequado, ou violações regulamentares.

Neste caso de uso, a equipe não apenas ganhou tempo — eles ganharam certeza. E quando se lida com dados sensíveis, essa certeza pode ser a diferença entre parar uma violação e escrever um relatório depois do fato.

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