Consejos y trucos para la automatización de la inteligencia de amenazas mediante IA

Preciso y oportuno inteligencia de amenazas es fundamental para el éxito centros de operaciones de seguridad. En términos simples, la inteligencia de amenazas se puede definir como conocimiento basado en evidencia, que incluye contexto, indicadores, implicaciones, mecanismos y consejos prácticos relacionados con las amenazas actuales o emergentes a los activos. Consulte esto. Blog sobre automatización del enriquecimiento de inteligencia de amenazas Para saber más sobre qué automatización de inteligencia de amenazas Qué es, por qué es importante y los desafíos comunes asociados con él. 

Inteligencia artificial e inteligencia de amenazas

Al igual que la automatización, la inteligencia artificial generativa (IA) es una tecnología innovadora que aporta velocidad y simplicidad a cualquier proceso al que se aplica. La detección, la inteligencia y la prevención de amenazas son algunas de las muchas funciones de ciberseguridad que se ven mejoradas por la combinación de... IA y automatización.  

Turbina de carriles de natación, la plataforma de automatización de seguridad de bajo código, da vida a esta combinación con la reciente introducción de su colección de innovaciones de IA, conocida como Héroe IA. Una de las características fundadoras de Hero AI es un ChatBot de texto a código que utiliza IA para simplificar el desarrollo de la automatización.Continúe leyendo este blog para profundizar en un caso práctico de inteligencia de amenazas que demuestra la eficacia de la capacidad de texto a código de Hero AI. 

3 pasos para automatizar la inteligencia de amenazas con IA  

Paso 1: Determinar si la amenaza es benigna o maliciosa

La automatización de la inteligencia de amenazas comienza con los datos de una herramienta de inteligencia de amenazas que proporciona una puntuación numérica. Una vez que... Analista de SOC tiene esta puntuación, su objetivo es determinar la naturaleza de la amenaza, si es maliciosa o benigna.

Para realizar esta tarea, el primer paso es enviar una consulta a Hero AI. La consulta debe pedirle al asistente de texto a código algo como "evaluar la puntuación; designarla como 'maliciosa' si supera 50 y como 'benigna' si es inferior a 50".“

Con un solo clic, el asistente de chat genera automáticamente el fragmento de código Python necesario. El usuario puede copiarlo fácilmente al portapapeles e incluso probarlo directamente en el script de acción de Python para explorar sus resultados antes de aplicarlo en los playbooks de Turbine. Esta función de prueba previa a la acción acelera el proceso de creación y elimina la necesidad de ensayo y error manual.

Paso 2: Automatizar el filtrado de correo electrónico 

A partir de ahí, el Analista de SOC Debe tener una lista de objetos que representan correos electrónicos, cada uno con los campos "asunto" y "cuerpo". El objetivo es optimizar la lista excluyendo los correos electrónicos que no contienen palabras clave específicas en el asunto. Por ejemplo, se podría querer conservar solo los correos electrónicos que incluyan el término "spam" en el asunto.

Para realizar esta tarea, consulte al asistente de texto a código de Hero AI con un mensaje como "Filtrar correos electrónicos por clave 'asunto' que contenga la palabra 'spam'".“

Paso 3: Refinar los filtros de inteligencia de amenazas según sea necesario 

En el ejemplo anterior, que filtraba correos electrónicos por un asunto que contenía la palabra "spam", el asistente de chat proporcionó un script listo para usar para la acción del script de Python. Ahora, hay un requisito adicional: filtrar los correos electrónicos para que incluyan la palabra "descuento" en el cuerpo. El asistente de chat también puede generar un script para este propósito. Esto permite una integración fluida de los filtros de "spam" y "descuento" en un solo bloque de código, como se muestra arriba. 

Este proceso de perfeccionamiento del guión puede continuar con preguntas de seguimiento adicionales en la medida que sea necesario para el tema específico. casos de uso de inteligencia de amenazas. Solo se necesitan unos segundos para que Hero AI incorpore un nuevo bit de lógica al código generado previamente.

Los resultados: Ahorro de tiempo 50%

Numerosos clientes de Swimlane han probado este caso de uso de inteligencia de amenazas con la ayuda de Hero AI Text-to-Code. Observan que los scripts de Python se generan, depuran y prueban más rápido que antes. Turbina de carriles de natación Capacidades de IA de Hero. En promedio, los clientes han informado 50% ahorro de tiempo. Ahora pueden Cree casos de uso completos de extremo a extremo en 25 minutos frente a 56 minutos. 

Para obtener una guía más detallada sobre cómo automatizar la inteligencia de amenazas con Swimlane Turbine, solicite una demostración. aquí.