Conseils et astuces pour l'automatisation du renseignement sur les menaces par l'IA

Précis et opportun renseignements sur les menaces est essentiel à la réussite centres d'opérations de sécurité. En termes simples, le renseignement sur les menaces peut être défini comme un ensemble de connaissances factuelles, incluant le contexte, les indicateurs, les implications, les mécanismes et des conseils pratiques, relatives aux menaces actuelles ou émergentes pesant sur les actifs. Consultez ceci Blog sur l'automatisation de l'enrichissement du renseignement sur les menaces pour en savoir plus sur ce automatisation du renseignement sur les menaces c'est-à-dire, pourquoi c'est important et les défis courants qui y sont associés. 

Intelligence artificielle et renseignement sur les menaces

À l'instar de l'automatisation, l'intelligence artificielle générative (IA) est une technologie innovante qui apporte rapidité et simplicité à tout processus auquel elle est appliquée. La détection des menaces, le renseignement et la prévention ne sont que quelques exemples des nombreuses fonctions de cybersécurité améliorées par la combinaison de l'IA générative. IA et automatisation.  

Turbine de couloir de nage, La plateforme d'automatisation de la sécurité low-code donne vie à cette combinaison grâce à l'introduction récente de sa collection d'innovations en IA, connue sous le nom de Héros IA. L'une des fonctionnalités fondatrices de Hero AI est un chatbot de conversion texte-code qui utilise L'IA pour simplifier le développement de l'automatisation.Continuez à lire ce blog pour découvrir en détail un cas d'utilisation pratique du renseignement sur les menaces qui illustre l'efficacité de la fonctionnalité de conversion de texte en code de Hero AI. 

3 étapes pour automatiser le renseignement sur les menaces grâce à l'IA  

Étape 1 : Déterminer si la menace est bénigne ou malveillante

L'automatisation du renseignement sur les menaces commence par les données d'un outil de renseignement sur les menaces qui attribue un score numérique. Une fois que analyste SOC Compte tenu de ce score, leur objectif est de déterminer la nature de la menace, qu'elle soit malveillante ou bénigne.

Pour ce faire, la première étape consiste à soumettre une requête à Hero AI. Cette requête doit demander à l'assistant de conversion texte-code quelque chose comme : “ Évaluez le score ; qualifiez-le de ‘ malveillant ’ si le score dépasse 50, et de ‘ bénin ’ si le score est inférieur à 50. ”

En un seul clic, l'assistant de chat génère automatiquement l'extrait de code Python requis. L'utilisateur peut facilement le copier dans le presse-papiers et même le tester directement dans le script d'action Python afin d'en explorer les résultats avant de l'appliquer aux playbooks de Turbine. Cette fonctionnalité de test préalable accélère le processus de développement et élimine la nécessité de procéder par essais et erreurs manuels.

Étape 2 : Automatiser le filtrage des e-mails 

De là, le analyste SOC Il faudrait disposer d'une liste d'objets représentant des courriels, chacun comprenant les champs ‘ sujet ’ et ‘ corps ’. L'objectif est maintenant de simplifier cette liste en excluant les courriels dont le sujet ne contient pas certains mots-clés. Par exemple, on peut souhaiter ne conserver que les courriels dont le sujet contient le terme ‘ spam ’.

Pour accomplir cette tâche, interrogez l'assistant de conversion texte-code Hero AI avec un message tel que “ Filtrer les e-mails par clé 'sujet' contenant le mot 'spam' ’.’

Étape 3 : Affiner les filtres de renseignements sur les menaces au besoin 

Dans l'exemple précédent, qui filtrait les e-mails dont l'objet contenait le mot ‘ spam ’, l'assistant de chat fournissait un script Python prêt à l'emploi. Désormais, une autre exigence s'ajoute : filtrer les e-mails contenant le mot ‘ réduction ’ dans le corps du message. L'assistant de chat peut également générer un script à cet effet. Cela permet d'intégrer facilement les filtres ’ spam ‘ et ’ réduction ‘ dans un seul bloc de code, comme illustré ci-dessus. 

Ce processus d'amélioration du script peut se poursuivre par des questions complémentaires, dans la mesure nécessaire pour le cas particulier. cas d'utilisation du renseignement sur les menaces. Il suffit de quelques secondes à Hero AI pour intégrer un nouvel élément logique au code précédemment généré.

Résultats : Gain de temps de 50%

De nombreux clients de Swimlane ont testé ce cas d'utilisation du renseignement sur les menaces grâce à Hero AI Text-to-Code. Ils constatent que les scripts Python sont générés, débogués et testés plus rapidement qu'auparavant. Turbine de couloir de nage Capacités d'IA de Hero. En moyenne, les clients ont signalé Gain de temps avec 50%. Ils sont désormais capables de Créez des cas d'utilisation complets de bout en bout en 25 minutes au lieu de 56 minutes. 

Pour une présentation plus détaillée de l'automatisation du renseignement sur les menaces avec Swimlane Turbine, demandez une démonstration. ici.