Dicas e truques para automação de inteligência de ameaças por IA

Preciso e oportuno inteligência de ameaças é fundamental para o sucesso centros de operações de segurança. Em termos simples, a inteligência de ameaças pode ser definida como conhecimento baseado em evidências, incluindo contexto, indicadores, implicações, mecanismos e conselhos práticos relacionados a ameaças atuais ou emergentes a ativos. Confira isto. Blog sobre a automatização do enriquecimento de inteligência de ameaças para saber mais sobre o quê automação de inteligência de ameaças É isso, por que é importante e quais são os desafios comuns associados a isso. 

Inteligência Artificial e Inteligência de Ameaças

Assim como a automação, a inteligência artificial generativa (IA) é uma tecnologia inovadora que traz velocidade e simplicidade a qualquer processo em que é aplicada. Detecção de ameaças, inteligência e prevenção são algumas das muitas funções de cibersegurança aprimoradas pela combinação de IA. IA e automação.  

Turbina Swimlane, a plataforma de automação de segurança de baixo código, dá vida a essa combinação com o recente lançamento de sua coleção de inovações em IA, conhecida como IA Heroica. Uma das funcionalidades fundadoras do Hero AI é um chatbot de texto para código que utiliza IA para simplificar o desenvolvimento de automação.Continue lendo este blog para conhecer em detalhes um caso de uso prático de Inteligência de Ameaças que demonstra a eficácia da funcionalidade de conversão de texto em código da Hero AI. 

3 passos para automatizar a inteligência de ameaças com IA  

Passo 1: Determine se a ameaça é benigna ou maliciosa.

A automatização da inteligência de ameaças começa com dados de uma ferramenta de inteligência de ameaças que fornece uma pontuação numérica. Uma vez que Analista de SOC Com essa pontuação, o objetivo deles é determinar a natureza da ameaça, se ela é maliciosa ou benigna.

Para realizar essa tarefa, o primeiro passo é enviar uma consulta ao Hero AI. A consulta deve solicitar ao assistente de texto para código algo como "avalie a pontuação; classifique-a como 'maliciosa' se a pontuação for superior a 50 e como 'benigna' se a pontuação for inferior a 50".“

Com um único clique, o assistente de bate-papo gera automaticamente o trecho de código Python necessário. O usuário pode copiar o trecho para a área de transferência e até mesmo testá-lo diretamente no script de ação Python para explorar os resultados antes de aplicá-lo em playbooks no Turbine. Esse recurso de teste prévio à ação acelera o processo de desenvolvimento e elimina a necessidade de tentativas e erros manuais.

Etapa 2: Automatize a filtragem de e-mails 

A partir daí, o Analista de SOC A lista deve conter objetos representando e-mails, cada um composto por campos 'assunto' e 'corpo'. O objetivo é otimizar essa lista, excluindo e-mails que não contenham palavras-chave específicas no assunto. Por exemplo, o usuário pode querer manter apenas os e-mails em que o termo 'spam' esteja presente no assunto.

Para realizar essa tarefa, consulte o assistente Hero AI Text-to-Code com uma mensagem como "Filtrar e-mails pela chave 'assunto' que contém a palavra 'spam'".“

Etapa 3: Refinar os filtros de inteligência de ameaças conforme necessário 

No exemplo anterior, que filtrava e-mails com assunto contendo a palavra "spam", o assistente de chat fornecia um script pronto para copiar para a ação do script Python. Agora, há um requisito adicional: filtrar e-mails para incluir a palavra "desconto" no corpo da mensagem. O assistente de chat também pode gerar um script para essa finalidade. Isso permite a integração perfeita dos filtros de "spam" e "desconto" em um único bloco de código, como mostrado acima. 

Esse processo de aprimoramento do roteiro pode continuar com perguntas adicionais de acompanhamento, na medida necessária para a situação específica. casos de uso de inteligência de ameaças. Leva apenas alguns segundos para o Hero AI incorporar um novo trecho de lógica ao código gerado anteriormente.

Resultados: Economia de tempo 50%

Diversos clientes da Swimlane testaram esse caso de uso de inteligência de ameaças com a ajuda do Hero AI Text-to-Code. Eles constataram que os scripts Python são gerados, depurados e testados mais rapidamente do que era possível anteriormente. Turbina Swimlane Recursos de IA de alta qualidade. Em média, os clientes relataram Economia de tempo 50%. Agora eles são capazes de Crie casos de uso completos de ponta a ponta em 25 minutos em vez de 56 minutos. 

Para obter uma explicação mais detalhada de como automatizar a inteligência de ameaças com o Swimlane Turbine, solicite uma demonstração. aqui.