Conecte um modelo de IA às suas buscas de IOCs
O GoChannel Desk funciona com um provedor de IA na nuvem por meio de um endpoint de API padrão, com um modelo rodando no seu próprio PC ou com o modelo integrado. A escolha importa. Ela decide para onde vão as linhas de log que ficam dentro de um prompt, o que pesa quando os logs têm nomes de usuário e endereços IP.
Três formas de conectar um modelo
Um provedor de IA na nuvem
Um provedor de IA na nuvem se conecta por um endpoint de API padrão e serve para pastas de logs maiores ou raciocínios mais difíceis. Os prompts vão para esse endpoint, então as linhas de log que o agente incluir saem do seu PC. Segredos na saída das ferramentas são ocultados antes de chegar ao modelo. Logs contêm dados pessoais. Linhas de log comuns com nomes de usuário e endereços IP também vão para o endpoint, então confira antes as regras da sua organização.
Um modelo no seu PC
Um modelo rodando localmente no seu PC mantém tudo na máquina: com um modelo local nada sai dela, o que combina com logs que têm nomes de usuário e endereços e com incidentes que precisam ficar em sigilo. A velocidade e a qualidade dependem do seu hardware e do modelo que você usa. Teste antes com logs de exemplo inofensivos.
O modelo integrado
O modelo integrado é a opção para experimentar quando você não tem um endpoint nem uma chave à mão. A qualidade varia. Revise a saída dele como a de qualquer outro modelo e siga as regras da sua organização para dados pessoais antes de dar a ele cópias de logs sensíveis.
Verifique o endpoint com o Test
O botão Test verifica um endpoint antes de você depender dele. Ele mostra o tempo de resposta e a janela de contexto, que indica quanto texto de log cabe em uma única requisição. Teste de novo depois de qualquer mudança. Uma janela pequena significa que você deve dar ao agente arquivos menores ou uma pasta de cada vez.
Como escolher um modelo para buscar em logs
Use um modelo maior nos passos que exigem julgamento, como correlacionar ocorrências entre vários arquivos de log ou redigir a nota de achados, e um menor em edições simples, como restaurar o texto «defanged» no iocs.txt. O run_on_model envia um passo difícil a um modelo maior enquanto o restante da tarefa fica no modelo padrão. Combine os dois.
A qualidade varia entre modelos. Revise você mesmo cada diff e cada resultado de busca, e use o Ask first ao testar um modelo novo, para que cada alteração espere o seu OK. Um resultado limpo nunca prova que um sistema está limpo.
