IOC aramaların için bir yapay zekâ modeli bağla

GoChannel Desk, standart bir API uç noktası üzerinden bir bulut yapay zekâ sağlayıcısıyla, kendi bilgisayarında çalışan bir modelle ya da yerleşik modelle çalışır. Seçim önemlidir. Bir istemin içindeki log satırlarının nereye gideceğini belirler; loglarda kullanıcı adları ve IP adresleri olduğunda bu önem kazanır.

Model bağlamanın üç yolu

Bir bulut yapay zekâ sağlayıcısı

Bir bulut yapay zekâ sağlayıcısı standart bir API uç noktası üzerinden bağlanır ve daha büyük log klasörlerine ya da daha zor akıl yürütmeye uygundur. İstemler o uç noktaya gider; yani ajanın eklediği log satırları bilgisayarından çıkar. Araç çıktısındaki gizli bilgiler modele ulaşmadan önce maskelenir. Loglar kişisel veri içerir. Kullanıcı adı ve IP adresi içeren sıradan log satırları yine de uç noktaya gider; bu yüzden önce kurumunun kurallarına bak.

Bilgisayarındaki bir model

Bilgisayarında yerel çalışan bir model her şeyi makinede tutar: yerel modelde hiçbir şey makineden çıkmaz; bu da kullanıcı adı ve adres içeren loglara ve gizli kalması gereken olaylara uyar. Hız ve kalite, donanımına ve çalıştırdığın modele bağlıdır. Önce zararsız örnek loglarda dene.

Yerleşik model

Elinde uç nokta ya da anahtar olmadığında denenecek seçenek yerleşik modeldir. Kalite değişir. Çıktısını diğer her modelinki gibi incele ve hassas log kopyalarını vermeden önce kişisel veriye ilişkin kurum kurallarına uy.

Uç noktayı Test ile kontrol et

Test düğmesi, bir uç noktaya güvenmeden önce onu kontrol eder. Yanıt süresini ve bağlam penceresini gösterir; bu da tek bir isteğe ne kadar log metni sığdığını söyler. Değişikliklerden sonra yeniden test et. Küçük bir pencere, ajana daha küçük dosyalar ya da seferinde tek klasör vermen gerektiği anlamına gelir.

Log aramaları için model seçmek

Birkaç log dosyasındaki isabetleri ilişkilendirmek ya da bulgu notunu taslaklamak gibi muhakeme isteyen adımlar için daha büyük bir model, iocs.txt içindeki etkisizleştirilmiş metni geri yüklemek gibi dar düzenlemeler için daha küçük bir model kullan. run_on_model tek bir zor adımı daha büyük bir modele gönderir, görevin geri kalanı varsayılan modelinde kalır. İkisini karıştır.

Kalite modeller arasında değişir. Her diff'i ve her arama sonucunu kendin incele; yeni bir model denerken Ask first kullan ki her değişiklik senin onayını beklesin. Temiz bir sonuç bir sistemin temiz olduğunu asla kanıtlamaz.