Dieser Blogbeitrag beschreibt den Prozess der Erstellung benutzerdefinierter Erkennungsregeln in Elastic Security zur verbesserten Bedrohungserkennung. Er hebt die Verwendung der Elasticsearch Query Language (ES|QL) für präzises Filtern und Kategorisieren von Sicherheitsereignissen hervor. Der Elastic AI Assistant wird als Werkzeug zur Vereinfachung der ES|QL-Abfrageerstellung vorgestellt, insbesondere mit der CASE-Funktion zur Kategorisierung von API-Aufrufen. Der Leitfaden beschreibt im Detail, wie anfängliche breite Suchen, wie AWS CloudTrail-Protokolle, verfeinert werden, um sich auf spezifische Aktionen im Zusammenhang mit Privilegieneskalation zu konzentrieren. Er erklärt das Zuordnen von KI-generierten Abfragen zu tatsächlichen Datastream-Feldern und das Hinzufügen von Kontextkriterien wie erfolgreiche Ausführung und spezifische Benutzeridentitäten. Der Beitrag geht dann zur Regelerstellung über und schlägt die Erstellung von "Building Block"-Alerts für weniger kritische Ereignisse und benutzerdefinierten Abfrageerkennungen für die sofortige Triage vor. Automatisierte Reaktionsaktionen werden als Methode zur Reduzierung der mittleren Reaktionszeit (MTTR) hervorgestellt. Ein entscheidender Schritt beinhaltet die Vorschau von Regelergebnissen anhand historischer Daten, um das Alert-Volumen und die Erfahrung der Analysten zu validieren. End-to-End-Tests mit Threat-Emulation-Skripten bestätigen die Regelfunktionalität. Schließlich wird auf die Regelauslieferung in die Produktion, die laufende Wartung und die Bedeutung des "Detection Engineering Behavior Maturity Model" eingegangen.