このブログ記事では、Elastic Security でカスタム検出ルールを作成し、脅威検出を強化するプロセスを概説しています。セキュリティイベントの正確なフィルタリングと分類のために Elasticsearch Query Language (ES|QL) を使用することが強調されています。Elastic AI Assistant は、特に API コールの分類に CASE 関数を使用して、ES|QL クエリ作成を効率化するツールとして紹介されています。このガイドでは、AWS CloudTrail ログのような初期の広範な検索を、特権昇格に関連する特定のアクションに絞り込む方法を詳しく説明しています。AI が生成したクエリを実際のデータストリームフィールドにマッピングし、成功した実行や特定のユーザーIDなどのコンテキスト基準を追加する方法を説明しています。次に、ルール作成に進み、重要度の低いイベントにはビルディングブロックアラートを、即時トリアージにはカスタムクエリ検出を構築することを提案しています。自動化された応答アクションは、平均応答時間 (MTTR) を削減する方法として強調されています。重要なステップとして、アラートの量とアナリストの経験を検証するために、過去のデータに対してルール結果をプレビューすることが含まれます。脅威エミュレーションスクリプトを使用したエンドツーエンドテストにより、ルール機能が確認されます。最後に、ルールを本番環境にデプロイすること、継続的なメンテナンス、そして Detection Engineering Behavior Maturity Model の重要性について触れています。