이 블로그 게시물은 향상된 위협 탐지를 위해 Elastic Security에서 사용자 정의 탐지 규칙을 생성하는 프로세스를 설명합니다. 보안 이벤트의 정확한 필터링 및 분류를 위해 Elasticsearch Query Language(ES|QL) 사용을 강조합니다. Elastic AI Assistant는 특히 API 호출 분류를 위한 CASE 함수를 사용하여 ES|QL 쿼리 생성을 간소화하는 도구로 소개됩니다. 이 가이드는 AWS CloudTrail 로그와 같은 초기 광범위 검색을 권한 상승과 관련된 특정 작업에 집중하도록 세부적으로 설명합니다. AI에서 생성된 쿼리를 실제 데이터 스트림 필드에 매핑하고 성공적인 실행 및 특정 사용자 ID와 같은 컨텍스트 기준을 추가하는 방법을 설명합니다. 그런 다음 게시물은 규칙 생성으로 이동하여 덜 중요한 이벤트를 위한 빌딩 블록 알림 및 즉각적인 분류를 위한 사용자 정의 쿼리 탐지를 제안합니다. 자동화된 응답 작업은 평균 응답 시간(MTTR)을 줄이는 방법으로 강조됩니다. 중요한 단계에는 알림 볼륨 및 분석가 경험을 검증하기 위해 과거 데이터에 대한 규칙 결과 미리 보기가 포함됩니다. 위협 에뮬레이션 스크립트를 사용한 엔드투엔드 테스트는 규칙 기능을 확인합니다. 마지막으로 프로덕션에 대한 규칙 배포, 지속적인 유지 관리 및 탐지 엔지니어링 동작 성숙도 모델의 중요성에 대해 다룹니다.