Процесс PowerShell, временный скрипт, регистрация запланированной задачи и подключение к незнакомому адресу могут быть объяснимы по отдельности, но их совместный контекст меняет ход расследования. Понимание взаимосвязей между этими действиями выявляет потенциальную вредоносную активность, которую отдельные события могут упустить. Легитимные инструменты могут использоваться в злонамеренных целях, поэтому одних их названий недостаточно для завершения расследования; вместо этого решающее значение имеют взаимосвязи между процессами, файлами и соединениями. Автоматизированный анализ, особенно с помощью поведенческих графов, связывающих процессы, файлы и сетевые назначения, помогает сохранить доказательства и контекстуализировать действия. Такие графы превращают базовые записи событий в исчерпывающее повествование, детализируя, кто что запустил, какой процесс записал скрипт и с чем было связано исходящее соединение. Это контекстуальное понимание помогает отличить рутинное администрирование от подозрительного поведения, даже когда используются схожие инструменты. Хотя существующие правила корреляции учитывают некоторые взаимосвязи, более эффективная система сохраняла бы окружающее поведение за пределами заранее написанных последовательностей. Logster, например, использует LLM для оценки сериализованных графов активности, предлагая контекстную оценку и структурированные результаты для команд безопасности. Такой подход позволяет аналитикам начинать расследования с собранного описания активности, а не вручную реконструировать разрозненные журналы. Однако любой вердикт ограничен собранными доказательствами, а такие ограничения, как размер окна активности, отсутствие телеметрии и ограничения на ввод модели, могут повлиять на точность. Поэтому практическая оценка должна сравнивать подозрительные последовательности с легитимными рабочими процессами, использующими схожие инструменты, уделяя особое внимание тому, как система их различает. В конечном итоге, полезная система обнаружения конечных точек должна упростить процесс расследования, предоставляя организованные, контекстуализированные доказательства, позволяя аналитикам более эффективно проверять выводы.