PowerShell 进程、临时脚本、计划任务注册以及连接到陌生地址，单独来看或许都有合理解释，但它们的组合语境会改变调查方向。理解这些操作之间的关系，才能揭示单个事件可能遗漏的潜在恶意活动。合法工具也可被用于恶意目的，因此仅凭工具名称不足以终结调查；相反，进程、文件和网络连接之间的关系至关重要。自动化分析，尤其是通过连接进程、文件和网络目标的行為图，有助于保全证据并对活动进行语境化。此类图将基础事件记录转化为全面的叙事，详细说明谁启动了什么、哪个进程编写了脚本，以及出站连接关联了何种活动。这种语境理解有助于区分常规管理与可疑行为，即使使用了相似的工具。虽然现有的关联规则已涵盖部分关系，但更有效的系统应保留预定义序列之外的周围行为。例如，Logster 利用大语言模型（LLM）评估序列化的活动图，为安全团队提供语境化评估和结构化结果。这种方法使分析师能够以已汇编的活动叙述启动调查，而非手动重构分散的日志。然而，任何结论均受限于所收集的证据，活动窗口大小、遥测缺失以及模型输入限制等局限性可能影响准确性。因此，实用的评估应将可疑序列与使用相似工具的合法工作流进行比较，重点关注系统如何区分二者。最终，一个有效的端点检测系统应通过提供组织良好且语境化的证据，简化调查流程，使分析师能够更高效地验证结论。