使用快訊回應建議工具

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本文說明如何使用 Alert Response Recommender 試用版,這是 Google Security Operations Labs 的實驗。這項先導計畫可大幅減少分析師的調查時間。這項功能會使用大型語言模型 (LLM),分析先前已結案的類似快訊歷史資料,快訊回應建議工具會提供可執行的建議,協助簡化分類程序,並加快案件解決速度。

如要進一步瞭解 Google SecOps Labs,請參閱「使用 Gemini 和 Google SecOps 實驗功能」。

找出警告 ID 或支援單 ID

  1. 前往「案件」頁面,從佇列中選取要調查的案件。

  2. 前往「案件總覽」

  3. 前往「快訊」小工具,然後點選所需特定快訊的「查看詳細資料」

  4. 在隨即顯示的側邊抽屜中,前往「案件」部分,然後複製「支援單 ID」或「快訊 ID」

執行實驗

  1. 在 Google SecOps 頁面中,按一下「實驗」「實驗室」。

  2. 在「快訊回覆建議」資訊卡中,按一下「試用」

  3. 在「Open Alert ID」欄位中,輸入您複製的支援單 ID 或快訊 ID。

  4. 按一下「提交」

查看輸出內容。

試用版分析資料後,會根據類似歷來警報的分析結果生成建議。輸出內容包含下列重要區段:

  • 分析師行動:建議手動執行的步驟。

  • 內容中心 (市集) 動作:內容中心 (市集) 內的建議動作。

  • 建議關閉:建議關閉快訊的原因。

輸出內容也包含詳細的分析細目,以及類似的歷史快訊清單、結案原因和劇本使用情況。

  • 輸出內容範例:

      Recommendations
    
      Step 1: Recommendation for Analyst Actions
    
      No specific manual analyst actions are recommended based on the provided data.
    
      Step 2: Recommendation for Content Hub Actions
    
      No Content Hub actions are recommended based on the provided data.
    
      Step 3: Closure Recommendation
    
      Close the alert as "Maintenance".
    
      Recommendations Are Based on the Following Similar Historical Closed Alerts
    
      Step 4: Identify Similar Alerts
    
      The following characteristics are shared between the current alert and the similar alerts:
    
      * AlertRuleGenerator: "Data Exfiltration"
      * AlertProduct: "DLP_Product"
      * AlertDisplayName: "DATA EXFILTRATION"
      * AlertVendor: "DLP"
      * AlertSourceSystemName: "Arcsight"
      * AlertIsManual: false
      * AlertOriginalName: "DATA EXFILTRATION"
      * AlertSourceIdentifier: "Simulation"
      * AlertUsefulness: "None"
      * AlertPriority: "High"
      * All EntityIdentifiers are identical.
    
      The similar alerts are:
    
      * DATA EXFILTRATION_96C92028-70E5-4947-87DF-CC64133B2583
      * DATA EXFILTRATION_79D74832-4C9D-4315-AD0C-77F640A1766A
      * DATA EXFILTRATION_6C6713D6-8A50-48AB-B168-FE23791EC86C
      * DATA EXFILTRATION_C6493390-3544-46A6-A219-0DDC64FE8547
      * DATA EXFILTRATION_B44A1099-2DBD-4F02-9173-5931C538AE9D
    
      Step 5: Analyze Playbook Usage in Similar Alerts
    
      No playbooks were used in the identified similar alerts.
    
      Step 6: Analyze Case Closure Information
    
      All similar alerts, except DATA EXFILTRATION_8D4E6467-F503-447A-8B38-BC521296E194, 
      have the closure reason as "Maintenance", with a root cause of "Lab Test". The alert 
      DATA EXFILTRATION_8D4E6467-F503-447A-8B38-BC521296E194 has the closure reason "NotMalicious". 
      Comments in most cases contain the word "test" along with the Case closed by Siemplify API 
      information.
    

限制

為確保您正確解讀建議,請注意下列限制:

  • 依據歷來資料:建議的品質和相關性直接取決於可用的歷來資料。如果類似資料不足,建議可能不完整或不夠準確。

  • 警報類型有限:對於某些警報類型,最佳化建議可能較不實用,尤其是新警報或沒有先例的警報。

  • 最低快訊數:快訊回應建議工具必須找到至少一個類似的歷史快訊,才能提供建議。如果找不到類似快訊,就無法提供實用分析。應用程式會顯示空白的「Identify Similar Alerts」(識別類似快訊) 分頁,通知您這項情況。

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