Investigar com o Genie

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O Lakewatch está em Pré-visualização privada. Para solicitar acesso, entre em contato com a equipe da sua conta da Databricks.

Databricks Genie traz assistência de dados em linguagem natural para o Lakewatch. Você usará principalmente duas partes da família Genie:

• Genie Code é um assistente de AI integrado em toda a interface do Lakewatch. Use-o para obter ajuda rápida e contextual: escrever SQL, criar regras de detecção e explorar fontes de dados. Clique em Genie no menu esquerdo, ou no ícone Genie no canto superior direito, para abri-lo ao lado de qualquer página.
• Genie Agents (anteriormente Genie spaces) são ambientes dedicados para investigações profundas e de várias etapas alimentadas pelo Genie Research Agent.

Esta página aborda o uso de ambos para fluxos de trabalho de segurança do Lakewatch. Para saber o que é o Genie, como é cobrado e sua configuração geral, siga os links acima.

Triagem de alertas com o Genie

O Genie pode fazer a triagem de um alerta de segurança para você na página de detalhes do alerta. Ao selecionar Fazer triagem com o Genie em um alerta, o Genie trabalha como um analista sênior: ele cria um plano de investigação, reúne o contexto e as evidências relevantes, chega a um veredito e atualiza o alerta com suas conclusões.

O botão Triagem com Genie está disponível apenas em alertas de segurança. Não aparece em erros do sistema.

Como o Genie tria um alerta

Quando você pede ao Genie para fazer a triagem de um alerta de segurança, ele percorre as seguintes fases:

1. Planeja a investigação : o Genie apresenta um plano curto antes da execução de qualquer coisa, incluindo algumas explicações benignas para testar juntamente com a maliciosa, para que você possa acompanhar o seu raciocínio.
2. Coleta contexto : o Genie lê a regra de detecção que produziu o alerta, revisa com que frequência essa regra foi disparada antes para medir quão barulhenta ela é e examina os sinais no alerta.
3. Investiga as evidências : o Genie executa consultas nos dados de segurança para testar cada explicação, focando nas entidades do alerta, como usuários, endereços IP e hosts.
4. Chega a um veredito : o Genie classifica o alerta como positivo verdadeiro, positivo falso ou positivo benigno, com base nas evidências coletadas. Se a evidência for insuficiente, o Genie informará isso e não alterará a classificação e o estado do alerta.
5. Atualiza o alerta : com sua aprovação, o Genie publica um comentário de investigação, define a classificação e o estado do alerta e atribui o alerta a você.

Triagem de um alerta

Para triar um alerta de segurança com o Genie:

1. Vá para Explorar > Alertas e abra o alerta de segurança que você deseja investigar.
2. Selecione Triagem com Genie na parte superior do alerta. O Genie abre e começar a investigação. Se você já fez a triagem deste alerta antes, o botão lê Retomar triagem e reabre a investigação anterior.
3. Revise o plano que o Genie propõe e acompanhe enquanto ele reúne contexto e faz a execução de suas queries de investigação.
4. Revise o veredito. O Genie solicita sua aprovação antes de adicionar seu comentário ao alerta e novamente antes de definir a classificação e o estado e atribuir o alerta a você. Aprove cada alteração apenas se ela corresponder à sua avaliação.

O que o Genie produz

O Genie registra sua investigação como um comentário no alerta, estruturado para um leitor que não fez a execução das queries:

• Resumo : O veredito e a principal causa raiz, em algumas frases.
• Avaliação : A classificação (verdadeiro, falso ou positivo benigno) e o estado resultante do alerta.
• Evidências baseadas em risco : uma tabela de cada constatação que influenciou o veredito, com o período e os dados dos quais ela veio.
• Avaliação da qualidade da detecção : uma avaliação da regra que foi acionada, incluindo qualquer lacuna que tenha causado um falso positivo e uma correção recomendada.
• Os passos seguintes : ações de acompanhamento recomendadas, separadas em trabalho imediato e adiado.

Após a sua aprovação, o Genie também define a classificação e o estado do alerta e atribui o alerta a si. O Genie salva a conversa de triagem no alerta para que possa reabri-lo mais tarde para revisar ou continuar a investigação.

Limitações

• A execução ocorre apenas em alertas de segurança. O botão Triagem com Genie não está disponível em erros do sistema.
• O Genie precisa de um SQL warehouse em execução para ler os eventos do alerta e executar suas queries de investigação.
• O Genie gira em torno dos sinais do alerta e das entidades que eles referenciam, como usuários, endereços IP e hosts.

Configure um Genie Agent para inteligência de ameaças

O Genie Research Agent (RA) analisa feeds de inteligência contra ameaças e revela possíveis ameaças dos seus dados de segurança. Esta seção percorre a configuração de um Genie Agent para fluxos de trabalho de inteligência contra ameaças do Lakewatch.

Pré-requisitos

• Tabelas analisadas inseridas e disponíveis em seu catálogo
• Um feed de inteligência contra ameaças carregado no Databricks (por exemplo, um feed TAXII/STIX mapeado para uma tabela)
• Research Agent habilitado para seu workspace

O passo 1: Criar um Genie Agent com seus dados de segurança

Criar um Genie Agent e conectar os dados que deseja que o Genie query:

• Todas as tabelas analisadas relevantes
• A view signals no schema __lakewatch do seu catálogo
• A tabela system system.lakewatch.system_events
• Tabela de inteligência de ameaças

nota

Um Genie Agent suporta no máximo 30 tabelas. Para ambientes maiores, crie agentes específicos por tópico (por exemplo, “Endpoint RA”).

O passo 2: Ligar o Research Agent

Em seu novo Genie Agent, altere o modo de query de Chat para Research Agent . Isso permite que o Genie execute análises de várias etapas em seus dados em vez de responder a perguntas únicas.

Passo 3: Adicionar instruções

Boas instruções ajudam o Genie a entender seu modelo de dados e onde procurar ao responder a perguntas. Acesse Configurar > Instruções > Texto e adicione um contexto que cubra as seguintes áreas.

Orientações gerais:

• Foque as queries nas tabelas analisadas, a menos que o usuário solicite explicitamente sobre dados brutos.
• O Lakewatch executa regras de detecção conforme um agendamento.

Terminologia principal:

• Sinal : um alerta gerado quando uma regra de detecção corresponde às suas condições.
• Entidade : Usuários, hosts, aplicações ou dispositivos de rede.
• Ativo : recursos protegidos monitorados quanto ao status de segurança.
• Regra de detecção : Uma query SQL salva que pesquisa dados de eventos em busca de padrões específicos.
• Fonte de dados : Um pipeline de dados que ingere dados de segurança de fontes externas (por exemplo, AWS CloudTrail, Akamai WAF), tabelas existentes do Unity Catalog ou conectores de API.

Contexto do esquema:

• As tabelas analisadas incluem os campos declarados por você, além das colunas gerenciadas pelo Lakewatch (lw_id, lw_meta, lw_observables).
• Níveis de gravidade: 1=Informativo, 2=Baixo, 3=Médio, 4=Alto, 5=Crítico, 6=Fatal.

Na instrução a seguir, substitua <threat-intel-table> pelo nome da sua tabela de inteligência de ameaças.

Contexto do feed de inteligência de ameaças:

• A tabela <threat-intel-table> contém feeds de ameaças recentes. Os usuários podem usar esta tabela para entender as ameaças que eles devem considerar.

dica

Nomear explicitamente a tabela de inteligência contra ameaças em suas instruções é importante. Sem esse contexto, o Genie pode responder a perguntas sobre ameaças usando outras tabelas (como sinais) em vez de seu feed de inteligência.

O passo 4: query ameaças

Depois de configurar seu agente, faça perguntas ao Genie sobre seu cenário de ameaças.

Se o Genie não fizer referência à sua tabela de inteligência de ameaças automaticamente, faça um dos seguintes:

• Nomeie explicitamente a tabela em sua pergunta: "Usando a tabela <threat-intel-table>, de quais ameaças devo me preocupar?"
• Adicione instruções apontando o Genie para a tabela para query relacionadas a ameaças (consulte a Etapa 3).

Exemplos de query

Consulta	O que o Genie retorna
"Quais ameaças devo considerar?"	Resumo das ameaças ativas, puxando de sinais
“Usando a tabela <threat-intel-table>, com quais ameaças devo me preocupar?”	Análise das técnicas do MITRE ATT&CK, grupos de atores de ameaças e famílias de malware do seu feed de inteligência
"Existem novas ameaças que devo considerar ou procurar?"	Padrões de ataque atualizados recentemente, famílias de malware emergentes e campanhas ativas
“Encontre lacunas de cobertura de detecção para táticas de comando e controle.”	Análise de lacunas nas táticas MITRE ATT&CK
“Você pode analisar toda a atividade do IP 203.0.113.42?”	Resumo da investigação de uma entidade específica
"Explique o que aconteceu com a desfiguração do bucket S3 corporativo."	Resumo de ataque em fases com próximos os passos

Consulta	O que o Genie retorna
"Quais ameaças devo considerar?"	Resumo das ameaças ativas, puxando de sinais
“Usando a tabela <threat-intel-table>, com quais ameaças devo me preocupar?”	Análise das técnicas do MITRE ATT&CK, grupos de atores de ameaças e famílias de malware do seu feed de inteligência
"Existem novas ameaças que devo considerar ou procurar?"	Padrões de ataque atualizados recentemente, famílias de malware emergentes e campanhas ativas
“Encontre lacunas de cobertura de detecção para táticas de comando e controle.”	Análise de lacunas nas táticas MITRE ATT&CK
“Você pode analisar toda a atividade do IP 203.0.113.42?”	Resumo da investigação de uma entidade específica
"Explique o que aconteceu com a desfiguração do bucket S3 corporativo."	Resumo de ataque em fases com próximos os passos

Solução de problemas

O Genie não está usando a tabela de inteligência de ameaças

Adicione instruções explícitas na configuração do Genie Agent apontando para o nome da tabela e seu propósito. O Genie usa por default a tabela que parece mais relevante para a pergunta. Sem uma dica, ele pode usar sinais em vez disso.

O feed de inteligência de ameaças não está no Databricks

O feed precisa ser ingerido e estruturado como uma tabela antes que o Genie possa fazer uma query nele. Uma tabela de cluster líquido que mapeia 1:1 para os campos de arquivo TAXII é a abordagem recomendada.

Dicas para obter melhores resultados

• Seja específico em seus prompts : Nomear a tabela diretamente melhora a relevância.
• Use instruções para reduzir atritos : após documentar a tabela de threat intel nas instruções do Genie, os analistas podem fazer perguntas em linguagem natural sem especificar nomes de tabelas.
• Iterar nas instruções : Se o Genie extrair consistentemente da fonte errada, refine suas instruções para ser mais explícito sobre qual tabela usar para qual tipo de pergunta.
• Para saber mais sobre a criação e ajuste de agentes, consulte Criar e gerenciar um Genie Agent.

Exemplos de prompts do Genie Code

O Genie Code pode ajudar a escrever queries SQL, criar regras de detecção, explorar fontes de dados e muito mais. Os exemplos de prompts abaixo estão organizados por caso de uso.

dica

Para fazer a triagem passo a passo de um alerta de segurança com o Genie, consulte Fazer a triagem de alertas com o Genie.

Geral

Mostrar prompts gerais

query SQL:

• "Execute esta query SQL: SELECT * FROM my_table LIMIT 10"
• "Execute uma query para contar as linhas na tabela de autenticação"
• "Mostre-me o esquema desta tabela"
• “Fazer uma query da última hora de dados de tráfego de rede”

Descoberta de tabela e esquema:

• "Pesquisar todas as tabelas com 'user' no nome"
• "Localizar tabelas no catálogo de segurança"
• "Quais colunas a tabela http_activity possui?"
• “Mostrar-me tipos de dados para todos os campos desta tabela”
• "Listar todos os catálogos e esquemas disponíveis"

Pesquisa de ativos:

• "Localizar volumes do Unity Catalog com dados confidenciais"
• "Pesquisar painéis relacionados ao monitoramento de segurança"
• "Localizar Notebooks que query logs de autenticação"

Pesquisa de documentação:

• "Pesquisar na documentação sobre funções de data do Spark SQL"
• "Como faço para usar funções de janela no Databricks?"
• "Encontrar documentação sobre viagem do tempo no Delta Lake"

Detecção

Use esses prompts ao criar e gerenciar regras de detecção.

Mostrar prompts de detecção

Descreva o que você deseja detectar:

• "Quero detectar a exfiltração de dados da nossa rede"
• "Criar uma regra para encontrar usuários acessando arquivos confidenciais que eles não deveriam"

Descobrir tabelas:

• "Quais tabelas contêm eventos de autenticação?"
• "Mostre-me dados de exemplo da tabela network_activity"
• "Quais campos estão disponíveis na tabela de autenticação?"

Escreva SQL de detecção para diferentes tipos de lógica de detecção:

• "Escreva SQL para detectar IPs com mais de 100 logins falhos em uma hora" (limite)
• "Detectar usuários com contagens de login incomuns em comparação com sua linha de base" (anomalia)
• " Detectar quando um usuário faz login em um host pela primeira vez" ( visto pela primeira vez)
• "Detectar usuários fazendo login de vários países em um intervalo de 2 horas" (geoanomalia)
• "Detectar consultas de banco de dados executadas após a meia-noite" (baseado em tempo)

Modificar o SQL de detecção existente:

• "Adicionar um filtro para excluir account de serviço"
• "Aumentar o limite para reduzir o ruído"
• "Combine isso com a filtragem fora do horário comercial"

Testar e depurar queries:

• "Execução esta query de detecção e me mostre os resultados"
• “A query não retorna resultados, ajude-me a depurar”
• "Esta query é muito lenta, ajude-me a otimizá-la"
• "Isso gera muitos falsos positivos, como posso ajustá-lo?"

Mapear para MITRE ATT&CK:

• "Quais técnicas MITRE se aplicam a ataques de força bruta?"
• "Mapeie essa detecção para as táticas e técnicas apropriadas"
• "Mostre-me detalhes sobre a técnica T1078"

Definir saída de sinal:

• “Escreva um padrão de resumo para este alerta”
• "Quais campos de contexto devo incluir?"
• "Mostre-me como o alerta fica com dados de amostra"

Configure programar e o compute:

• "Configure isso para execução a cada 15 minutos"
• "Configure uma verificação diária de compliance às 2 da manhã"
• "Execução isso apenas durante o horário comercial para economizar custos"
• "Devo execução esta regra em compute Serverless ou em um SQL Warehouse?"

Trabalhar com as regras existentes:

• "Mostrar-me a configuração para a regra 'Login de Força Bruta'"
• "Listar todas as regras de detecção neste workspace"
• "Modificar o limite na regra existente"

Saiba mais sobre os conceitos de detecção:

• “Explique como funciona a detecção de limite”
• "Qual é a diferença entre a detecção de anomalia e a de limite?"
• “Quais são as implicações de custo de diferentes programar?”

Crie fluxos de trabalho de várias etapas:

• "Criar uma detecção completa de força bruta a partir do zero"
• "Criar uma correlação entre logins com falha e escalonamento de privilégios"

Solucionar problemas de detecções:

• "Por que esta deteção não está a ser Trigger?"
• "Validar se todos os nomes de campo existem no esquema"
• "A linha de base está errada, como posso reconstruí-la?"

Query

Use esses prompts na página de query.

Mostrar prompts de query

Explorar dados:

• "Quantas linhas existem na tabela bruta da fonte de dados Okta?"
• "Mostre-me o esquema de tabela analisado para AWS CloudTrail"
• "Compare as contagens de linhas entre as tabelas brutas e analisadas para a fonte de dados crowdstrike_events"
• "Mostre-me os últimos 10 eventos da tabela analisada do Crowdstrike"

Refinar resultados:

• "Filtrar esses resultados para mostrar apenas eventos dos EUA."
• "Adicionar uma coluna que calcula a pontuação de risco"
• “Remover linhas onde o status é 'teste'”
• "Agrupar esses resultados por usuário e contar eventos"
• “Classificar pela coluna de timestamp de forma decrescente”

Otimizar queries:

• "Esta query está demorando muito. Como posso acelerá-la?"
• "Ele retornou 5 milhões de linhas. Como faço para reduzir isso?"
• "Essa query é eficiente?"
• "Como posso otimizar este JOIN?"
• "Ajude-me a corrigir o erro da query"

Interpretar resultados:

• “O que esses resultados me dizem?”
• "Existem padrões nestes dados?"
• "Resuma o que estou vendo"
• "O que devo investigar com base nisso?"

Fonte de dados

Use estes prompts ao configurar e gerenciar fontes de dados.

Mostrar prompts de origem de dados

Avaliar a qualidade dos dados:

• "Mostre-me um resumo da qualidade dos meus dados"
• "Existem colunas com valores maioritariamente nulos?"
• "Qual é a distribuição de valores na coluna 'event_type'?"
• "Analise o esquema bruto e mostre-me quais colunas existem"
• "Quais colunas têm dados JSON que precisam de extração?"

Diagnosticar erros:

• "Por que minha visualização de fonte de dados falhou?"
• "A pré-visualização retornou um erro, ajude-me a depurar"
• "Estou recebendo um erro de 'coluna não existe', o que há de errado?"

Extrair campos JSON:

• “Aplanar o objeto JSON 'user' em colunas separadas”
• "Extrair campos da coluna JSON 'metadata'"
• “Preservar a coluna JSON original após a extração”
• "Adicionar um prefixo aos campos JSON extraídos"

Transformar campos:

• "Renomeie a coluna 'userId' para 'user_id'"
• "Converta o campo 'timestamp' para o tipo TIMESTAMP adequado"

Filtrar dados:

• "Filtrar endereços IP internos"
• "Incluir apenas registros onde o status é 'sucesso'"
• "Excluir registros com valores nulos no campo 'user_id'"

Criar e modificar tabelas:

• "Criar uma nova tabela analisada apenas para eventos de autenticação"
• "Divida os dados brutos em tabelas separadas por event_type"
• "Adicionar uma tabela personalizada com apenas campos específicos"
• "Modificar a tabela 'security_events' existente para adicionar um novo campo"

Configurar preservação de coluna:

• "Preservar todas as colunas não referenciadas da tabela bruta"
• "Omitir colunas que não estão mapeadas explicitamente"

Validar e visualizar:

• "Validar esta expressão de campo antes de aplicá-la"
• “Pré-visualizar os resultados da transformação”
• "Mostrar dados de amostra após aplicar essas alterações"

Obter recomendações:

• “Meus dados parecem confusos, quais transformações você recomenda?”
• "Há algum problema de qualidade de dados que eu deva resolver?"
• "Qual é a melhor maneira de lidar com essa coluna de alta taxa de nulos?"

Outros recursos

• Alertas
• Sinais
• Regras de detecção
• Genie Agents
• Genie Code