GitHub 详细介绍了安全专业人员如何使用 Copilot 分析日志

快速阅读: 据《网络安全新闻》称，GitHub推出了AI编程助手Copilot的新应用，专为安全专家设计，可通过智能代码建议和自然语言处理解析安全事件信息、识别异常并加速事件响应。Copilot通过自动化日志处理管道、智能模式识别和命令行优化来应对PB级日志数据挑战。此外，它还具备政策感知的代码生成、日志匿名化和支持SIEM集成等功能。这一工具通过AI辅助开发将原始日志数据转化为可操作的安全情报，有望大幅提升安全运营效率。

GitHub 推出了其 AI 编程助手 Copilot 的突破性应用，专为安全专业人员分析系统日志和运营数据设计。该工具现在展示了前所未有的能力，通过智能代码建议和自然语言处理，能够解析安全事件信息、识别异常并加速事件响应工作流程。通过 AI 辅助自动化革新日志分析，现代安全运营中心 (SOCs) 面临着来自防火墙、入侵检测系统和端点保护平台的 PB 级日志数据。GitHub Copilot 通过以下三种主要机制来应对这一挑战：

– 自动化日志处理管道：Copilot 生成 Python 脚本的能力使安全团队能够快速实施定制化的日志处理器。例如解析 AWS CloudTrail 日志展示了这种能力：此脚本展示了 Copilot 生成类型安全的 CSV 解析例程的能力，包括日期时间转换和风险过滤。安全分析师可以通过自然语言提示调整风险阈值或添加额外过滤器。

– 智能模式识别：Copilot Chat 现在能够在日志数据中识别常见的攻击签名。当遇到一系列失败的登录尝试时：同一 IP 地址在 4 秒内对管理员账户进行了三次连续的失败登录尝试。这可能是暴力破解攻击。建议：在防火墙中封锁该 IP；检查账户锁定策略；审查认证日志以发现更广泛的行为模式。

– 命令行优化：安全工程师经常使用命令行工具处理 Linux 审计日志。Copilot 的 CLI 集成加速了常见任务：此功能扩展到复杂的日志关联任务，允许结合 awk、sed 和 jq 等命令进行 JSON 日志处理。

企业级安全实现：GitHub 通过以下方式优化了 Copilot，使其适用于敏感合规环境：

– 政策感知的代码生成：Copilot 会将建议与 OWASP 前十名和 CIS 基准进行对比。
– 日志匿名化支持：处理脚本中的自动个人身份信息 (PII) 脱敏。
– SIEM 集成：为 Splunk、ELK 堆栈和 Azure Sentinel 预构建连接器。

最近在 FinTech Corp 的部署显示，通过 Copilot 生成的日志关联规则，网络钓鱼活动的平均检测时间 (MTTD) 减少了 68%。未来的发展：

GitHub 的安全团队预览了即将推出的功能，包括：

– 实时日志流分析。
– 自动 MITRE ATT&CK 技术映射集成。
– 威胁情报增强。
– 协作调查工作空间。

随着安全数据集呈指数增长，Copilot 的机器学习模型将通过 GitHub 对其数百万存储库中的漏洞数据的独特访问权限，接受针对新兴攻击模式的专业训练。安全专业人员可以立即通过 GitHub Copilot 企业版（每人每月 19 美元）利用这些功能，现已获得 SOC 2 Type II 合规性认证。该工具代表了防御操作范式的转变——通过 AI 辅助开发的力量，将原始日志数据转化为可操作的安全情报。使用 ANY.RUN TI 查询收集最新恶意软件和网络钓鱼攻击的威胁情报 -> 免费试用。

(以上内容均由Ai生成)