무슨 일이 있었나
10월 28일 Kindo는 Deep Hat Sift를 출시했습니다. 이는 대상 에이전트의 자체 판정으로 학습된 'System One' 결정 모델로, 수신 이벤트(SIEM/EDR 경보, 티켓 큐, 피싱 제출, 로그, Kafka 스트림) 중 에이전트 실행이 필요한지 결정합니다. 섀도 모드로 시작하며, 필터링 전에 서면 사유가 포함된 인간 승인 임계값이 필요하고, 누락률 측정을 위해 보류된 이벤트를 샘플링하며, 품질 저하 시 개방형으로 실패합니다. 온프레미스, 자체 관리 또는 에어갭 환경에서 실행됩니다.
왜 중요한가
모든 경보를 검사하는 에이전트 SOC 및 IT 에이전트는 비이벤트에도 컴퓨팅 비용을 지불하므로, Sift는 더 저렴한 모델을 선택하는 대신 인간이 관리하는 사전 필터 계층을 추가합니다. 명시적 드리프트/누락률 제어를 통해 에이전트 트리아지의 비용 및 노이즈 문제를 해결하며, 에이전트 조사 워크로드를 확장하는 팀에 관련이 있습니다.
적용 범위
대량 경보/로그 스트림에서 Kindo 에이전트를 실행하는 보안 운영 팀은 섀도 모드로 평가하고 필터링을 활성화하기 전에 보수적인 임계값을 승인해야 합니다.