Les équipes de sécurité croulent sous les alertes SIEM, dont la plupart sont du bruit qui prend tout de même quelques minutes à investiguer à la main. Cette automatisation fait le premier travail de recherche avant qu'un humain ne regarde.
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Claude
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Pourquoi ce sous-agent
Les équipes de sécurité croulent sous les alertes SIEM, dont la plupart sont du bruit qui prend tout de même quelques minutes à investiguer à la main. Cette automatisation fait le premier travail de recherche avant qu'un humain ne regarde.
Elle enrichit chaque indicateur de threat intel, de la propriété de l'actif et des événements liés, puis score l'alerte. Les analystes ne sont alertés que sur celles qui comptent, avec les preuves déjà jointes, pour que le triage parte d'un contexte plutôt que d'un écran vide.
Comment il s'exécute
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Vérifier chaque indicateur auprès des flux de threat intel et des services de réputation pour repérer les correspondances malveillantes connues.
pending
Ajouter le propriétaire de l'actif, l'historique de connexions récent et les alertes liées, pour que l'analyste voie le contexte complet.
pending
Scorer l'alerte enrichie et router le bruit à faible confiance vers une file, en n'alertant des humains que sur un risque réel.
pending
Exemple de sortie
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Take a raw SIEM alert, enrich every indicator with threat-intel and asset context, then return a triage verdict (escalate or suppress) with a confidence score and the evidence behind it.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.