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Die Dokumentation im Bereich der Detection-Engineering wird oft als lästige Pflicht angesehen, die von wichtigeren Aufgaben ablenkt. Dennoch ist sie entscheidend, um den Kontext und die Logik von Erkennungsregeln zu verstehen und anderen Teams, wie SOC-Analysten, die Arbeit zu erleichtern.

Die Bedeutung der Dokumentation

Eine gründliche Dokumentation hilft nicht nur bei der Nachvollziehbarkeit einzelner Erkennungen, sondern auch bei der Verfolgung der Entwicklung der gesamten Erkennungsbibliothek. Diese Bibliothek ist dynamisch und entwickelt sich ständig weiter, um neue Inhalte und Anpassungen zu integrieren. Ein Änderungsprotokoll ist daher unerlässlich, um alle Beteiligten auf dem Laufenden zu halten.

Automatisierte Wiki-Seiten

Um die Dokumentation effizienter zu gestalten, können YAML-Metadatendateien in Markdown-Format umgewandelt werden. Dies erleichtert die Kommunikation mit anderen Teams, da Markdown ein benutzerfreundliches Format ist, das auch von Azure DevOps unterstützt wird. Durch die Nutzung von Jinja-Templates können diese Metadaten automatisch in gut strukturierte Dokumente umgewandelt werden.

Beispiel für die Umwandlung

Ein Beispiel für die Umwandlung von Metadaten in Markdown ist die Verwendung von Jinja-Templates für Sentinel-Regeln. Diese Templates ermöglichen es, alle relevanten Informationen wie ID, Schweregrad und Abfrageeinstellungen in einem klaren und verständlichen Format darzustellen.

Fazit

Die Automatisierung der Dokumentation durch die Umwandlung von YAML in Markdown bietet eine effiziente Möglichkeit, die Nachvollziehbarkeit und Verständlichkeit von Erkennungsregeln zu verbessern. Dies unterstützt nicht nur die interne Kommunikation, sondern auch die Zusammenarbeit mit anderen Teams.

Quelle: https://blog.nviso.eu/2025/08/26/detection-engineering-practicing-detection-as-code-documentation-part-4/