Когда угрозы становятся данными: как большие языковые модели защищают от кибератак

Автор: Денис Аветисян

Как современные языковые модели, дополненные поиском релевантной информации, повышают эффективность анализа уязвимостей и реагирования на киберугрозы.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Архитектура RAG предполагает последовательное развитие от извлечения знаний до генерации ответа, где каждый этап служит фундаментом для следующего, формируя целостную экосистему обработки информации.

Разработка гибридной системы поиска для повышения точности и надежности больших языковых моделей в задачах кибербезопасности, включая анализ CVE/CWE.

Несмотря на растущую роль больших языковых моделей (LLM) в кибербезопасности, их непрозрачность и ограниченная адаптивность к новым угрозам снижают доверие к принимаемым решениям. В данной работе, ‘Adapting Large Language Models to Emerging Cybersecurity using Retrieval Augmented Generation’, предложен фреймворк на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG), направленный на повышение точности и надежности LLM в задачах анализа уязвимостей и киберугроз. Ключевым результатом является демонстрация эффективности гибридного подхода к поиску информации, сочетающего разреженный и плотный поиск. Сможет ли предложенный фреймворк стать основой для создания более адаптивных и надежных систем кибербезопасности на базе LLM?

Эхо Системы: Ограничения Традиционной Защиты

Традиционные подходы к кибербезопасности, основанные на ручном анализе, не справляются с современным объемом и скоростью угроз. Реакция запаздывает, а выявление новых атак требует значительных ресурсов. Большие языковые модели (LLM) демонстрируют потенциал автоматизации, но подвержены неточностям и «галлюцинациям», что может привести к ложным срабатываниям или пропуску реальных угроз. Эффективная защита требует перехода от сопоставления с известными образцами к тонкому пониманию контекста и логическому анализу, способному предсказывать угрозы на основе сложных взаимосвязей. Система, как живой организм, не избежит ошибок – она лишь научится скрывать их до тех пор, пока не наступит момент, когда молчание станет предвестником бури.

RAG: Расширение Знаний, Ограничение Неопределенности

Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) расширяет возможности LLM за счет предоставления релевантного контекста из внешних источников, снижая риск генерации неточных ответов. В отличие от LLM, работающих на основе внутренних знаний, RAG позволяет обращаться к актуальной информации, не включенной в процесс обучения. Создание надежной системы RAG требует эффективного отбора и подготовки документов, включая очистку, структурирование и адаптацию к формату, оптимальному для LLM. Качество извлеченных документов напрямую влияет на точность генерируемых ответов.

В наборе данных KCV формат общего запроса используется для оценки без использования RAG.

Гибридный подход, объединяющий разреженные (BM25) и плотные (семантический поиск) методы, дает наилучшие результаты. Сочетание этих подходов компенсирует недостатки каждого из них, обеспечивая более полное и точное извлечение информации.

Архитектура Защиты: Гибридный Извлекатель и Специализированные Правила

В текущей реализации используется гибридный разреженный-плотный извлекатель (Hybrid Sparse-Dense Retriever), объединяющий алгоритм BM25 и библиотеку FAISS для оптимизации поиска информации. FAISS обеспечивает быстрый поиск релевантной информации в больших объемах данных. Для извлечения информации, специфичной для кибербезопасности, применяются специализированные правила, включая сопоставление с регулярными выражениями (Regex) для идентификации уязвимостей (CVE) и общих слабостей (CWE), что упрощает процесс анализа и реагирования на инциденты.

Оценка Надежности: Бенчмарки и Модели Встраивания

Оценка разработанного фреймворка RAG проводилась с использованием отраслевых бенчмарков (SECURE Benchmark, LLMSecCode, CyberMetric), демонстрируя улучшенные показатели в задачах, связанных с рассуждениями в области кибербезопасности (72.7% на KCV, 92.2% на CWET). Выбор модели для создания векторных представлений оказывает существенное влияние на точность семантического поиска. Модель ‘mxbai-embed-large-v1’ позволила добиться повышения точности на 1.94% на CWET по сравнению с ‘multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1’. Интеграция Temperature Scaling с Llama-3-8B-Instruct позволила оптимизировать генерацию ответов и снизить вероятность «галлюцинаций». Предложенная гибридная модель значительно превзошла базовые методы RAG (72.7% на KCV против 57.6% для базового RAG и 59.2% для LLM без RAG). Архитектура системы – это способ отложить хаос.

Пророчество Системы: Адаптивная Интеллектуальная Защита

Перспективные исследования должны быть сосредоточены на разработке адаптивных систем RAG, способных динамически приспосабливаться к изменяющимся ландшафтам угроз, используя механизмы самообучения и автоматической коррекции. Оценка устойчивости этих систем в условиях атак (CyberSecEval) имеет решающее значение для обеспечения надежности в реальных сценариях. Сочетание RAG и LLM обладает огромным потенциалом для автоматизации анализа угроз, выявления уязвимостей и реагирования на инциденты, что усилит защиту в сфере кибербезопасности и сократит время реагирования на инциденты.

Исследование демонстрирует, что попытки создания абсолютно надёжных систем защиты от киберугроз обречены на провал. Авторы предлагают не строить непроницаемые крепости, а взращивать адаптивные экосистемы, способные к самовосстановлению и обучению на ошибках. Эта идея находит отклик в философских размышлениях Блеза Паскаля: “Все великие дела требуют времени”. Подобно тому, как нельзя мгновенно вырастить лес, нельзя создать идеальную систему безопасности. Гибридный подход к поиску информации, предложенный в работе, лишь ускоряет этот процесс, позволяя системе эволюционировать и адаптироваться к новым угрозам, а не застывать в статичном совершенстве. Ведь система, которая никогда не ломается, действительно мертва, лишена способности к развитию и обучению.

Что впереди?

Предложенная в данной работе гибридная схема поиска, стремящаяся улучшить точность больших языковых моделей в сфере кибербезопасности, лишь отсрочивает неизбежное. Масштабируемость – всего лишь слово, которым оправдывают сложность. Каждый новый метод извлечения информации, каждая дополнительная база знаний – это пророчество о будущей точке отказа. Улучшение производительности сегодня – это утрата гибкости завтра.

Вместо погони за абсолютной точностью, представляется более плодотворным признать, что идеальная архитектура – это миф, необходимый, чтобы не сойти с ума. Необходимо переосмыслить саму задачу: не «как построить идеальную систему обнаружения угроз», а «как создать экосистему, способную адаптироваться к непрерывно меняющемуся ландшафту атак».

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены не на оптимизации отдельных компонентов, а на разработке механизмов самовосстановления и эволюции. Системы – это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить. Поиск баланса между точностью и устойчивостью, между производительностью и адаптивностью – вот истинный вызов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.27080.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-04 01:35