Раскрытие угроз: Искусственный интеллект на службе кибербезопасности

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к анализу киберугроз с использованием больших языковых моделей и графов знаний.

Использование подхода Retrieval-Augmented Generation (RAG) позволило получить соответствие ответа на запрос, основанное на данных блокчейн-набора данных, предназначенного для анализа угроз кибербезопасности (CTI).

В статье представлена система RAGRecon, использующая большие языковые модели, Retrieval-Augmented Generation и графы знаний для обеспечения объяснимой и точной киберразведки с высокой степенью достоверности и релевантности контекста.

"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

Несмотря на постоянное развитие систем кибербезопасности, сложность современных угроз требует новых подходов к анализу и реагированию. В статье ‘Large Language Models for Explainable Threat Intelligence’ рассматривается применение больших языковых моделей (LLM) с использованием генерации с расширенным поиском (RAG) для получения актуальной информации об угрозах. Предложенная система RAGRecon обеспечивает не только точные ответы на вопросы о киберугрозах, но и визуализирует знания в виде графов, повышая прозрачность и интерпретируемость логики модели. Возможно ли с помощью подобных систем значительно улучшить скорость и качество анализа угроз, а также снизить нагрузку на специалистов по кибербезопасности?

Эволюция киберразведки: от данных к пониманию

Традиционные системы киберразведки испытывают трудности с обработкой объема и скорости современных атак. Существующие методы часто не обеспечивают достаточного уровня детализации для эффективной приоритизации угроз. Необходимость в более объяснимой и действенной киберразведке критически важна. Эффективный анализ требует как стратегического обзора, так и немедленных оперативных данных, охватывающих широкий спектр источников.

В третьем раунде на обычном наборе данных CTI различные модели демонстрируют сравнимые результаты.

Ценность киберразведки определяется глубиной понимания, а не объемом данных.

RAGRecon: Объяснимый ИИ для углубленного анализа

Система RAGRecon объединяет большие языковые модели (LLM), генерацию, дополненную поиском (RAG), и графы знаний (KG). Эта архитектура преодолевает ограничения LLM в рассуждениях и понимании контекста неструктурированных данных. RAGRecon сопоставляет запрос с релевантной информацией из графа знаний, используя векторное хранилище и методы встраивания для быстрого поиска. Это обеспечивает доступ LLM к структурированным знаниям, повышая точность ответов.

На обычном наборе данных CTI ответы, сгенерированные методом RAG, соответствуют эталонным ответам.

RAGRecon расширяет возможности аналитики киберугроз за счет интеграции данных из блокчейна, обеспечивая более глубокий и всесторонний анализ.

Валидация и метрики: надежность и точность интеллекта

Система RAGRecon подвергается строгой оценке с использованием метрик Faithfulness (достоверность) и Context Relevance (релевантность контексту). Это гарантирует фактическую точность и содержательность информации. Система стабильно демонстрирует показатель Faithfulness выше 0.8. Для повышения качества ответов используется самооценка LLM, с показателем Correct Decision Rate 90-97% при использовании семи различных LLM. Это минимизирует неточности и обеспечивает надежность.

Многофакторный процесс валидации гарантирует, что RAGRecon предоставляет не просто информацию, а достоверный интеллект. Архитектура системы устойчива к распространенным уязвимостям API, повышая общую безопасность.

Будущее кибербезопасности: масштабируемость и новые горизонты

RAGRecon, разработанная для анализа угроз кибербезопасности, представляет собой фреймворк объяснимого ИИ, потенциал которого выходит за рамки информационной безопасности. Возможность расширения функциональности позволяет применять данную архитектуру для решения сложных задач в различных областях знаний. Ключевым аспектом является интеграция структурированных и неструктурированных данных, что позволяет формировать более полное представление о ситуации и автоматизировать принятие решений.

Внедрение технологии блокчейн дополнительно усиливает безопасность и надежность системы, обеспечивая целостность и прослеживаемость данных. Прозрачность и возможность аудита, предоставляемые блокчейном, способствуют повышению доверия к результатам анализа. В конечном итоге, система позволяет реагировать на меняющиеся угрозы более эффективно.

Исследование представляет собой стремление к упрощению сложного ландшафта киберугроз. Система RAGRecon, использующая большие языковые модели и графы знаний, демонстрирует, что ясность может быть достигнута даже в самых запутанных областях. Как однажды заметил Кен Томпсон: «Простота — это высшая степень утонченности». Эта фраза отражает суть работы: извлечение ценной информации из огромного объема данных и представление её в понятной форме. Особенно важно, что система стремится к высокой степени достоверности, что подтверждает принцип: совершенство достигается не когда нечего добавить, а когда нечего убрать – излишества, не несущие пользы, должны быть отброшены.

Что дальше?

Представленная работа, хоть и демонстрирует определённый прогресс в области объяснимого анализа киберугроз, лишь подчёркивает глубину нерешённых вопросов. Система, требующая детального описания её «верности» – уже признак её несовершенства. Акцент на «извлечении» знаний из графов и последующей «генерации» объяснений неизбежно порождает иллюзию понимания, в то время как истинное понимание требует простоты и непосредственности. Попытки «объяснить» угрозу, вместо её очевидного распознавания, напоминают попытки оправдаться перед здравым смыслом.

Будущие исследования должны сместить фокус с сложности на минимализм. Вместо создания всё более изощрённых систем извлечения и генерации, необходимо искать принципиально иные подходы, основанные на непосредственном, интуитивном понимании данных. Понятность – это вежливость, и система, требующая длительного изучения, оскорбительна для интеллекта. Истинный прогресс заключается не в увеличении объёма информации, а в её радикальном сокращении.

Необходимо признать, что любая попытка формализовать понимание угрозы неизбежно приводит к упрощению реальности. Цель не в создании идеальной модели, а в признании ограниченности любого моделирования. Истинная безопасность не в защите от угроз, а в способности к быстрому и эффективному реагированию на них – что требует не знания, а адаптации.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.05406.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-10 17:24