“`html
Исследование новых горизонтов в кибербезопасности
Исследование новых горизонтов в кибербезопасности имеет важное значение, поскольку цифровые угрозы постоянно эволюционируют. Традиционные подходы, такие как ручные аудиты и обратная разработка исходного кода, были основополагающими в выявлении уязвимостей. Однако возрастание возможностей больших языковых моделей (LLM) представляет собой уникальную возможность преодолеть эти конвенциональные методы, потенциально обнаруживая и устраняя ранее недетектируемые уязвимости.
Преодоление вызовов в кибербезопасности с помощью LLM
Основной вызов в кибербезопасности заключается в постоянной угрозе “недекодируемых” уязвимостей – дефектов, ускользающих от обнаружения конвенциональными автоматизированными системами. Эти уязвимости представляют существенные риски, поскольку часто остаются незамеченными до момента эксплуатации. Появление сложных LLM предлагает перспективное решение путем потенциального воспроизведения аналитического мастерства человеческих экспертов в выявлении этих ускользающих угроз.
Принципы и разработки проекта “Naptime”
Команда исследователей Google Project Zero разработала архитектуру “Naptime” для исследования уязвимостей с использованием LLM. “Naptime” включает специализированную архитектуру, которая оснащает LLM специальными инструментами для эффективного выполнения анализа безопасности. Ключевым аспектом этой архитектуры является ее фокус на взаимодействии с целевой кодовой базой, обеспечивая автоматическую верификацию результатов агента, что является важной особенностью, учитывая автономную природу системы.
Интеграция архитектуры “Naptime” с CyberSecEval 2
Исследователи интегрировали архитектуру “Naptime” с оценкой CyberSecEval 2, существенно улучшив производительность тестирования безопасности LLM. Результаты подчеркивают эффективность фреймворка “Naptime” в усовершенствовании точности и возможностей LLM в проведении детальных и точных оценок уязвимостей.
Заключение
Проект “Naptime” демонстрирует, что LLM могут значительно улучшить свою производительность в исследовании уязвимостей с правильными инструментами, особенно в контролируемых средах тестирования, таких как вызовы в стиле CTF. Однако настоящая сложность заключается в переводе этой способности в автономное офенсивное исследование безопасности, где понимание состояний системы и управление атакующими играют ключевую роль.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
