Архитектура платформы для автоматизации SOC с помощью ИИ-агентов

Всегда интересно прочитать истории, как LLM самостоятельно находит уязвимости в популярном продукте. Как крупные вендоры вроде Mozilla патчат 271 уязвимость, которую обнаружил Mythos. Или как ИИ-агент за 3 минуты без подсказок смог самостоятельно скомпрометировать облачную инфраструктуру. Среди подобных материалов часто остаются незаметны идеи, которые нужны специалистам по защите. На прошлой неделе бот закрыл этот пробел и принес исследование, которое будет интересно Blue Team.

В статье описана архитектура системы ИИ-агентов для автоматизации работы центров мониторинга. Ключевую идею этой платформы можно описать одним словом: проактивность. Чтобы не ждать очередных пентестов и проверок Red Team, аналитики могут самостоятельно построить систему непрерывного прогнозирования и обновления детекторов. Ключевая особенность платформы AgentSOC заключается в движке анализа гипотез. Этот модуль отвечает за творческую часть, которая часто остается без внимания загруженного рутиной аналитика. В нем LLM строит ветки возможного развития атак на основе имеющегося контекста из систем мониторинга. Затем привязывает эти ветки к матрице атак MITRE. То есть система постоянно рассуждает над вопросом «что, если», присваивает ответу индекс уверенности и повторяет упражнение.

Второй движок структурного моделирования выступает в роли критика и проверяет теоретические рассуждения модели на основе фактического состояния инфраструктуры. Графовая валиадация атак, проверка достижимости, фильтрация галлюцинаций — все это его задачи.

В итоге, вся система работает в автономном цикле «Sense-Reason-Act» и выбирает наиболее подходящее действие для защиты менее чем за 1 секунду.

@makrushin l MAX l VK l Сетка l Дзен