Enhancing LinkedIn’s security posture management with AI-driven insights

В сегодняшнем нашем посте инженеры LinkedIn рассказывают о собственной Security Posture Platform (SPP) — внутренней системе, которая предоставляет динамическое представление об инфраструктуре компании и упрощает управление уязвимостями. Основная цель SPP заключается в предоставлении актуальной картины безопасности всей цифровой экосистемы компании. Платформа интегрируется с существующими инструментами безопасности и автоматизирует сбор и анализ данных, что позволяет оценивать риски практически в режиме реального времени. Это помогает проактивно управлять безопасностью, сокращая количество ручных операций.

Ключевые особенности SPP:

- Каталогизация активов: SPP собирает данные обо всех цифровых активах компании, включая физические устройства и облачные ресурсы. Это обеспечивает полную видимость инфраструктуры, что упрощает приоритизацию рисков.
- Анализ рисков и автоматизированные решения: Платформа использует метаданные для постоянной оценки рисков. Это позволяет оперативно реагировать на новые угрозы, включая упреждающие меры, такие как изоляция устройств с высоким уровнем риска.
- Централизованное управление рисками: В основе SPP лежит Security Knowledge Graph — граф знаний, который объединяет информацию о взаимосвязях между активами. Это помогает быстрее идентифицировать риски и принимать обоснованные решения. Визуальные панели предоставляют полную информацию о состоянии безопасности пользователей и активов.

Для повышения эффективности в условиях большого числа активов, команда LinkedIn добавила в SPP поддержку AI, позволяя безопасникам обрабатывать данные с помощью промптов.

Немного про AI в платформе:

- Генерация контекста: Исходные данные, такие как метаданные из различных источников, преобразуются в формат, понятный AI-моделям, что повышает эффективность ответов на запросы пользователей.
- Создание запросов: AI анализирует пользовательские запросы и трансформирует их в команды для поиска данных в графе знаний, используя нетривиальные механизмы для оптимизации запросов и повышения точности.
- Маршрутизация запросов: Запросы распределяются по различным источникам данных с минимальной задержкой, что обеспечивает высокую скорость ответов.
- Обобщение данных: AI также выполняет обобщение информации, предоставляя краткие и информативные ответы.

В процессе разработки системы команда LinkedIn столкнулась с рядом технических проблем. Одной из них было ограничение ранних AI-моделей (старая модель Davinci, относящаяся к GPT3) , которые не справлялись с объемами данных в графе знаний. Также возникали сложности с управлением «галлюцинациями» AI, когда система предоставляла неверные ответы. Для решения этих проблем были внедрены сложные системы тестирования и итеративная настройка моделей, что значительно повысило точность ответов.

Результаты работы SPP впечатляют: время реагирования на уязвимости сократилось на 150%, а охват цифровой инфраструктуры увеличился на 155%.

Красивая success-story без единого скриншота и ссылок на open-source😄

#ai #experience