🧨 MITRE-SAGE: расследование киберинцидентов
LLM неплохо объясняет, что такое CVE или MITRE ATT&CK, но узкоспециализированных вопросов приходится одновременно искать факты, связывать сущности между собой и проверять несколько источников. Обычный RAG с набором текстовых чанков с этим справляется далеко не всегда.
⚙️ Команда вместо одного агента
Авторы MITRE-SAGE собрали многоагентную систему, где разные модели занимаются разными частями сбора информации.
🔹 Graph Agent ищет связи в графе на основе MITRE и NVD;
🔹 Text Agent извлекает информацию из документов;
🔹 Web Agent ищет свежие сведения в интернете;
🔹 отдельные агенты сокращают найденную информацию и отбрасывают нерелевантные данные;
🔹 Orchestrator решает, какие источники подключить, сравнивает результаты и формирует ответ.
Модель сначала разбивает вопрос на подзадачи, собирает доказательства из разных источников и только после этого отвечает.
🧠 Главное не количество агентов
Интересно, что авторы отдельно создали MITRE-QA, набор из 3000 вопросов по кибербезопасности.
В нём есть обычные вопросы о CVE и CWE, поиск сущностей, анализ связей, профилирование угроз и более сложные multi-hop задачи, где ответ приходится собирать из нескольких связанных фактов.
В результате MITRE-SAGE показал лучший результат в 5 из 8 задач, а на структурированном поиске знаний получил accuracy 89% против 31% у GPT-4.1.
На некоторых задачах преимущество доходило до 58%, а корректность генерируемых ответов улучшалась до 35,5% относительно наиболее сильного baseline.
🔥 Ресурсы
Система работает на относительно небольших open source моделях: оркестратор использует Qwen2.5-14B, остальные агенты работают на Qwen2.5-7B. Эксперимент запускался на одной NVIDIA A100 80 GB.
В данном подходе LLM становится скорее координатором, нежели энциклопедией, которая пытается всё вспомнить сама.
🔗 Исследование: arXiv 2608.16921
🔗 MITRE-QA: GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #AI #LLM #RAG #MITREATTACK #ThreatIntelligence #SOC #AgenticAI #AISecurity #SecureTechTalks
Post #838
163

- 👍 1