Автор: Денис Аветисян
Как интеграция больших языковых моделей с системами-ловушками меняет парадигму обнаружения и анализа атак, открывая новые возможности для автоматизированной киберзащиты.
Систематический обзор LLM-powered honeypots, ключевые проблемы, архитектура и дорожная карта для создания автономных систем обмана.
Долгое время разработка высокореалистичных и безопасных систем-приманок (honeypots) представляла собой компромисс между эффективностью обмана и операционными рисками. Данная работа, ‘SoK: Honeypots & LLMs, More Than the Sum of Their Parts?’, представляет собой систематический обзор перспектив использования больших языковых моделей (LLM) в контексте honeypots, выявляя ключевые проблемы и формируя единую архитектуру. Полученные результаты позволяют выделить основные направления развития и предложить дорожную карту для создания автономных систем обмана, способных к самообучению. Смогут ли LLM-honeypots стать эффективным инструментом противодействия новым, автоматизированным киберугрозам?
Эволюция Приманки: Необходимость LLM-Основанных Ловушек
Традиционные honeypots, несмотря на свою ценность, часто оказываются недостаточно сложными для взаимодействия с современными автоматизированными атаками. Их статичность позволяет злоумышленникам быстро идентифицировать и обходить ловушку. Появление LLM-атак требует от систем безопасности аналогичного интеллекта. LLM Honeypots – потенциальное решение, использующее возможности LLM для создания адаптивных и убедительных ловушек, имитирующих естественную коммуникацию для привлечения и анализа атак. В хаосе данных спасает только математическая дисциплина.
Архитектура Интеллектуальных Приманок: Методы и Подходы
LLM-ловушки варьируются от низкоинтерактивных, ориентированных на безопасность, до высокоинтерактивных, обеспечивающих реалистичность, но и несущих риски. Эффективность LLM-ловушек зависит от использования технологий, таких как Retrieval-Augmented Generation (RAG), для предоставления контекстных знаний и улучшения точности имитации. Проектирование запросов играет ключевую роль в формировании поведения модели, обеспечивая убедительную эмуляцию и точную фиксацию намерений атакующего.
Преодоление Ограничений Данных: Валидация Эффективности Ловушек
Недостаток высококачественных данных об атаках препятствует разработке и валидации LLM Honeypots, ограничивая их способность точно имитировать реальные системы. Анализ данных показал, что LLM Honeypots успешно вовлекают атакующих в валидные сеансы в 0.58% и 0.048% случаев, подчеркивая важность характеристик набора данных. Методы Context Pruning могут помочь управлять вычислительными затратами и повысить эффективность LLM Honeypots, особенно в средах с ограниченными ресурсами.
Практическая Интеллектуальная Защита и Проактивная Оборона
LLM-ловушки поддерживают сбор автоматизированной информации об угрозах, предоставляя данные о тактиках, техниках и процедурах (TTP) злоумышленников. Полученная информация может быть сопоставлена с фреймворком MITRE ATT&CK. Система продемонстрировала точность 75% и полноту 68% при сопоставлении действий злоумышленников с элементами ATT&CK, а также точность 90% при использовании LogPrécis для маркировки тактик. Истинная корректность алгоритма защиты всегда сильнее интуитивных предположений.
Исследование, представленное в статье, акцентирует внимание на создании автономных систем обмана, способных адаптироваться к постоянно усложняющимся киберугрозам. Этот подход к кибербезопасности, где ловушки для злоумышленников не просто пассивные инструменты, а активно обучающиеся сущности, перекликается с фундаментальными принципами, сформулированными Джоном фон Нейманом. Он говорил: «В науке нет ничего абсолютного, всё относительно». Эта мысль отражает суть адаптивности и самосовершенствования, которые являются ключевыми для эффективных систем обмана, описанных в статье. В контексте LLM-honeypots, система должна не просто реагировать на известные атаки, но и предвидеть новые, используя принципы машинного обучения и анализа поведения, подобно тому, как ученый формулирует и проверяет гипотезы.
Что Дальше?
Представленный анализ ловушек на основе больших языковых моделей (LLM) обнажает закономерность, свойственную любому стремлению к автоматизации обмана. Элегантность системы обмана, как и любого алгоритма, определяется не трюками, а непротиворечивостью её границ и предсказуемостью поведения. Построение автономной системы, способной к самосовершенствованию в области кибер-обмана, требует, прежде всего, формализации понятия “обмана” и его математического описания. В противном случае, любое улучшение останется эмпирическим, а не доказанным.
Особое внимание следует уделить проблемам масштабируемости и устойчивости к адаптации атакующих. Успешное противодействие автоматизированным угрозам требует не просто имитации человеческого поведения, но и предвидения стратегий адаптации противника. Это, в свою очередь, требует разработки формальных моделей поведения как атакующих, так и систем обмана, позволяющих доказуемо гарантировать эффективность децепции.
В конечном счете, ценность LLM-ловушек не в их способности «поймать» атакующего, а в возможности получения достоверных данных о его тактике. Эти данные, полученные в контролируемой среде, могут служить основой для разработки более надежных и устойчивых систем защиты. Однако, следует помнить, что любая система защиты, как и любая ловушка, имеет свои пределы, и истинная безопасность заключается не в иллюзии непобедимости, а в глубоком понимании принципов функционирования как атакующих, так и защищающихся.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.25939.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Квантовые загадки: взгляды на ICQE 2025 и далее
- Квантовые хроники: Остроумные размышления на грани реальности
- Авторегрессионная генерация как ключ к сегментации изображений: новый взгляд на мультимодальные модели.
- Когда логика встречается с предрассудками: как большие языковые модели рассуждают о должном и возможном
- 🎉 Квантовые прорывы: от сворачивания белков к безопасной коммуникации.
- Data Agents: очередная революция или просто красиво упакованный скрипт?
- Геометрия диалога: как языковые модели формируют эффективные команды
2025-11-02 00:08