Автор: Денис Аветисян
В статье прослеживается эволюция систем искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности, способных самостоятельно анализировать угрозы и принимать решения.
Представлена пятипоколенная таксономия агентного ИИ в кибербезопасности, охватывающая путь от отдельных систем до автономных конвейеров, с анализом возможностей и рисков на каждом этапе.
Несмотря на растущую потребность в автоматизации операций в центрах обработки безопасности, отдельные большие языковые модели (LLM) зачастую оказываются недостаточными для решения комплексных задач. В данной работе, ‘The Evolution of Agentic AI in Cybersecurity: From Single LLM Reasoners to Multi-Agent Systems and Autonomous Pipelines’, предложена пятипоколенная таксономия агентного ИИ в сфере кибербезопасности, прослеживающая его эволюцию от простых рассуждающих моделей до автономных конвейеров. Представленный анализ демонстрирует, как меняются возможности и риски систем по мере перехода к многоагентным фреймворкам и конвейерам с ограниченной автономией. Какие архитектурные решения и механизмы контроля позволят в полной мере реализовать потенциал агентного ИИ для защиты от современных киберугроз, обеспечив при этом его надежность и безопасность?
Эволюция разумных агентов: от рассуждений к действиям
Первые системы искусственного интеллекта, обладающие способностью к автономным действиям, полагались исключительно на большие языковые модели (LLM) для процесса рассуждений. Этот подход демонстрировал значительный потенциал в решении различных задач, однако быстро выявил серьезные ограничения в надежности и устойчивости. Несмотря на впечатляющую способность генерировать связные и правдоподобные ответы, LLM часто оказывались подвержены ошибкам в сложных ситуациях, требующих глубокого понимания контекста и способности к логическим умозаключениям. Отсутствие механизма для проверки фактов и исправления ошибок приводило к тому, что даже незначительные неточности в исходных данных могли приводить к серьезным последствиям, что ставило под сомнение практическую применимость таких систем в критически важных областях.
Первоначальные системы искусственного интеллекта, основанные исключительно на больших языковых моделях (LLM), демонстрировали определенный потенциал в решении задач, однако быстро столкнулись с ограничениями в надежности и масштабируемости. Эти недостатки стимулировали разработку нового поколения агентов — систем, дополненных внешними инструментами. В отличие от своих предшественников, агенты второго поколения способны не только рассуждать, но и активно взаимодействовать с окружающей средой посредством использования специализированных инструментов, таких как поисковые системы, калькуляторы или API различных сервисов. Такое расширение функциональности позволило значительно повысить их способность к решению сложных задач, требующих доступа к актуальной информации и выполнения конкретных действий, тем самым преодолевая ограничения, присущие чисто языковым моделям.
Оркестровка сложности: расцвет многоагентных систем
Системы третьего поколения, основанные на принципе многоагентности, представляют собой логичное развитие в области автоматизации и оркестровки задач. В отличие от монолитных языковых моделей, они позволяют распределять сложные процессы на отдельные, специализированные агенты, каждый из которых отвечает за конкретный этап выполнения. Такая архитектура обеспечивает более эффективное использование ресурсов и позволяет оптимизировать рабочие процессы, что особенно актуально в задачах, требующих высокой степени детализации и координации, например, в центрах оперативной безопасности (SOC).
Многоагентные системы демонстрируют повышение производительности на 150% при выполнении задач по сравнению с едиными монолитными большими языковыми моделями (LLM) в контексте рабочих процессов центров управления безопасностью (SOC). Это увеличение эффективности достигается за счет распределения задач между специализированными агентами, что позволяет параллельно обрабатывать больше данных и быстрее реагировать на инциденты. В результате, SOC могут обрабатывать значительно больший объем предупреждений о безопасности и сократить время реагирования на угрозы, повышая общий уровень безопасности инфраструктуры.
Стандартизация и надежность: схемы как основа экосистем
Экосистемы Gen-4, основанные на схемах, решают проблемы, возникающие в сложных рабочих процессах, за счет принудительного применения предопределенных схем для взаимодействия инструментов. Это означает, что каждый инструмент в системе ожидает и предоставляет данные в строго определенном формате, что исключает неоднозначность и ошибки, возникающие из-за несовместимости данных. Внедрение схем гарантирует, что каждое действие и результат предсказуемы и соответствуют заданным параметрам, что значительно повышает надежность и воспроизводимость автоматизированных процессов. Ограничение взаимодействия инструментов заданными схемами позволяет создавать более стабильные и контролируемые системы, особенно в критически важных приложениях, где важна предсказуемость поведения.
Фреймворк CACAO обеспечивает стандартизацию процессов автоматизации кибербезопасности посредством определения четких схем взаимодействия между инструментами. Это достигается за счет использования структурированных данных и унифицированных интерфейсов, что позволяет создавать надежные и воспроизводимые рабочие процессы. CACAO предоставляет инструменты для валидации входных и выходных данных инструментов, а также для управления версиями и зависимостями, гарантируя предсказуемость и стабильность автоматизированных операций. В результате, организации могут значительно повысить эффективность своих процессов реагирования на инциденты и снизить риск ошибок, связанных с человеческим фактором или несовместимостью инструментов.
Экосистемы инструментов, основанные на схемах, напрямую повышают воспроизводимость и безопасность при развертывании агентов искусственного интеллекта. Ограничивая взаимодействие агентов с инструментами предопределенными схемами данных, система исключает возможность использования невалидных или неожиданных параметров, что снижает риск ошибок и непредсказуемого поведения. Это гарантирует, что при повторном запуске агента с идентичными входными данными, результаты будут консистентными и предсказуемыми, поскольку взаимодействие с инструментами строго контролируется и валидируется. В результате, повышается надежность и доверие к автоматизированным процессам, особенно в критически важных областях применения.
Автономная кибербезопасность: будущее реагирования на угрозы
Поколение 5 автономных конвейеров представляет собой закономерный итог развития систем кибербезопасности, предлагая полностью автоматизированные рабочие процессы для реагирования на угрозы. Эти конвейеры способны самостоятельно выявлять, анализировать и нейтрализовать кибератаки без участия человека, значительно сокращая время реагирования и повышая эффективность защиты. Автоматизация охватывает все этапы — от сбора и анализа данных о потенциальных угрозах до разработки и применения контрмер, что позволяет организациям эффективно справляться с растущим объемом и сложностью кибератак. В конечном счете, специалисты по безопасности могут сосредоточиться на стратегических задачах и совершенствовании системы защиты, а не на рутинной обработке инцидентов.
Современные конвейеры автономной кибербезопасности активно используют достижения в области агентного искусственного интеллекта, позволяя системам самостоятельно анализировать и реагировать на угрозы. Ключевую роль в этом процессе играет фреймворк ATLAS, который обеспечивает глубокое понимание паттернов поведения злоумышленников. Благодаря ATLAS, системы способны не только обнаруживать известные атаки, но и предсказывать новые, адаптируясь к постоянно меняющемуся ландшафту угроз. Этот подход позволяет значительно сократить время реагирования на инциденты и повысить общую эффективность защиты, поскольку системы способны самостоятельно проводить расследования и принимать решения без участия человека.
Для эффективной работы систем автономной кибербезопасности критически важна всесторонняя информация об угрозах и интеграция с существующей инфраструктурой центров оперативного мониторинга (SOC). Без актуальных данных об известных атаках, уязвимостях и тактиках злоумышленников, автоматизированные системы не смогут адекватно оценивать риски и реагировать на инциденты. Интеграция с платформами SIEM (Security Information and Event Management) и EDR (Endpoint Detection and Response) позволяет объединить данные из различных источников, автоматизировать сбор и анализ информации, а также координировать действия по реагированию на угрозы. Таким образом, полноценное функционирование автономных систем кибербезопасности немыслимо без тесного взаимодействия с существующими инструментами и источниками информации, что обеспечивает более надежную и эффективную защиту от современных киберугроз.
Валидация и совершенствование: бенчмарки и перспективы развития
Для всесторонней оценки эффективности автономных агентов, способных к рассуждениям, были разработаны ключевые бенчмарки AgentBench и CyBench. Эти платформы предоставляют разнообразные сценарии, позволяющие проверить способность агентов решать сложные задачи и адаптироваться к различным условиям. AgentBench фокусируется на широком спектре задач, требующих логического мышления и планирования, в то время как CyBench специализируется на оценке способности агентов к кибербезопасности и реагированию на угрозы. Использование этих бенчмарков позволяет исследователям объективно сравнивать различные подходы к созданию автономных агентов и выявлять области для дальнейшего улучшения, способствуя развитию более надежных и интеллектуальных систем.
Для обеспечения надежности и практической применимости автономных агентов искусственного интеллекта, их тестирование не ограничивается стандартными задачами. Вместо этого, используются специализированные эталоны, такие как AgentBench и CyBench, которые моделируют широкий спектр реалистичных сценариев и угроз. Особое внимание уделяется применению MITRE ATT&CK — общепринятой базы знаний о тактиках, техниках и процедурах (TTP), используемых злоумышленниками. Этот подход позволяет подвергнуть агентов строгому испытанию на устойчивость к различным видам атак, имитируя действия реальных киберпреступников и проверяя способность агентов к эффективному обнаружению, анализу и нейтрализации угроз в динамичной среде. Такой комплексный подход к тестированию гарантирует, что разрабатываемые агенты будут надежными и способными противостоять современным киберугрозам.
Перспективы развития автономных агентов неразрывно связаны с повышением их способности к адаптации и устойчивости к новым угрозам. Исследователи сосредоточены на создании систем, способных не только успешно справляться с известными атаками, но и эффективно реагировать на ранее не встречавшиеся сценарии. Акцент делается на разработке механизмов, позволяющих агентам быстро обучаться на новых данных, выявлять аномалии и самостоятельно корректировать стратегии поведения. Особое внимание уделяется повышению устойчивости к «шуму» и неполной информации, что критически важно для функционирования в реальных условиях, где ситуация постоянно меняется и не всегда предсказуема. В конечном итоге, цель состоит в создании интеллектуальных систем, способных к самообучению и самосовершенствованию, обеспечивая надежную и эффективную защиту в динамичной цифровой среде.
Исследование эволюции агентного ИИ в кибербезопасности неизбежно подводит к осознанию, что каждая новая «революция» в автоматизации приносит с собой не только возможности, но и новые векторы атак. Авторы предлагают классификацию, от одиночных LLM-рассуждений до автономных конвейеров, и в этом прогрессе отчетливо видна тенденция к усложнению систем и, как следствие, увеличению потенциального технического долга. Как заметил Марвин Минский: «Наиболее важные открытия часто оказываются неожиданными». В контексте данной работы это означает, что, стремясь к автоматизации анализа угроз и реагированию на инциденты, необходимо помнить о том, что даже самые элегантные решения могут быть сломлены производственными условиями и непредсказуемыми сценариями атак. Багтрекер, как дневник боли, неизбежно пополнится новыми записями.
Что дальше?
Представленная классификация агентного ИИ в кибербезопасности, безусловно, удобна. Пять поколений — аккуратно, последовательно. Но стоит помнить, что каждое новое “решение” — это просто более сложный способ сломаться. Автономные пайплайны, обещающие автоматизацию SOC, — звучит красиво. Однако, продакшен, как всегда, найдет уязвимость, о которой не подумали ни один исследователь, ни одна LLM. Ведь вся эта “автономность” — лишь иллюзия контроля, пока кто-нибудь не решит, что “обучить систему обходить правила” — хорошая идея.
Вместо того, чтобы гнаться за следующей “революцией”, стоит задуматься о фундаментальных вещах. Как обеспечить проверяемость и интерпретируемость этих сложных систем? Как защитить их от атак, направленных на саму логику принятия решений? В конце концов, всё новое — это старое, только с другим именем и теми же багами. Искусственный интеллект в кибербезопасности — это не панацея, а лишь ещё один инструмент в руках тех, кто хочет защитить, и тех, кто хочет взломать.
Пока академические круги строят элегантные теории, реальный мир будет использовать эти инструменты для автоматизации рутины и увеличения скорости атак. И да, рано или поздно, кто-то напишет скрипт, который заставит этих “агентов” работать друг против друга. Это не пессимизм. Это просто опыт. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.06659.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2025-12-09 20:02