Автор: Денис Аветисян
Исследование показывает, как совместная работа людей и искусственного интеллекта меняет подходы к решению задач в сфере информационной безопасности.
Анализ взаимодействия человека и ИИ в соревнованиях Capture The Flag (CTF) выявляет преимущества и ограничения использования ИИ-агентов для обнаружения уязвимостей и разработки эксплойтов.
Несмотря на растущий интерес к возможностям искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности, недостаточно изучено взаимодействие человека и ИИ в реальных условиях. В работе ‘Understanding Human-AI Collaboration in Cybersecurity Competitions’ представлено первое эмпирическое исследование совместной работы людей и ИИ в рамках соревнований Capture the Flag (CTF), выявившее, что эффективность ИИ-ассистентов часто ограничивается качеством запросов и контекста, предоставляемых человеком. Полученные данные показывают, что автономные агенты, самостоятельно управляющие процессом решения задач, превосходят большинство команд, состоящих из людей и ИИ, что подчеркивает важность разработки эффективных стратегий взаимодействия и оптимизации человеческого вклада. Какие новые подходы к организации CTF-соревнований позволят максимально раскрыть потенциал синергии человека и искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности?
Эволюция Исследований Уязвимостей
Традиционные методы обнаружения уязвимостей, основанные на ручном анализе кода, становятся всё менее эффективными в условиях экспоненциального роста сложности современного программного обеспечения. Этот процесс требует значительных временных и финансовых затрат, поскольку опытные специалисты должны тщательно просматривать миллионы строк кода в поисках потенциальных брешей в безопасности. С увеличением объемов и скорости разработки программного обеспечения, ручной анализ просто не успевает за появлением новых уязвимостей, оставляя системы открытыми для атак. В результате, организации сталкиваются с возрастающим риском, а время, необходимое для исправления уязвимостей, становится критически важным фактором, определяющим уровень защиты.
Современные кибератаки становятся все более изощренными и быстрыми, что требует принципиально новых подходов к обеспечению безопасности. Ручное обнаружение уязвимостей, традиционно используемое в этой сфере, попросту не успевает за темпами разработки программного обеспечения и ростом числа потенциальных точек входа для злоумышленников. Необходимость в автоматизированных и масштабируемых решениях становится критической для проактивного выявления слабых мест в системах, прежде чем они будут использованы для проведения атак. Такой подход позволяет не только снизить риски, но и значительно повысить эффективность работы специалистов по безопасности, освобождая их от рутинных задач и позволяя сосредоточиться на более сложных и важных аспектах защиты информации. В связи с этим, все больше внимания уделяется разработке и внедрению инструментов, способных автоматически анализировать код, выявлять потенциальные уязвимости и предлагать способы их устранения.
Современные языковые модели (LLM) открывают новые перспективы в автоматизации поиска уязвимостей в программном обеспечении, однако их эффективное применение требует тщательной организации и контроля. Эти модели способны анализировать большие объемы кода, выявлять потенциальные ошибки и даже генерировать эксплойты, но их работа не всегда предсказуема. Для достижения оптимальных результатов необходимо комбинировать возможности LLM с традиционными методами анализа, а также использовать специализированные алгоритмы для фильтрации ложных срабатываний и повышения точности выявляемых уязвимостей. Важным аспектом является обучение моделей на релевантных данных и постоянная адаптация к изменяющимся паттернам атак, что позволит существенно ускорить процесс обнаружения слабых мест в системах и повысить общий уровень безопасности.
Современные исследования уязвимостей всё чаще требуют перехода к инструментам и техникам, основанным на искусственном интеллекте, для расширения возможностей человеческой экспертизы. Традиционные методы, основанные на ручном анализе, оказываются недостаточно эффективными в условиях экспоненциального роста сложности программного обеспечения и увеличения числа изощренных кибератак. Использование алгоритмов машинного обучения и, в частности, больших языковых моделей, позволяет автоматизировать процессы поиска, анализа и приоритизации уязвимостей, значительно повышая скорость и масштабируемость исследований. Однако, важно отметить, что ИИ не заменяет специалистов по безопасности, а выступает в качестве мощного инструмента, позволяющего им сосредоточиться на наиболее сложных и критичных аспектах защиты информации, а также на разработке инновационных стратегий противодействия угрозам. Такой симбиоз человеческого интеллекта и возможностей искусственного интеллекта представляется ключевым фактором успешного обеспечения кибербезопасности в будущем.
AI-Агенты: Оркестровка Рассуждений LLM
Фреймворки для создания AI-агентов, такие как ENIGMA, CRAKEN и Cybench, предоставляют инфраструктуру для интеграции возможностей логического вывода больших языковых моделей (LLM) с использованием инструментов и взаимодействием с внешней средой. Это включает в себя механизмы для вызова API, выполнения команд операционной системы или взаимодействия с сетевыми сервисами, позволяя LLM не просто генерировать текст, но и выполнять конкретные действия в цифровой среде. Ключевым элементом является обеспечение возможности LLM выбирать и применять подходящие инструменты для решения поставленной задачи, а также интерпретировать результаты их выполнения для дальнейшего планирования и действий. Данные фреймворки абстрагируют сложность взаимодействия с различными инструментами, упрощая процесс создания автономных агентов, способных выполнять сложные задачи.
Фреймворки для создания AI-агентов позволяют моделям, основанным на больших языковых моделях (LLM), выйти за рамки простой обработки текста и перейти к активному взаимодействию с внешними системами. Это достигается путем интеграции LLM с инструментами и средами, что позволяет модели имитировать реальные сценарии атак. Агенты могут выполнять последовательности действий, такие как разведка, эксплуатация уязвимостей и поддержание доступа, взаимодействуя с системами посредством API, командной строки или других интерфейсов. Такая возможность моделирования позволяет проводить автоматизированные тесты на проникновение, анализ уязвимостей и обучение систем безопасности в контролируемой среде, значительно расширяя возможности LLM за пределы генерации и анализа текста.
Инженерия запросов является критически важным компонентом, определяющим поведение агента на основе большой языковой модели (LLM) и максимизирующим его эффективность в рамках фреймворка. Правильно сформулированные запросы направляют LLM на выполнение конкретных задач, определение приоритетов действий и эффективное использование доступных инструментов. Это включает в себя не только предоставление четких инструкций, но и управление контекстом, ограничение области поиска решений и оптимизацию формата выходных данных для последующей обработки и взаимодействия с другими компонентами системы. Качество инженерии запросов напрямую влияет на точность, надежность и эффективность агента в выполнении поставленных задач, особенно в сложных сценариях, требующих последовательного выполнения нескольких шагов и адаптации к меняющимся условиям.
Эффективность AI-агентских фреймворков напрямую зависит как от возможностей базовой большой языковой модели (LLM), так и от архитектуры цикла взаимодействия агента с окружением. Производительность LLM определяет способность агента к рассуждению и генерации действий, однако, критически важным является способ организации этого процесса. Цикл взаимодействия, включающий в себя этапы восприятия состояния среды, планирования действий, их выполнения и анализа результатов, определяет, насколько эффективно LLM сможет использовать свои возможности для достижения поставленной цели. Неоптимальный дизайн цикла, например, недостаточная частота обновления информации о среде или неэффективный механизм выбора инструментов, может существенно снизить общую производительность агента, даже при использовании мощной LLM.
Синергия Человека и ИИ: Расширение Возможностей Экспертов
Соревнования формата Capture The Flag (CTF) представляют собой строгий и стандартизированный метод оценки эффективности агентов искусственного интеллекта (ИИ) в задачах информационной безопасности по сравнению с результатами, демонстрируемыми экспертами-людьми. CTF-соревнования моделируют реалистичные сценарии кибербезопасности, требующие от участников выявления и эксплуатации уязвимостей в системах и приложениях. Использование CTF в качестве бенчмарка позволяет объективно сравнивать производительность ИИ и людей в решении сложных задач, таких как анализ вредоносного ПО, взлом веб-приложений и сетевая разведка, обеспечивая количественную оценку навыков и стратегий, используемых каждой стороной. Важно отметить, что разнообразие задач в CTF позволяет оценить универсальность и адаптивность ИИ-агентов к различным типам угроз и уязвимостей.
Исследования показывают, что эффективные агенты искусственного интеллекта, решающие задачи в области информационной безопасности, нуждаются в развитых возможностях взаимодействия с инструментами. Успешное выполнение сложных задач, таких как анализ вредоносного ПО или поиск уязвимостей, требует от ИИ не только способности к логическому выводу, но и умения использовать специализированные инструменты — от отладчиков и дизассемблеров до средств сетевого анализа и систем управления базами данных. Эффективное взаимодействие с этими инструментами включает в себя не только запуск и настройку, но и интерпретацию полученных результатов, а также адаптацию стратегии в зависимости от выходных данных, что является критически важным для решения комплексных задач безопасности.
Специализированные знания в области кибербезопасности оказывают существенное влияние на эффективность как экспертов-людей, так и агентов искусственного интеллекта. Исследования показывают, что предварительная подготовка и наличие контекста, относящегося к конкретным задачам и уязвимостям, значительно улучшают способность решать сложные задачи в области безопасности. В частности, агенты ИИ, обученные на специализированных наборах данных и имеющие доступ к релевантной информации об уязвимостях, демонстрируют более высокие показатели в соревнованиях типа Capture The Flag (CTF), чем агенты, работающие с общими знаниями. Аналогично, эксперты-люди, обладающие глубоким пониманием конкретных систем и протоколов, способны быстрее и эффективнее выявлять и устранять угрозы.
Результаты наших исследований демонстрируют, что передовые автономные агенты превосходят большинство человеческих команд в соревнованиях Capture The Flag (CTF). В ходе соревнований агенты достигли результата в 4900 баллов, что позволило им занять второе место среди 10 лучших команд, состоящих из людей. При этом, время, затраченное на завершение соревнований автономными агентами, составило приблизительно 1/5 от времени, необходимого лучшим человеческим командам.
Будущее Автоматизированного Анализа Безопасности
Оценка производительности автономных агентов в реалистичных сценариях, таких как соревнования Capture The Flag (CTF), наглядно демонстрирует перспективность анализа безопасности на основе искусственного интеллекта. Успешное выполнение задач, традиционно требующих экспертных знаний и ручного анализа, подтверждает, что ИИ способен не только автоматизировать рутинные операции, но и выявлять сложные уязвимости, а также адаптироваться к новым угрозам. Результаты этих соревнований служат ценным индикатором зрелости технологий ИИ в сфере кибербезопасности, подчеркивая их потенциал для значительного повышения эффективности обнаружения и реагирования на инциденты, а также для снижения нагрузки на специалистов по безопасности.
Для широкого внедрения систем автоматизированного анализа безопасности, недостаточно просто создать интеллектуального агента; ключевым фактором является его эффективная интеграция в существующие рабочие процессы специалистов. Исследования показывают, что успешное применение ИИ в кибербезопасности требует не замены человеческого труда, а его дополнения. Агенты должны бесшовно взаимодействовать с инструментами, используемыми аналитиками, автоматизируя рутинные задачи, такие как первичный анализ логов и выявление аномалий, освобождая специалистов для более сложных расследований и принятия стратегических решений. Именно создание гибких и адаптивных систем, способных работать в унисон с существующей инфраструктурой и опытом специалистов, определит скорость и масштаб внедрения ИИ в сфере информационной безопасности.
Дальнейшие исследования в области разработки запросов и взаимодействия с инструментами представляются ключевыми для раскрытия полного потенциала автоматизированного обнаружения уязвимостей. Ученые отмечают, что эффективность систем искусственного интеллекта напрямую зависит от способности точно формулировать запросы к различным аналитическим инструментам и интерпретировать полученные результаты. Оптимизация этих процессов, включая разработку более сложных и контекстно-зависимых запросов, позволит агентам не только выявлять известные уязвимости, но и обнаруживать новые, ранее неизвестные типы атак. В частности, исследования направлены на создание систем, способных самостоятельно адаптировать запросы в зависимости от специфики анализируемого кода и используемых инструментов, что значительно повысит точность и скорость обнаружения угроз, а также снизит количество ложных срабатываний.
Предвидится, что будущее кибербезопасности будет построено на тесном взаимодействии искусственного интеллекта и экспертов-аналитиков. Вместо полной автоматизации, наиболее эффективным представляется симбиоз, где ИИ выполняет рутинные задачи, такие как мониторинг сетевого трафика и выявление аномалий, а люди — анализируют сложные случаи, требующие критического мышления и контекстуального понимания. Такой подход позволит значительно повысить скорость обнаружения угроз и снизить нагрузку на специалистов, давая им возможность сосредоточиться на стратегических задачах и упреждающей защите. В конечном итоге, сочетание возможностей ИИ и человеческого интеллекта обещает существенное укрепление общей системы кибербезопасности и повышение устойчивости к постоянно эволюционирующим угрозам.
Исследование взаимодействия человека и искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности, представленное в данной работе, подчеркивает важность системного подхода к решению задач. Подобно живому организму, где каждая часть взаимосвязана, эффективное сотрудничество требует понимания целостной картины, а не изолированного анализа отдельных уязвимостей. Как заметила Ада Лавлейс: «Изобретение требует глубокого понимания принципов, лежащих в основе вещей». Эта мысль особенно актуальна в контексте соревнований CTF, где успешное обнаружение и эксплуатация уязвимостей зависит от способности видеть систему в целом и предвидеть возможные последствия каждого действия. Без четкого понимания границ ответственности и взаимосвязей, даже самые мощные инструменты могут привести к неожиданным и болезненным последствиям.
Куда же дальше?
Настоящая работа, подобно тщательному разбору сложного механизма, выявила закономерности взаимодействия человека и искусственного интеллекта в соревновательном контексте информационной безопасности. Однако, если рассматривать полученные результаты как нечто большее, чем просто описание текущего состояния, становится очевидным: мы, по сути, воздвигли сложные надстройки на шаткое основание. Если система держится на костылях, значит, мы переусложнили её. Модульность, предлагаемая инструментами на основе больших языковых моделей, представляется иллюзией контроля, если отсутствует глубокое понимание контекста и лежащих в основе уязвимостей.
Дальнейшие исследования должны быть направлены не столько на увеличение скорости автоматического поиска уязвимостей, сколько на развитие способности искусственного интеллекта к пониманию принципов безопасности. Необходимо отойти от подхода «черного ящика» и стремиться к созданию систем, способных не просто находить паттерны, но и обосновывать свои решения, демонстрируя прозрачность и логику рассуждений. Иначе, мы рискуем создать инструмент, который будет успешно решать задачи сегодня, но окажется бесполезным завтра, перед лицом новых, непредсказуемых угроз.
В конечном счете, будущее сотрудничества человека и искусственного интеллекта в сфере информационной безопасности зависит не от технических достижений, а от нашей способности к критическому мышлению и осознанию границ автоматизации. Элегантный дизайн рождается из простоты и ясности; хорошая система — живой организм, и нельзя чинить одну часть, не понимая целого. Структура определяет поведение — и это справедливо как для программного кода, так и для организации самого исследовательского процесса.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.20446.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Функциональные поля и модули Дринфельда: новый взгляд на арифметику
- Квантовая самовнимательность на службе у поиска оптимальных схем
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
2026-02-25 21:37