Пентагон разрабатывает шпионско-пропагандистскую систему для социальных сетей

Пентагон разрабатывает шпионско-пропагандистскую систему для социальных сетей

Управление перспективных исследований Министерства обороны США (DARPA) объявило о начале проекта «Социальные медиа в стратегической коммуникации» (Social Media In Strategic Communication, SMISC). Он рассчитан приблизительно на три года; подрядчики, которые будут окончательно отобраны до 11 октября, получат в общей сложности около $42 млн.



Заявленные цели проекта, согласно оригинальному описанию DARPA, таковы: 1) обнаружение, классификация, измерение и отслеживание а) образования идей и концепций (мемов) и б) целенаправленного распространения сообщений и дезинформации; 2) распознавание структур пропагандистских кампаний и операций влияния на сайтах и сообществах социальных медиа; 3) идентификация участников и их намерений, измерение эффекта кампаний влияния; 4) противодействие враждебным кампаниям влияния с помощью контрсообщений, передает compulenta.

DARPA подчёркивает, что область применения ПО, разрабатываемого в рамках SMISC, — среда, в которой действует армия США, и места, где она «проводит операции». Журнал Wired полагает, что аудитория проекта — американские военнослужащие за рубежом и иностранные граждане (по закону Смита-Мандта 1948 года, пропаганда на территории США незаконна).

Интересен список технологий, которые DARPA полагает ключевыми для проекта SMISC. Среди них — лингвистический анализ, распознавание паттернов, эмоций и «культурных нарративов», теория графов, краудсорсинг, автоматическое создание контента, боты. Чтобы понимать социальные медиа, уверены в DARPA, нужно в первую очередь уметь моделировать динамику развития сетей: анализ сетей как статичных структур, увы, приводит к неверным результатам.

Для иллюстрации того, как будет работать будущая система, DARPA рассказывает туманную историю о некоем индивиде, которого в социальных медиа предлагалось линчевать; страсти накалились, но занимавшиеся мониторингом ответственные люди держали кризис под контролем с самого начала и предотвратили атаку на дом несчастного с помощью своевременных сообщений. Так вот, SMISC-результат — это якобы то же самое, только в автоматическом/полуавтоматическом режиме.

Нам, впрочем, видятся целые отделы хорошо оплачиваемых интернет-воинов, а также сообщения «Pentawhores ITT» на 4chan и автоматически сгенерированная Advice Dog, призывающая служить отечеству.

43% использующих ИИ компаний ищут с его помощью уязвимости

Автоматизация рутины по-прежнему остаётся самым популярным сценарием использования ИИ в информационной безопасности. Но рынок постепенно идёт дальше. Как показал опрос «АМ Медиа», проведённый среди зрителей и участников эфира «Практика применения машинного обучения и ИИ в ИБ», почти половина компаний, уже использующих ИИ, применяют его для поиска уязвимостей и анализа защищённости.

Эфир стал продолжением предыдущей дискуссии о роли ИИ в кибербезопасности.

Если раньше речь шла в основном о теории и ожиданиях, то теперь эксперты обсуждали реальные кейсы: как выстроить пайплайн ИИ в ИБ, какие задачи он уже закрывает и какие решения действительно работают у заказчиков.

Судя по результатам опроса, 64% компаний используют ИИ для автоматизации повседневных задач. Но на этом применение не ограничивается. 43% респондентов задействуют его для поиска уязвимостей и усиления защиты. 32% — для классификации и описания инцидентов, что особенно актуально при текущем объёме событий.

Около четверти применяют ИИ для первичного триажа в SOC и автоматизированного реагирования по сценариям. А 14% доверяют ему даже поведенческий анализ в антифроде.

CEO SolidSoft Денис Гамаюнов считает такие цифры закономерными: по его словам, поиск уязвимостей — «вполне нативная задача» для больших языковых моделей. Однако он напомнил о рисках: компании должны чётко понимать, где проходит граница между использованием инструмента и возможной утечкой конфиденциальных данных внешнему провайдеру.

Заместитель генерального директора по инновациям «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев также отметил, что результаты выглядят реалистично. По его мнению, к вероятностным алгоритмам в блокирующих средствах защиты пока относятся с осторожностью, а большинство кейсов использования ИИ в ИБ всё же связано с управленческими и вспомогательными задачами.

Более оптимистичную позицию озвучил руководитель группы развития платформы SOC Yandex Cloud Дмитрий Руссак. По его словам, команда с самого начала активно тестировала LLM, а отдельные идеи удалось масштабировать на всю инфраструктуру. В итоге ИИ используется не только для автоматизации, но и для разбора алертов, управления доступами и поиска уязвимостей.

В целом эксперты сошлись во мнении: современные модели всё ещё страдают от нехватки контекста и специализированных знаний. Поэтому внедрять ИИ нужно аккуратно — с пониманием, какие данные он получает, какие доступы имеет и где требуется обязательный человеческий контроль.

Тем не менее тренд очевиден: ИИ в ИБ перестаёт быть экспериментом и всё чаще становится рабочим инструментом — не только для автоматизации, но и для реального усиления защиты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru