Генетика против кибератак

Генетика против кибератак

Эррин Фалп (Errin Fulp), адъюнкт-профессор Университета Уэйк Форест в области информатики, и Майкл Кроуз (Michael Crouse), выпускник Уэйк Форест, ведут работу по совершенствованию алгоритма, который способен методом эволюционного отбора выбрать более эффективную компьютерную конфигурацию. Своё вдохновение исследователи черпают из генетики. «Многие недостатки системы безопасности являются результатом низкого качества аппаратных или программных настроек в любой форме их проявления», — говорит Фалп.



Исследователи из Университета Уэйк Форест полагают, что их разработка первой в мире системы для автоматического конфигурирования пользовательских компьютеров поможет защититься от кибератак. «Если вы спросите, как это происходит сейчас, то я отвечу: вы просто создаете систему и в дальнейшем оставляете её без изменений, — говорит Фалп. — Меры в результате сбоев работы системы безопасности предпринимаются уже по факту. Нам необходимо что-то проактивное, то, что сможет просчитывать возможные инциденты заранее», сообщает xakep.ru.

Фалп и Кроуз считают, что именно природа должна дать подсказку в решении проблемы плохого конфигурирования систем. Учёные намерены сфокусироваться на изучении того, как природные системы эволюционируют во времени и как у них получается приспосабливаться к изменяющейся ситуации.

Первые результаты эксперимента показали, что увеличение разнообразия среди конфигураций девайсов улучшает общую защищенность сетей, безо всяких дополнительных нагрузок на системных администраторов.

Как объясняет Кроуз, из-за того, что обычно сисадмины применяют одинаковую конфигурацию для сотен, а иногда и тысяч рабочих станций в корпоративной сети, вирус, попадающий на один компьютер, угрожает сразу и всем остальным. «В случае успеха, автоматизация возможного отражения атак может сыграть ключевую роль в защите критически важных данных в больших организациях», — считает учёный.

Как говорит его коллега, обычно кибератаки протекают в две фазы. Первая — разведка, во время которой нападающий исследует ландшафт и идентифицирует возможные уязвимости в системе. Затем появляются вирус, который осуществляет успешную атаку, если в системе ничего не поменялось. Но даже небольшое изменение в корпоративной системе защиты может отпугнуть атакующего.

Нужно отметить, что Фалп и Кроуз работают также над ещё одним проектом в сфере кибербезопасности. Они тренируют армию «цифровых муравьев», которые должны искать вирусы, пытающиеся причинить вред национальной энергосети. По задумке авторов, «цифровые муравьи» должны «мыслить» как их живые прототипы, уметь обнаруживать следы и предотвращать кибератаки.

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru