MITRE выпустила фреймворк D3FEND в помощь защитникам от киберугроз

MITRE выпустила фреймворк D3FEND в помощь защитникам от киберугроз

MITRE выпустила фреймворк D3FEND в помощь защитникам от киберугроз

НКО MITRE открыла доступ к фреймворку D3FEND, созданному на основе накопленной базы знаний о мерах противодействия киберугрозам. Новый проект, спонсируемый АНБ США, был запущен в дополнение к ATT&CK — системе классификации угроз, на которую привыкла полагаться ИБ-индустрия.

Активисты надеются, что их рамочная модель киберобороны позволит сисадминам правильнее выстраивать стратегию защиты, исходя из сложившихся практик профилактики, обнаружения атак и быстрого реагирования. Типовые меры противодействия ИБ-угрозам представлены на отдельном сайте MITRE в виде графа знаний.

 

АНБ, со своей стороны, отметило еще один плюс в появлении такого инструмента, как D3FEND. Специалисты, использующие каталог ATT&CK при разборе атак, с которыми они регулярно сталкиваются, теперь смогут быстрее принять меры, чтобы оградить своих подопечных от повторения неприятной ситуации.

 

Устройство D3FEND и принципы работы сотрудники MITRE подробно изложили в техдокументации по проекту (PDF).

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru