PT NAD — первая система анализа трафика с ИИ в реестре российского ПО

PT NAD — первая система анализа трафика с ИИ в реестре российского ПО

PT NAD — первая система анализа трафика с ИИ в реестре российского ПО

Система анализа сетевого трафика (Network traffic analysis, NTA) PT Network Attack Discovery (PT NAD) стала первым продуктом такого класса, включённым в реестр российского ПО.

Разработчики PT NAD оснастили систему технологиями машинного обучения, что позволило создавать пользовательские правила профилирования и детектировать приложения в зашифрованном трафике.

Версию PT Network Attack Discovery под номером 11.1 мы рассматривали в октябре 2023 года. В соответствующем обзоре Anti-Malware.ru описывал новые функциональные возможности, архитектуру и рассказывал о системных требованиях продукта.

Теперь PT NAD можно найти в реестре российского ПО.

МО-алгоритмы, по словам руководителя практики сетевых решений Артёма Китаева, позволяют системе легко выявлять аномалии, что помогает безопасникам вовремя устранять киберугрозы.

PT NAD может не только самостоятельно обучаться на сетевом трафике, но и предоставляет службам безопасности возможности кастомизации. Операторы, например, могу создавать пользовательские правила профилирования для выявления конкретных аномалий.

Машинное обучение помогает детектировать даже те приложения, которые маскируются под другие протоколы. Хороший пример — мессенджер Telegram, который злоумышленники иногда используют в своих целях.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru