Google Sec-Gemini: новый помощник в защите от сложных угроз на основе ИИ

Google Sec-Gemini: новый помощник в защите от сложных угроз на основе ИИ

Google Sec-Gemini: новый помощник в защите от сложных угроз на основе ИИ

Компания Google анонсировала выпуск Sec-Gemini v1 — экспериментальной большой языковой модели (БЯМ, LLM), способной повысить эффективность рабочих процессов SecOps в условиях роста сложности киберугроз, использующих ИИ.

Построенный на основе LLM Gemini новый специализированный помощник обладает возможностью формирования рассуждений и по запросу выводит обработанную информацию, включая данные киберразведки (CTI), почти в реальном времени.

Необходимые для анализа сведения Sec-Gemini черпает из множества источников, таких как Google Threat Intelligence (GTI), свободная база уязвимостей в opensource-проектах (OSV) и Mandiant Threat Intelligence.

В качестве иллюстрации практической ценности LLM, заточенной под нужды ИБ, разработчики привели ее реакцию на вопрос о Salt Typhoon. ИИ-модель не только правильно идентифицировала кибергруппу, но также перечислила все характерные техники и тактики, а потом по просьбе юзера детализировала упомянутую в описании уязвимость.

 

Тестирование Sec-Gemini v1 по CTI-MCQ (стандартный набор вопросов для LLM с многовариантным ответом) и CTI-RCM (умение интерпретировать описания уязвимостей, определять первопричину и классифицировать по CWE) показало результаты как минимум на 10,5% лучше в сравнении с потенциальными конкурентами.

 

В Google убеждены: развивать кибербез на основе ИИ, чтобы дать достойный отпор противнику, тоже взявшему на вооружение ИИ, можно лишь объединенными усилиями участников рынка. С этой целью было решено открыть доступ к новой LLM ограниченному кругу исследователей — организаций, профессионалов и НКО.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru