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

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru