Растущая мощность ИИ-моделей OpenAI ставит под угрозу кибербезопасность

Растущая мощность ИИ-моделей OpenAI ставит под угрозу кибербезопасность

Растущая мощность ИИ-моделей OpenAI ставит под угрозу кибербезопасность

Компания OpenAI предупреждает, что ее ИИ-модели стремительно расширяют возможности, которые пригодны для нужд киберобороны, но в тоже время повышают риски в случае злоупотребления, и это нельзя не учитывать.

Так, проведенные в прошлом месяце CTF-испытания GPT-5.1-Codex-Max показали результативность 76% — почти в три раза выше, чем GPT-5 на тех же задачах в августе (27%).

Разработчик ожидает, что последующие ИИ-модели продолжат этот тренд, и их можно будет использовать для аудита кодов, патчинга уязвимостей, создания PoC-эксплойтов нулевого дня, а также тестирования готовности организаций к сложным, скрытным целевым атакам.

Во избежание абьюзов OpenAI принимает защитные меры: учит свои творения отвечать отказом на явно вредоносные запросы, мониторит их использование, укрепляет инфраструктуру, применяет EDR и Threat Intelligence, старается снизить риск инсайда, внимательно изучает обратную связь и наладила партнерские связи со специалистами по Red Teaming.

В скором времени компания с той же целью запустит программу доверенного доступа (trusted access), в рамках которой киберзащитники смогут с разной степенью ограничений пользоваться новыми возможностями выпускаемых моделей. В настоящее время их приглашают присоединиться к бета-тестированию ИИ-инструмента выявления / коррекции уязвимостей Aardvark, подав заявку на сайте OpenAI.

Для расширения сотрудничества с опытными специалистами по киберзащите будет создан консультационный Совет по рискам — Frontier Risk Council. Компания также взаимодействует с другими ИИ-исследователями через НКО Frontier Model Forum, работая над созданием моделей угроз и выявлением узких мест, способных создать препятствие ИИ-атакам.

Security Vision SIEM научилась находить пропавшие логи и слепые зоны SOC

Security Vision выпустила масштабное обновление своей SIEM-платформы. Теперь она следит не только за злоумышленниками, но и за тем, не перестали ли источники присылать события, не захлебнулись ли правила корреляции в шуме и не зависло ли расследование у аналитика.

Одна из главных новинок — мониторинг стабильности сбора данных. Администратор сможет контролировать каждый источник, задавать допустимые отклонения потока и получать уведомления, если события внезапно пропали.

Другими словами, слепая зона, о которой SOC узнавал после атаки, теперь должна сама поднять тревогу.

Отдельный дашборд покажет качество правил корреляции. Их можно тестировать на смоделированных событиях, а также импортировать и экспортировать в формате Sigma — переносить детекты между системами станет проще.

За поиском нетипичного поведения проследит сервис StatAnalyser: он использует статистические правила и помечает подозрительные инциденты специальным маркером.

Расследования тоже решили избавить от ручной археологии. В карточке инцидента появился инструмент ретроспективного построения цепочки процессов. SIEM выполняет дополнительные запросы, находит родительские процессы, пользовательские сессии и перемещения между хостами. Аналитик получает не россыпь событий, а более цельную картину компрометации.

За самими специалистами система также присмотрит. Новый дашборд контролирует соблюдение SLA при расследовании инцидентов и позволяет провалиться из общей статистики в показатели конкретного аналитика.

В итоге Security Vision пытается собрать работу SOC в один управляемый цикл: проверить, что данные действительно поступают, оценить качество детектов, найти аномалию, восстановить путь атаки и проследить за реакцией команды. SIEM больше не хочет быть складом логов — теперь она метит в диспетчерскую всего расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru