Что представляет собой оптимальный дизайн системы киберзащиты, использующей автономные рои агентов больших языковых моделей (LLM, Large Language Model)

Процессы сегментированы на четыре основных компонента, отражающие жизненный цикл киберзащиты. Поверхность атаки, первоначальное обнаружение и анализ, генерация и выполнение ответа, а также поддержка принятия решений и коммуникация. Несмотря на то, что идея использования автономных роев агентов LLM для обеспечения кибербезопасности выглядит убедительной, создание подробного плана для ее оптимальной реализации остается нерешенной проблемой. Эта область исследования требует разработки сложного дизайна или стратегии, которая эффективно организует агентов LLM, обеспечивая их бесшовную интеграцию с оптимальными ресурсами и показателями производительности. Такая стратегия должна максимизировать эффективность и результативность автономной системы киберзащиты. Кроме того, учитывая недетерминированную природу LLM, ключевая проблема заключается в достижении надежной координации и управления жизненным циклом агентов искусственного интеллекта для обеспечения последовательного и предсказуемого поведения с течением времени, соответствующего предполагаемой функциональности. 

Подробнее о технологиях искусственного интеллекта для обеспечения кибербезопасности в научной статье журнала компьютерной вирусологии и техник взлома.

Коротко

Растущее распространение моделей большого языка (LLM) меняет парадигму кибербезопасности. Типичные возникающие способности LLM, такие как контекстное обучение, следование инструкциям и пошаговое рассуждение, которые не были представлены в меньших моделях, позволяют LLM делать вывод о том, как выполнить новую нисходящую задачу из нескольких примеров в контексте без обучения, следовать инструкциям для новых задач без использования явных примеров и решать многие сложные математические задачи и проблемы рассуждения. И одним из эффективных способов повышения способности рассуждения LLM решать сложные задачи является инженерия подсказок, которая позволяет разрабатывать и оптимизировать подсказки для LLM, чтобы возвращать лучшее решение. Использование LLM для криптографии вместо предписания конкретных криптографических алгоритмов предполагает сквозное состязательное машинное обучение, основанное только на спецификации секретности, представленной целями обучения; в результате LLM могут научиться использовать секретные ключи для защиты информации от других нейронных сетей, научиться выполнять формы шифрования и дешифрования, а также применять эти операции для достижения целей конфиденциальности. Статья посвящена описанию роли LLM для кибербезопасности, а также пробелам в знаниях, связанным с технологиями, и проблемам, требующим детального рассмотрения для будущих перспектив. В то же время авторы рассматривают LLM как переходный этап на пути к общему искусственному интеллекту.

https://www.researchgate.net/publication/382491394_Next_gen_cybersecurity_paradigm_towards_artificial_general_intelligence_Russian_market_challenges_and_future_global_technological_trends

Источник: www.researchgate.net

Комментарии: