На конференции RSAC 2026 в центре внимания оказались инновации в области кибербезопасности, в частности, использование специализированных языковых моделей (LLM), которые могут значительно улучшить эффективность работы аналитиков в центрах безопасности (SOC).
Современные системы безопасности генерируют тысячи предупреждений ежедневно, и, как показывает практика, около 40% из них остаются без внимания. Это приводит к тому, что аналитики тратят в среднем 70 минут на исследование одного предупреждения. В последние два года многие компании пытались решить эту проблему, интегрируя общие модели ИИ, такие как ChatGPT, в свои системы. Однако такие подходы не обеспечивают необходимой глубины анализа и могут лишь ускорить обработку информации, не решая основную проблему.
Специализированные LLM, разработанные для кибербезопасности, способны отслеживать цепочки атак, связывая события и предупреждения в единую картину. Они могут анализировать данные из более чем 28 различных инструментов одновременно, что позволяет значительно повысить точность и скорость реагирования на угрозы. Например, такие модели могут автоматически генерировать контекстные планы действий в реальном времени, что исключает необходимость в статическом написании сценариев.
Согласно отчету Gartner, 42% руководителей в области безопасности уже тестируют ИИ-агентов в своих SOC. Однако важно помнить, что ни одна автономная платформа SOC не может полностью заменить человеческий фактор. Человеческое участие остается критически важным для контроля и оценки действий ИИ.
В качестве примера успешного применения специализированных LLM можно привести платформу D3 Morpheus AI, которая была разработана в течение двух лет и включает в себя функции автоматического обнаружения атак, генерации планов действий и самовосстановления интеграций с более чем 800 инструментами. Это позволяет значительно сократить время на расследование инцидентов и повысить общую эффективность работы SOC.
При выборе поставщиков решений в области кибербезопасности важно задавать правильные вопросы: на каких данных обучалась модель, может ли она одновременно анализировать все ваши инструменты безопасности, генерирует ли она планы действий в реальном времени и как она справляется с изменениями в API.
Таким образом, специализированные LLM представляют собой важный шаг вперед в области кибербезопасности, позволяя аналитикам более эффективно справляться с растущими угрозами в цифровом пространстве.