.jpg)
Руководитель операционного отдела Google Cloud Фрэнсис Де Соуза в ходе мероприятия Google Cloud Next 26 заявил, что корпорация не планирует выпускать отдельную, ориентированную на кибербезопасность ИИ-модель, подобную Claude Mythos от Anthropic.
Высококачественные универсальные модели, такие как Gemini 3.1 Pro, уже достаточно сильны в различных областях, чтобы удовлетворить потребности в защите, полагает эксперт. Хотя на ранних этапах внедрения GenAI предполагалось создание множества специализированных нейросетей, реальность изменилась.
«Со временем мы обнаружили, что основная модель работает действительно хорошо и начинает показывать достойные результаты во всех областях, — добавил он. — Например, программирование сейчас невероятно качественно выполняется с помощью Gemini, и вам не нужно для этого другое решение. Я считаю, что Gemini — это отличный инструмент для нашей безопасности. Не стоит ожидать, что киберверсия будет отличаться».
Между тем компания Anthropic делает акцент на оптимизации, специфичной для конкретной области, утверждая, что уникальные проблемы кибербезопасности, такие как распознавание шаблонов атак в реальном времени и нюансы соответствия требованиям, выигрывают от целенаправленного улучшения модели. Так, Claude Mythos нацелена на обнаружение уязвимостей, реагирование на инциденты и анализ действий противника.
Со слов Де Соуза, практический путь вперёд заключается в применении высококачественной, универсальной LLM для передовых разработок в сочетании с соответствующими инструментами и управлением, а не в разрозненном разделении усилий на нишевые модели. Google планирует объединить последние версии Gemini с возможностями агентов и платформы для удовлетворения потребностей в киберзащите.
Топ-менеджер заявил, что предприятиям следует сосредоточиться на интеграции мощных универсальных нейросетей в рабочие процессы безопасности, обучая их с учётом контекста, интегрируя в них средства контроля доступа и встраивая в автоматизированные конвейеры обнаружения, анализа и реагирования.
Усам Оздемиров
