Новые возможности — новые уязвимости. Кибербезопасность заговорила большими языковыми моделями

Новые возможности — новые уязвимости. Кибербезопасность заговорила большими языковыми моделями

Нейросетевые технологии становятся неотъемлемым инструментом в борьбе с киберугрозами. Человеческий ресурс уже давно не в силах угнаться за развивающимся информационным пространством, поэтому отличать плохое от хорошего «в цифре» поручили большим языковым моделям — LLM (Large Language Models).

Вместе с экспертом компании «АйТи Бастион» разберёмся, в чём плюсы LLM-моделей, как они используются в сфере информационной безопасности и как их самих защищать от киберугроз.

#1

Что же такое большие языковые модели? LLM представляет собой класс алгоритмов машинного обучения, основанный на моделях естественного языка. Эти модели, созданные на базе огромных объёмов текстовых данных, способны анализировать, понимать и генерировать тексты с удивительной точностью и чёткостью. Их применение в области информационной безопасности открывает новые перспективы для обнаружения и предотвращения киберугроз. 

Одной из ключевых областей применения LLM в сфере ИБ является анализ сетевых данных и обнаружение аномального поведения пользователей. Нейронные сети на основе моделей LLM могут анализировать большие объёмы логов и сетевых трафиков, идентифицируя паттерны, которые способны указывать на потенциальные угрозы безопасности. Это позволяет оперативно реагировать на атаки, минимизируя потенциальные ущербы и исключая возможные потери.

Также преимущества использования LLM включают в себя их способность адаптироваться к новым угрозам без необходимости ручной переконфигурации или переобучения модели. Благодаря своей способности к обучению на больших объёмах данных модели LLM могут непрерывно улучшать свою производительность и эффективность в обнаружении киберрисков.

Более того, LLM не ограничиваются только анализом текстовой информации. Они также могут использоваться для анализа метаданных, аудио- и видеофайлов. Это делает их универсальным инструментом для обнаружения угроз безопасности различных типов.

#2

Разберёмся на конкретных угрозах, когда именно используются LLM в сфере ИБ.

1. Обнаружение мошенничества. LLM могут быть обучены распознавать тексты фишинговых сообщений и мошеннических писем. Благодаря способности к глубокому анализу языковых структур эти модели могут выявлять подозрительные и аномальные паттерны в текстах, которые часто ускользают от внимания человека. 

2. Анализ инцидентов. LLM способны обрабатывать огромные объёмы данных, включая отчёты о безопасности и логи инцидентов. Используя эти данные, модели могут помочь специалистам по безопасности в выявлении и классификации угроз, а также в предоставлении рекомендаций по реагированию на инциденты. 

3. Создание тестовой среды. С помощью LLM можно создавать реалистичные сценарии кибератак для тренировки специалистов по информационной безопасности. Модели могут генерировать симулированные диалоги и электронные письма, которые имитируют поведение злоумышленников, обучая команды быстро и эффективно реагировать на угрозы. 

4. Поддержка принятия решений. LLM могут анализировать текущие тенденции в сфере кибербезопасности и предоставлять обоснованные прогнозы относительно будущих угроз. Это позволяет руководителям и специалистам по безопасности принимать взвешенные решения, основанные на данных и вероятностных моделях. 

5. Автоматизация рутинных задач. LLM могут автоматизировать множество рутинных задач, таких как классификация инцидентов, анализ логов и даже написание отчётов о безопасности. Это освобождает время специалистов для решения более сложных и творческих задач.

Таким образом, применение LLM в сфере информационной безопасности открывает новые горизонты для защиты цифровых активов. Их способность к обработке и анализу естественного языка делает их ценным инструментом в арсенале любого специалиста по кибербезопасности. По мере развития этих технологий мы можем ожидать ещё большего усиления их роли в обеспечении информационной безопасности.

#3

Однако, несмотря на все свои преимущества, применение LLM в сфере ИБ также сталкивается с рядом вызовов. Поэтому необходимо обеспечивать и безопасность самих моделей LLM. При больших плюсах для бизнеса их использование связано с рядом киберрисков. Рассмотрим ключевые аспекты, которые нужно учитывать при таком подходе.

Важно учитывать: когда данные отправляются в облако для обработки, всегда есть риск их утечки или несанкционированного доступа к ним. Облачные провайдеры могут хранить и обрабатывать информацию в разных условиях, например, исходя из своей территориальной принадлежности, что усложняет контроль за их работой. А ещё эти процессы могут относиться к разным юрисдикциям, что также может привести к возможным вопросам в разрезе законодательных и нормативных требований. 

Есть риск, что злоумышленники могут попытаться внедрить вредоносные данные непосредственно в сам набор для обучения модели. Это может привести к созданию модели с уязвимостями и ошибками. 

Не стоит забывать про DoS-атаки, которые могут сделать облачные сервисы недоступными, «выключить» их из процесса, что может нарушить работу моделей и доступ к данным. 

Кроме того, преступники могут попытаться извлечь информацию о LLM, чтобы воссоздать, к примеру, её копию или цифрового двойника или найти её уязвимости для дальнейших целенаправленных атак. 

И конечно, использование LLM в принципе может привести к появлению определённых этических вопросов, таких как предвзятость самой модели и корректность её работы. 

Поэтому информационная безопасность LLM-моделей требует комплексного подхода. Необходимо учитывать защиту данных на всех этапах жизненного цикла модели: от сбора данных и обучения — до её развёртывания и эксплуатации в рамках конкретной инфраструктуры. Потому как использование LLM без киберзащиты может привести не только к искажению и некорректности получаемых с её помощью результатов, но и к снижению их эффективности. 

В целом применение LLM в сфере информационной безопасности открывает новые возможности для борьбы с киберугрозами и защиты цифровых активов. Эти передовые технологии становятся неотъемлемой частью современных стратегий безопасности и позволяют бизнесу эффективно реагировать на постоянно меняющуюся киберугрозную среду. 

А как на практике?

Наша команда специализируется на использовании передовых технологий для обеспечения ИБ. Мы применяем рекуррентные нейронные сети для анализа данных, поступающих с группы шлюзовых устройств внутри сетей заказчиков. Эти данные состоят из логов, которые содержат данные о действиях пользователей — от обычных операций до потенциально подозрительных действий. 

Чтобы точно определить нормальное поведение пользователей, мы начинаем с выделения эталонной группы, которую называем «корректными» пользователями. Они характеризуются типичными паттернами действий и поведения в сети. Мы используем данные об их активностях для обучения наших нейронных сетей. Это делается, чтобы обеспечить моделям понимание того, что считается нормальным поведением. 

Однако мир киберугроз постоянно меняется, злоумышленники развивают и адаптируют свои методы. Поэтому полагаться только на эталоны нельзя. Вместо этого в режиме реального времени мы анализируем поступающие логи от всех пользователей, не принадлежащих к эталонной группе. Мы используем наши обученные модели, чтобы оценить, насколько их действия коррелируют с поведением эталонных пользователей. 

Например, если в системе происходит необычное перемещение файлов или подозрительная активность в попытках несанкционированного доступа к системным ресурсам, наши алгоритмы могут автоматически выделить эти действия и «поднять тревогу». Мы предоставляем детальные отчёты о таких событиях офицерам безопасности и руководителям ИБ-служб заказчиков, которые могут принять соответствующие меры для защиты сети, обеспечивая мгновенное обнаружение аномального поведения и реакцию на потенциальные угрозы безопасности сети. 

Такой подход позволяет нам не только обнаруживать и предотвращать потенциальные угрозы, но и постоянно совершенствовать нашу систему безопасности, делая её более чуткой к изменениям в поведении пользователей и адаптивной к новым вызовам. 

Реклама. ООО АйТи Бастион», ИНН: 7717789462, Erid: 2VfnxwMkZsv