Фреймворк безопасности будущего

Киберугрозы развиваются с бешеной скоростью, становясь все хитрее и масштабнее, а старые способы защиты — те, что полагаются на жесткие правила, ручной разбор и разрозненные инструменты — просто не поспевают за ними. Эти подходы лишены нужного контекста и гибкости, чтобы справляться с постоянно меняющимся миром рисков.

Дело не в том, чтобы просто накидать новых гаджетов; нужен настоящий сдвиг к умным, продвинутым системам. Агенты безопасности на базе больших языковых моделей (LLM) — это прорыв: они как самостоятельные помощники с глубоким пониманием ситуации, которые подставляют плечо специалистам и могут принимать взвешенные решения. Они уже не просто опция, а полноценный партнер в обороне.

В Alien Source мы работаем с компаниями, помогая строить масштабируемое ПО с крепкой защитой, и все чаще делаем упор на реальное использование ИИ. В этой статье разберем наш подход из восьми шагов, который вырос из собственного опыта и совместных проектов. Он позволяет создавать смышленых ассистентов (типа copilots) на языковых моделях и автоматизировать рутину в безопасности.

Мы отлично понимаем сомнения, которые возникают у многих CISO при мысли о внедрении таких непредсказуемых систем, как LLM, в ключевые области. Действительно, идея, что «неуправляемый» ИИ будет влиять на защитные решения, может кого-то напугать. В Alien Source мы всегда советуем избегать полностью независимых развертываний LLM без человеческого контроля. Как мы отмечали в нашем блоге об управлении ИТ для агентного ИИ, приоритеты — это безопасность и прозрачность. Здесь мы представляем фреймворк из восьми шагов, основанный на нашем опыте и работе с клиентами. Он демонстрирует, как интегрировать агенты на языковых моделях для усиления операций по безопасности, сохраняя человеческий надзор, а не заменяя его.

Такие агенты способны анализировать инциденты, обогащать их данными, предлагать меры и взаимодействовать с доступными инструментами. Они значительно укрепляют команду по безопасности, делая ее оперативнее, продуктивнее и устойчивее.

Конечно, такие изменения не происходят за ночь. Руководителям по информационной безопасности стоит уже сейчас планировать на перспективу: развивать внутренние системы обработки данных, систематизировать накопленный опыт и внедрять фреймворки с генерацией на основе контекста, а также кастомные инструменты через Model Context Protocol (MCP). Это позволит создать агента на базе LLM, адаптированного под задачи защиты. Такая база запустит цикл постоянного совершенствования, где агенты будут работать все лучше с каждым разом.

Чем дольше откладывать, тем сложнее будет наверстать упущенное. Как начать эффективно? С четкого плана. Наш подход из восьми шагов к созданию агентного ИИ для безопасности показывает, как двигаться поэтапно — от базового сбора данных к адаптивной системе, готовой к реальным действиям.

Восьмиэтапный план по созданию интеллектуального ИИ-агента для задач безопасности

Этап 1: Сбор и стандартизация данных.

Для интеграции ИИ-агентов в процессы защиты нужна твердая основа — упорядоченные данные. Рабочий процесс должен собирать и нормализовать:

• журналы из систем управления информацией и событиями безопасности;
• уведомления от систем обнаружения и реагирования на конечных устройствах или расширенного обнаружения;
• данные о пользовательских идентификаторах;
• информацию об угрозах и телеметрию облачной безопасности.

Инструменты: Apache NiFi, Fluentd, Logstash, Kafka, OCSF.

Этап 2: Маппинг сущностей и создание графа знаний в реальном времени.

Чтобы агент мог рассуждать об угрозах с учетом контекста, ему требуется структурированная картина вашей инфраструктуры. Этот этап подразумевает построение динамического графа знаний, отображающего связи между пользователями, устройствами, идентичностями и действиями. Соединяя элементы по всей среде, LLM оценивает не только событие, но и участников, а также возможные последствия. Это позволяет агенту понимать не просто факт происшествия, но и его связи между системами и вовлеченными сторонами.

Инструменты: Neo4j, Amazon Neptune, VirusTotal, GreyNoise, Shodan, API для разрешения сущностей.

Этап 3: Кодификация экспертизы аналитиков и извлечение контекста.

Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) объединяет накопленные знания с оперативными решениями, давая ИИ-агентам «память» о проверенных методах. Преобразуйте опыт команды в систему:

• сценарии реагирования на инциденты;
• архивы прошлых случаев;
• стандартные операционные процедуры (SOP) и логику обогащения данных;
• зафиксируйте это в удобных форматах (Markdown, JSON или аннотированные логи) и храните в векторной БД. При новом инциденте агент находит аналогии и применяет корпоративную экспертизу.

Инструменты: LlamaIndex, Weaviate, Pinecone, ChromaDB, Milvus.

Этап 4: Активация рассуждений LLM и интеграция с инструментами через MCP.

Как только агент получает контекст, он приступает к анализу угроз. Здесь настраивается модель для глубокого разбора данных с опорой на фреймворки вроде MITRE ATT&CK, оценки рисков и предложений по локализации угрозы. Важно, чтобы агент выявлял пробелы в данных или случаи, требующие человеческой проверки. Критично важно подключить агента к инструментам безопасности Model Context Protocol (MCP). Этот протокол аналогичен OAuth для LLM: обеспечивает безопасный, прозрачный и ограниченный доступ к системам вроде XDR, IAM или SOAR. Так агент анализирует в контексте и готовит действия под контролем.

Инструменты: LangGraph, Semantic Kernel, адаптеры MCP.

Этап 5: Разработка чат-интерфейса для взаимодействия с аналитиками.

Создайте защищенный и удобный интерфейс, где специалисты SOC могут общаться с агентом на базе LLM. Это станет центральной панелью — с полной видимостью логики агента, возможностью ввода и надзора. Есть готовые фреймворки для чат-ботов, чтобы не строить с нуля. В Alien Source мы предпочитаем Flowise — открытый low-code инструмент для быстрого создания и запуска агентных ботов. На этом этапе фокус на доверии: аналитики общаются на естественном языке, видят обоснования, одобряют или корректируют действия.

Инструменты: Flowise, CoPilot Studio, интеграции с Slack/Teams.

Этап 6: Выполнение действий с человеческим контролем в цикле.

Дайте агенту возможность действовать решительно, но сохраните руль в руках человека. Здесь настраиваются процессы, где модель запускает предопределенные шаги, вроде изоляции устройства или блокировки аккаунта, только после одобрения или по строгим правилам. Все действия идут через MCP, обеспечивая безопасность, ограничения и аудит. Это позволяет быстро реагировать, но сохраняет контроль и доверие. Если агент уверен, он может:

• изолировать устройства;
• блокировать IP или домены;
• деактивировать скомпрометированные учетки;
• создавать тикеты или уведомления о компиляции.

Для детального понимания мер защиты ИИ-агентов в ИТ ознакомьтесь с нашими 6 принципами Alien Source для безопасного агентного ИИ.

Инструменты: Cortex XSOAR, Tines, Swimlane, LangChain AgentToolkits, боты одобрения в Slack/Teams.

Этап 7: Внедрение циклов обратной связи для постоянного обучения.

Каждый инцидент — возможность для роста агента. Здесь создается система сбора отзывов от аналитиков — коррекции, ложные тревоги, заметки по решениям — и их интеграции обратно:

• в RAG-базы для лучшего поиска;
• в библиотеки промптов для точных рассуждений;
• в графы процессов для оптимизации workflow.

Это обновляет базу, улучшает запросы и логику. Со временем агент становится точнее, эффективнее и адаптированнее к вашим угрозам.

Инструменты: LangSmith, Traceloop, Weights & Biases, Git для версионного контроля промптов.

Этап 8: Оптимизация и непрерывное внедрение обновлений.

Считайте ИИ-агента развивающимся продуктом, который эволюционирует с бизнесом. Здесь строится система для постоянного улучшения промптов, расширения интеграций и безопасного релиза апдейтов. Настройте CI/CD и мониторинг, чтобы агент улучшался без рисков. При изменениях среды или угроз он адаптируется, не требуя полной перестройки.

Заключение: Действуйте осознанно и сохраняйте контроль

В сердце нашего восьмиэтапного подхода — две ключевые технологии: Retrieval-Augmented Generation (RAG) и Model Context Protocol (MCP). Они превращают ИИ-агентов в полезных и умных ассистентов для безопасности. RAG предоставляет доступ к «памяти» организации в реальном времени для быстрого поиска данных о прошлых инцидентах, сценариях и обогащении. MCP обеспечивает практическое применение: безопасное взаимодействие с инструментами вроде XDR, IAM или SOAR, с прозрачностью и контролем. Без них переход от детекции к контекстному реагированию был бы недостижим. Эти инструменты не просто оптимизируют — они формируют процессы.

Не ждите автономного агента с ходу. Все развивается постепенно: фиксируйте подходы аналитиков, подключайте кейсы, добавьте интерфейс, автоматизируйте рутину и переходите к контролируемым действиям. Организации, которые стартуют сейчас с продуманным планом и рамками, не просто обновят SOC — они построят устойчивое преимущество, растущее с каждым шагом.

Готовы внедрить ИИ-агентов в вашу защиту? Alien Source помогает командам на всем пути от концепции к надежным ИИ-системам. Свяжитесь с нами для обсуждения!