Cloud4U - облачный провайдер

AI-агенты начинают менять подход к кибербезопасности SOC ежедневно получает десятки и сотни тысяч событий. Проблема уже не только в том, чтобы обнаружить подозрительную активность, – аналитикам нужно понять, действительно ли это атака, что именно происходит и как реагировать. На этом фоне развиваются гибридные AI-системы, которые объединяют нейросетевые модели, базы знаний и логические правила. Условно их работу можно разделить так: ▫️ нейросеть находит аномалию в трафике, логах или поведении пользователя; ▫️ символьный слой сопоставляет её с известными техниками и цепочками атак; ▫️ LLM-агент собирает дополнительный контекст, планирует расследование и при необходимости запускает действия; ▫️ система реагирования может изолировать хост, заблокировать домен или отозвать пользовательскую сессию. Такой подход позволяет автоматизировать не только первичный триаж, но и часть расследования. При этом человек остаётся в контуре там, где требуется экспертное решение. Но есть важный нюанс: AI-агент сам по себе не решает проблему кибербезопасности. Ему нужны качественные данные, актуальные базы знаний, понятные правила реагирования и инфраструктура, способная обрабатывать модели в реальном времени. Особенно важен последний пункт. Нагрузка смещается от обычной обработки событий к инференсу LLM, графовых моделей и UEBA. Для таких задач всё чаще требуется GPU-инфраструктура. В статье разобрали, как устроена архитектура AI-агента для SOC, какие алгоритмы уже применяются, где проходит граница автоматизации и зачем здесь нужны GPU. Также посмотрели на реальные кейсы внедрения и ограничения технологии.