🤖🔥 Адаптивный ИИ: статичные модели больше не работают
Современные угрозы представляет собой высокодинамичную среду, в которой параметры, эксплуатационные техники и уязвимости изменяются непрерывно.
Классические модели машинного обучения, основанные на статичных знаниях, теряют эффективность
Требуется архитектура, способная к непрерывной адаптации: изменению данных, появлению новых атакующих техник, обновлению CVE и т.д..
🎯 ПРЕЦИЗИОННОСТЬ, а не просто «умный ИИ»
Каждый день мы видим тысячи предупреждений, сотни CVE, десятки обновлений. Сколько из них реально критичных? По статистике пара процентов.
Откуда ИИ должен знать:
- какие уязвимости реально эксплуатируются ⚠️
- какие пакеты можно обновить безопасно, а какие сломают половину ПРОМа 🧩
- какие зависимости тянут за собой скрытые риски 🕸
Вот тут и проявляется ключевое качество precision, точность принятия решений в условиях хаоса.
Именно точность отличает систему, которая помогает инженеру, от системы, которая создаёт больше работы, чем экономит.
🧠 LLM без адаптации не нужны
Даже самый мощный LLM:
❌ устаревает уже через 3–6 месяцев
❌ не понимает новые эксплойты и техники атаки
❌ путается в противоречивых CVSS-оценках
❌ тонет в длинных noisy-контекстах
❌ ошибается в RAG, когда извлечённые данные неактуальны
А самое важное, что
кибербезопасность развивается быстрее, чем обновляются модели.
Поэтому статичная модель гарантированно проигрывает динамичной атаке.
🧩 Три кита адаптивного ИИ в безопасности
1) 🔍 RAG + In-Context Learning (ICL)
Модель учится «на лету», ей не нужно менять веса, достаточно дать правильный контекст.
Но есть проблема:
чем больше контекста → тем сильнее модель деградирует.
➡️ решение: использовать интеллектуальные retrieval-агенты
➡️ фильтровать контекст, а не просто загружать всё подряд
➡️ добавлять знания из графов (CVE–CWE–CPE связи)
2) 🧠 Knowledge Graphs как «скелет» киберзнаний
Безопасность - идеальная область для графов:
CVE → CVSS → эксплойты
пакеты → зависимости → контрмеры
TTP → группы атакующих → MITRE ATT&CK
Графы позволяют:
✔️ исключать шум
✔️ находить скрытые связи
✔️ объяснять выводы (auditability)
✔️ строить более точный RAG
3) 🔄 Continual Learning: непрерывное самообновление модели
Когда RAG не справляется, подключаем continual pretraining.
Модель обучается дальше на новых данных: CVE, advisories, PoC, репорты, рассылки, TTP, эксплойты.
Преимущества:
- устойчива к шуму и фейкам
- объединяет противоречивые данные
- снижает хаотичность ответов
- формирует контекст внутри параметров модели
- адаптируется к новым атакам быстрее, чем выходит новый релиз LLM
🧨 Главная идея
Будущее в гибридных системах:
➖RAG для свежих фактов
➖Knowledge Graph для структуры
➖Continual Learning для развития модели
🔗 С полным текстом исследования можно ознакомиться тут.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#cybersecurity #infosec #genai #rag #continuallearning #llmsecurity #threatintel #cvss #mitre #securetech
