Перейти к основному содержимому

Анализ инцидентов: ИИ-агент для кибербезопасности

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Высокая частота кибератак: Компании сталкиваются с постоянными угрозами, такими как фишинг, DDoS-атаки, утечки данных и вредоносное ПО.
  2. Недостаток ресурсов для анализа: Малые и средние компании часто не имеют достаточного количества специалистов для оперативного анализа инцидентов.
  3. Задержки в реагировании: Ручной анализ инцидентов занимает много времени, что увеличивает риски для бизнеса.
  4. Сложность в классификации угроз: Не все инциденты одинаково критичны, но их классификация требует экспертных знаний.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Компании, работающие с конфиденциальными данными (финансовые учреждения, медицинские организации, ритейл).
  • IT-компании, предоставляющие облачные услуги или управляющие инфраструктурой.
  • Организации, подверженные частым кибератакам (государственные учреждения, образовательные платформы).

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматический анализ инцидентов:
    • Агент анализирует логи, сетевой трафик и данные систем безопасности для выявления аномалий.
    • Классифицирует инциденты по уровню угрозы (низкий, средний, высокий).
  2. Прогнозирование угроз:
    • Использует машинное обучение для предсказания потенциальных атак на основе исторических данных.
  3. Генерация рекомендаций:
    • Предоставляет пошаговые инструкции для устранения угроз.
  4. Интеграция с существующими системами:
    • Работает с SIEM-системами (например, Splunk, IBM QRadar) и антивирусными решениями.
  5. Мультиагентное взаимодействие:
    • Возможность работы в команде с другими ИИ-агентами для комплексного анализа угроз.

Типы моделей ИИ​

  1. Машинное обучение (ML):
    • Классификация инцидентов с использованием алгоритмов Random Forest, Gradient Boosting.
    • Прогнозирование угроз с помощью временных рядов (ARIMA, LSTM).
  2. Обработка естественного языка (NLP):
    • Анализ текстовых логов и отчетов для выявления скрытых угроз.
  3. Глубокое обучение (Deep Learning):
    • Обнаружение аномалий в сетевом трафике с использованием нейронных сетей.
  4. Анализ графов:
    • Построение связей между инцидентами для выявления сложных атак.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Агент собирает данные из различных источников: логи серверов, сетевой трафик, данные антивирусов.
  2. Анализ:
    • Использует ML-модели для классификации и оценки угроз.
  3. Генерация решений:
    • Формирует отчеты и рекомендации для устранения угроз.
  4. Интеграция с командой:
    • Передает данные в SIEM-системы или напрямую специалистам по кибербезопасности.

Схема взаимодействия​

[Источники данных] --> [ИИ-агент] --> [Анализ и классификация] --> [Рекомендации] --> [SIEM/Специалисты]

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ текущих процессов кибербезопасности компании.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых моделей или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Настройка взаимодействия с существующими системами.
  4. Обучение:
    • Обучение моделей на исторических данных компании.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Убедитесь, что ваша система поддерживает REST API.
  2. Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите API-ключ.
  3. Используйте следующие эндпоинты для интеграции:

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование угроз​

Запрос:

POST /api/threat-prediction
{
  "data_source": "network_logs",
  "time_range": "last_7_days"
}

Ответ:

{
  "predicted_threats": [
    {
      "type": "DDoS",
      "probability": 0.85,
      "recommended_action": "Увеличить пропускную способность сети"
    },
    {
      "type": "Phishing",
      "probability": 0.65,
      "recommended_action": "Обновить фильтры электронной почты"
    }
  ]
}

Управление данными​

Запрос:

POST /api/data-management
{
  "action": "archive",
  "data_type": "incident_logs",
  "time_range": "older_than_1_year"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "archived_files": 1200
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /api/threat-prediction:
    • Прогнозирование угроз на основе исторических данных.
  2. /api/incident-analysis:
    • Анализ текущих инцидентов.
  3. /api/data-management:
    • Управление данными (архивация, удаление).
  4. /api/recommendations:
    • Получение рекомендаций по устранению угроз.

Примеры использования​

Кейс 1: Финансовая компания​

  • Проблема: Частые фишинговые атаки на сотрудников.
  • Решение: Агент анализирует электронные письма и блокирует подозрительные сообщения.
  • Результат: Снижение числа успешных атак на 70%.

Кейс 2: Облачный провайдер​

  • Проблема: DDoS-атаки на серверы клиентов.
  • Решение: Агент прогнозирует атаки и автоматически увеличивает пропускную способность.
  • Результат: Минимизация простоев сервисов.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.
Свяжитесь с нами для получения дополнительной информации.