Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Мониторинг сети

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Угрозы кибербезопасности: Постоянные атаки на сетевую инфраструктуру, включая DDoS-атаки, фишинг, вредоносное ПО и утечки данных.
  2. Сложность мониторинга: Большой объем данных, поступающих из различных источников, затрудняет своевременное обнаружение угроз.
  3. Недостаток ресурсов: Нехватка квалифицированных специалистов для круглосуточного мониторинга и анализа сетевой активности.
  4. Реактивность вместо проактивности: Многие компании реагируют на инциденты постфактум, что приводит к значительным убыткам.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Крупные корпорации: Компании с разветвленной сетевой инфраструктурой.
  • Финансовые учреждения: Банки, страховые компании, инвестиционные фонды.
  • Телекоммуникационные компании: Операторы связи, провайдеры интернет-услуг.
  • Государственные организации: Органы власти, силовые структуры, образовательные учреждения.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматический мониторинг сети: Постоянное сканирование сетевой активности на предмет аномалий.
  2. Обнаружение угроз в реальном времени: Использование машинного обучения для выявления подозрительных паттернов.
  3. Прогнозирование атак: Анализ данных для предсказания потенциальных угроз.
  4. Автоматизированное реагирование: Блокировка подозрительных IP-адресов, изоляция зараженных устройств.
  5. Генерация отчетов: Создание детализированных отчетов о сетевой активности и инцидентах.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночный агент: Подходит для небольших компаний с ограниченной сетевой инфраструктурой.
  • Мультиагентная система: Для крупных организаций с распределенной сетью, где каждый агент отвечает за отдельный сегмент.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для анализа больших объемов данных и выявления аномалий.
  • Глубокое обучение: Для распознавания сложных паттернов в сетевом трафике.
  • NLP (Natural Language Processing): Для анализа логов и текстовых данных, связанных с инцидентами.
  • Анализ временных рядов: Для прогнозирования будущих атак на основе исторических данных.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные из различных источников, включая сетевые устройства, серверы, приложения и системы безопасности.
  2. Анализ данных: Используя машинное обучение, агент анализирует данные на предмет аномалий и потенциальных угроз.
  3. Генерация решений: На основе анализа агент предлагает меры по устранению угроз, такие как блокировка IP-адресов или изоляция устройств.
  4. Реагирование: Агент автоматически выполняет необходимые действия или уведомляет администратора.

Схема взаимодействия​

[Сетевые устройства] --> [Сбор данных] --> [Анализ данных] --> [Генерация решений] --> [Реагирование]

Разработка агента​

Этапы разработки​

  1. Сбор требований: Анализ потребностей бизнеса и определение ключевых задач.
  2. Анализ процессов: Изучение текущих процессов мониторинга и выявление узких мест.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующую инфраструктуру.
  5. Обучение: Обучение агента на исторических данных и настройка параметров.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите API-ключ.
  2. Настройка: Настройте агента, указав параметры вашей сети и ключевые точки мониторинга.
  3. Интеграция: Используйте API для интеграции агента с вашими системами.
  4. Мониторинг: Начните мониторинг сети и получайте уведомления о потенциальных угрозах.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "api_key": "your_api_key",
  "action": "predict",
  "data": {
    "network_traffic": "historical_traffic_data"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "prediction": {
    "potential_threats": ["DDoS", "Phishing"],
    "probability": [0.85, 0.65]
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "api_key": "your_api_key",
  "action": "block_ip",
  "data": {
    "ip_address": "192.168.1.1"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "IP address 192.168.1.1 has been blocked."
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "api_key": "your_api_key",
  "action": "analyze_logs",
  "data": {
    "logs": "network_logs_data"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis": {
    "anomalies_detected": 5,
    "threat_level": "high"
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "api_key": "your_api_key",
  "action": "notify_admin",
  "data": {
    "message": "Potential DDoS attack detected."
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Notification sent to admin."
}

Ключевые API-эндпоинты​

Основные API-эндпоинты​

  1. /predict: Прогнозирование потенциальных угроз.
  2. /block_ip: Блокировка подозрительных IP-адресов.
  3. /analyze_logs: Анализ сетевых логов.
  4. /notify_admin: Уведомление администратора о потенциальных угрозах.

Примеры использования​

Кейсы применения агента​

  1. Крупная корпорация: Использование мультиагентной системы для мониторинга распределенной сети.
  2. Финансовое учреждение: Прогнозирование и предотвращение фишинговых атак.
  3. Телекоммуникационная компания: Автоматическое блокирование DDoS-атак.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.

Контакты