Як забезпечити надійність AI-асистентів для кібербезпеки за допомогою інновацій Acalvio у сфері обману та RAG

AI-асистенти дедалі частіше застосовуються у сфері кібербезпеки для аналізу загроз, надання рекомендацій і прискорення роботи SOC. Створити асистента, що добре працює в контрольованому середовищі, можливо, але забезпечити його надійність у реальних умовах із високими ризиками значно складніше.

Компанія Acalvio нещодавно розробила автономну систему Retrieval-Augmented Generation (RAG) для завдань кібербезпеки. Початкові результати були обнадійливими, але з розвитком моделей і фреймворків почали з’являтися приховані відхилення в продуктивності. Система залишалася плавною у спілкуванні, проте її релевантність з часом знижувалася, виявивши приховану проблему: навіть невеликі прорахунки у шарі пошуку можуть суттєво вплинути на ефективність.

Виявлення дрейфу пошуку в RAG-пайплайнах

У ході ретельної оцінки Acalvio виявила кілька прихованих проблем, що впливали на якість пошуку:

• Невідповідність ембеддингів: Обгортка для інструктивно-навченої моделі застосовувалася з неінструктивною моделлю, що призводило до несумісності у векторних представленнях.
• Розбіжність метрик схожості: Незначна зміна у способі розрахунку схожості (наприклад, косинус проти скалярного добутку) вплинула на точність пошуку.
• Відсутність фільтрів: Занадто широкі запити повертали нерелевантні результати, створюючи «шум» у відповідях.

Окремо ці фактори не спричиняли відмову, але разом вони поступово знижували надійність асистента у завданнях кібербезпеки.

Усунення слабких місць: вдосконалення шару пошуку

Після виявлення причин Acalvio впровадила цільові покращення:

• Скоригувала ембеддингові моделі та обгортки для узгодженості.
• Налаштувала метрики схожості з правильною нормалізацією векторів.
• Застосувала контрольоване індексування (FLAT) для перевірки якості пошуку.
• Впровадила повторне ранжування результатів на основі семантичної релевантності.
• Додала розширення запитів, розбиваючи складні питання на простіші та точніші підзапити.

Ці зміни не лише відновили, а й підвищили базові метрики точності:

Recall: 0.9036

MRR: 0.8730

NDCG: 0.8864

Результат? Розумніший AI-асистент, який надає точні та практичні відповіді у сфері кібербезпеки.

Чому метрики пошуку важливі для кібербезпеки

Метрики Recall, MRR і NDCG — це не лише теорія, а справжні індикатори якості RAG. У кібербезпеці навіть незначні помилки пошуку можуть призвести до:

• галюцинацій або нерелевантних відповідей,
• пропуску індикаторів атак,
• спотвореного контексту під час реагування на інциденти.

Відстежуючи ці метрики, команди безпеки можуть бути впевнені, що їхні AI-асистенти залишаються надійними, точними та ефективними.

Acalvio + Softprom: надійний AI для кіберзахисту

RAG-системи мають величезний потенціал, але вони крихкі без правильного проєктування та моніторингу. У кібербезпеці, де точність критично важлива, підхід Acalvio — удосконалення пайплайнів пошуку, використання стратегій обману та проактивного моніторингу — гарантує надійність AI-асистентів у масштабах підприємства.

Softprom, як офіційний дистриб’ютор Acalvio, допомагає бізнесу та державним організаціям впроваджувати ці інноваційні рішення на основі AI та deception-технологій для посилення кіберзахисту.

Зв’яжіться з нами, щоб дізнатися, як інновації Acalvio можуть підсилити вашу стратегію кіберзахисту.