Поскольку Cogent Security(открывается в новом окне) видит, что предприятия сталкиваются с большим количеством рисков безопасности, чем когда-либо, компания обнаружила, что самое сложное — это не поиск уязвимостей, а их исправление. Работа по устранению сложна и затрагивает несколько команд. Она требует контекстного понимания среды компании: как злоумышленник может использовать уязвимость, какие бизнес-системы находятся под угрозой и какие изменения можно внести безопасно.
Cogent создает фабрики киберзащиты (Cyber Defense Factories) для предприятий, чтобы автономно находить и устранять эти риски. Фабрики предназначены для того, чтобы помочь специалистам по защите действовать с машинной скоростью в ответ на ускорение обнаружения и эксплуатации уязвимостей.
ИИ-агенты компании сочетают модели GPT‑6.1 Sol и GPT‑5.6 с контекстом и средствами контроля предприятия для проведения расследований вплоть до подтвержденного устранения. Агенты оценивают риски, выполняют разрешенные изменения и подтверждают ликвидацию риска. Cogent также проводит внутренние исследования с помощью Cyber и Daybreak, изучая пути атак и защитные возможности.
«Способность моделей OpenAI поддерживать длительные задачи открывает новый уровень автономии в корпоративной защите: ИИ-агенты теперь могут выполнять работу от расследования до подтвержденного устранения».
— Генг Снг, сооснователь и технический директор Cogent
Предоставление агентам контекста и разрешений на действия
Для каждого клиента Context Engine от Cogent ведет корпоративный граф знаний об активах, уязвимостях, учетных данных, владельцах и зависимостях. Специализированные фоновые агенты непрерывно сопоставляют информацию из разных инструментов и систем безопасности, обеспечивая агентам расследования и устранения общее понимание среды.
GPT‑6 Astra отвечает за предварительное планирование и сложные логические рассуждения в этой работе. Это обеспечивает то, что Генг Снг, сооснователь и технический директор Cogent, называет «каркасом памяти для предприятия». Он говорит: «Нам не нужно заново изучать устройство среды каждый раз при появлении новой задачи». Повторное использование контекста снижает задержку, затраты на инференс и устраняет непоследовательные результаты.
Политики агентов (Agent Policies) в Cogent определяют разрешенные изменения и требования к одобрению для каждого предприятия, а механизм применения политик TRACE проверяет вызовы инструментов на соответствие политикам перед исполнением. Проверки являются детерминированными и не требуют отдельного вызова модели.
Шлюз агентов (Agent Gateway) независимо проверяет авторизацию, а более рискованные работы могут выполняться в изолированных песочницах. Клиенты могут делегировать расследование, требовать одобрения изменений или разрешать ограниченное автономное устранение.
От раскрытия уязвимости до подтвержденных исправлений
Когда в PHP, языке программирования, используемом для работы веб-сайтов, были раскрыты критические уязвимости, известные как PHP2Shell, клиенты обратились к фабрикам киберзащиты (Cyber Defense Factories), которые Cogent уже развернула в их средах.
GPT‑6.1 Sol и GPT‑6 Astra обеспечили глубокие рассуждения для расследования и планирования устранения. Используя контекстный слой Cogent, агенты выявили затрагиваемые системы, оценили риски и разработали планы с учетом зависимостей приложений и операционных ограничений. Затем они организовали процесс исправления с использованием определенных клиентом рабочих процессов одобрения и выполнения, после чего подтвердили устранение проблемы.
Cogent сообщает, что клиенты используют ее фабрики киберзащиты для более быстрого устранения уязвимостей и расширения возможностей расследования. С помощью Cogent автомобильный клиент из списка Fortune 1000 сократил среднее время устранения критических уязвимостей на 75%, а клиент из сферы ИТ-услуг из списка Fortune 500 увеличил пропускную способность сортировки уязвимостей в 5 раз.
Торговая платформа MarketAxess отмечает, что Cogent помогает определить, какие риски следует устранять в первую очередь: «Cogent видит нашу среду так же, как ее увидел бы злоумышленник. Она отслеживает путь от интернета к уязвимой системе и проверяет средства контроля на этом пути. Наша работа по устранению уязвимостей теперь сосредоточена на наибольших рисках и путях, которые противник мог бы использовать для проникновения», — говорит Виджай Бала, глобальный CISO в MarketAxess.
Почему Cogent использует модели OpenAI и Codex
Cogent постоянно оценивает проприетарные и открытые альтернативы и отмечает более сильные логические рассуждения при выполнении длительных задач безопасности, более высокую точность, меньшее количество галлюцинаций в техническом коде и более надежное исполнение при использовании моделей OpenAI. Модели могут связывать вызовы инструментов последовательно и параллельно, сохраняя контекст в рамках рабочих процессов устранения.
Cogent отдает приоритет качеству рассуждений для сложных расследований и стоимости для более простых задач. Компания использует GPT‑6.1 Sol для общего исполнения и GPT‑5.6 для рутинных задач управления уязвимостями, где продвинутые рассуждения менее критичны.
«Модели OpenAI более экономически эффективны по сравнению с другими провайдерами. Это большой плюс для нас, особенно когда мы запускаем эти огромные рои агентов».
— Генг Снг, сооснователь и технический директор Cogent
Использование моделей OpenAI также сократило объем вспомогательного ПО, которое Cogent требовалось создавать для устранения и применения патчей. «Многая работа, которую нам приходилось делать на уровне обвязки, больше не требуется», — говорит Генг. Он также поделился, что API OpenAI «упростили маршрутизацию запросов и оркестрацию агентов, значительно снизив внутренние инженерные накладные расходы и ускорив вывод на рынок сложных рабочих процессов безопасности».
Большинство инженеров Cogent также выбирают Codex для разработки. Генг говорит, что они работают продуктивнее, используя Codex в связке с моделями OpenAI, по сравнению с использованием тех же моделей в среде разработки с открытым исходным кодом. «Codex просто поставляется с инструментами, которые нам не нужно создавать самостоятельно», — отмечает Генг.
Расширение автономной киберзащиты
Благодаря программам Trusted Access for Cyber и Daybreak компания Cogent получает техническую поддержку для своих внутренних исследований в области red-teaming и путей атак. Daybreak Red, уровень доступа в рамках Daybreak, предоставляет команде специализированные модели OpenAI для авторизованных наступательных исследований и поиска уязвимостей. «Хорошая защита требует хорошего нападения», — говорит Генг.
«Благодаря Trusted Access for Cyber и Daybreak мы можем изучать, как уязвимости могут объединяться в цепочки между учетными данными, ресурсами и сетевыми средствами контроля. Мы используем эти исследования, чтобы понять, на что способны наши агенты и какие защитные возможности следует создавать следующими».
— Генг Снг, сооснователь и технический директор Cogent
Cogent планирует расширять свои возможности в качестве ключевого партнера для предприятий, создающих собственные фабрики киберзащиты. Ее дорожная карта включает все более автономное устранение уязвимостей, расширение спектра и сложности исправлений, которые могут выполнять агенты: от простых изменений конфигурации до многошаговых рабочих процессов, охватывающих различные корпоративные системы.
Компания также разрабатывает функции автономного обнаружения и валидации. Ее цель — система с замкнутым циклом, которая находит и устраняет риски, непрерывно обучаясь на каждой уязвимости для улучшения будущих расследований и исправлений.
