Dev48
ЯЗЫК
  • О нас
  • Услуги
  • Индустрии
  • Технологии
  • Статьи
  • Контакты
Забронировать звонок
    Главная/Статьи/Zadeystvovanie kibermodeley openai na blago zaschitnikov
Dev48
info@dev48.org+375 29 320-40-96WhatsApp@isky_by

© 2026 · Все права защищены.

Задействование кибермоделей OpenAI на благо защитников

Источник: Palo Alto Networks•25 сентября 2026 г. в 23:19

Задействование кибермоделей OpenAI на благо защитников

Unit 42 применяет новейшие передовые кибермодели в средах заказчиков для поиска, проверки и устранения наиболее важных векторов атак. В мае мы представили Frontier AI … The po t Putting OpenAI Cyber Model to Work for Defender appeared fir t on Palo Alto Network Blog .

Эта публикация также доступна на следующих языках:

Unit 42 применяет новейшие передовые кибермодели в средах заказчиков для поиска, проверки и устранения наиболее важных векторов атак.

В мае мы представили концепцию Frontier AI Defense с предупреждением о том, что времени на опережение атак с использованием ИИ остается меньше, чем большинство людей себе представляет. С тех пор мы провели брифинги для более чем 1000 команд безопасности по всему миру и предоставили нашу услугу Frontier AI Defense сотням клиентов.

Сегодня благодаря нашему партнерству с OpenAI мы расширяем возможности Unit 42 Frontier AI Exposure Analysis, чтобы задействовать передовые кибермодели непосредственно в средах клиентов. Под руководством специалистов Unit 42 эти модели способны находить уязвимости, проверять их на возможность эксплуатации, подтверждать векторы атак и помогать клиентам расставлять приоритеты при устранении проблем.

Наша предварительная работа показывает, почему этот подход имеет решающее значение: 36% выявленных нами уязвимостей не соответствуют ни одному известному CVE, часто потому, что они затрагивают множество пробелов в безопасности, которые необходимо обнаружить, объединить в цепочки и протестировать вместе.

Предоставление новейших возможностей в сфере кибербезопасности для защитников

Palo Alto Networks входит в ограниченную группу организаций, получивших ранний доступ к передовым кибервозможностям от ведущих лабораторий в области генеративного ИИ. Благодаря нашему партнерству с OpenAI, Unit 42 теперь может использовать свои новейшие передовые возможности, включая GPT-5.6 Daybreak, для тестирования безопасности и валидации у клиентов. До сих пор GPT-5.6 Daybreak не была доступна для коммерческого использования.

Передовые модели помогли в работе наших экспертов. Теперь они могут все более автономно выполнять сложные наступательные задачи по обеспечению безопасности — на скорости работы машин и под руководством Unit 42. Это позволяет нам зайти глубже, чем при традиционном поиске уязвимостей, путем тестирования возможности их эксплуатации, анализа множества слабостей и определения того, как злоумышленник может использовать их для достижения своей цели.

Не существует единой идеальной модели для каждой задачи в области кибербезопасности. Наше исследование показало, что разные модели обладают разными сильными сторонами и находят уязвимости, которые пропускают другие. Многомодельная система распределяет работу на модель, наиболее подходящую для конкретной задачи, повышая эффективность и полноту покрытия при оптимизации затрат на передовой ИИ в масштабе. По мере появления более мощных моделей мы можем интегрировать их без необходимости перестраивать все решение вокруг одной модели или провайдера.

Эксперты Unit 42 остаются центральным звеном этого процесса. Мы сочетаем передовые модели с нашим опытом в области наступательной безопасности, телеметрией Palo Alto Networks и данными Unit 42 Threat Intelligence для проверки результатов, объединения уязвимостей в векторы атак и понимания того, чего в конечном итоге может добиться злоумышленник.

Создано для поиска того, что могут использовать злоумышленники

Расширенная услуга объединяет пять возможностей:

  • Ведущие кибермодели: применение новейших передовых кибермоделей для улучшения обнаружения, тестирования и проверки уязвимостей.
  • Многомодельная система: использование правильной модели для правильной задачи в целях повышения эффективности, расширения покрытия и оптимизации затрат.
  • Обнаружение уязвимостей: поиск уязвимостей, неправильных конфигураций, утечек учетных данных, неуправляемой поверхности атаки и других пробелов в защите в приложениях и сетевых ресурсах.
  • Моделирование продвинутых угроз: активное тестирование возможности эксплуатации и проверка сквозных векторов атак, чтобы понять, каким образом злоумышленник может скомпрометировать среду.
  • План индивидуального устранения: приоритизация исправлений, которые прерывают наиболее важные векторы атак, и передача этих результатов в существующие рабочие процессы ИТ, разработки и безопасности.

Большинство команд безопасности уже имеют больше обнаруженных проблем, чем могут оперативно устранить. Более сложная задача заключается в том, чтобы понять, какие именно из них создают реальный путь к компрометации. Злоумышленники ищут слабые места в приложениях, инфраструктуре, системах идентификации и облаке, которые можно объединить для достижения цели. Анализ подверженности угрозам с помощью Frontier AI использует ту же перспективу злоумышленника, помогая защитникам понять, какие пути имеют значение и что нужно исправить в первую очередь.

Асимметрия теперь работает в обе стороны

В течение последних нескольких месяцев дискуссии вокруг передового ИИ сводились к тому, с чем столкнутся защитники: масштабное обнаружение уязвимостей, объединение эксплойтов в цепочки с учетом логики всего стека, недоступной ни одному сканеру, и сокращение циклов атак до считанных секунд от первичного доступа до эксфильтрации.

Все это по-прежнему актуально. Наш ответ заключался в том, чтобы передать все знания, полученные при тестировании этих передовых моделей, в руки защитников. Сегодня это становится еще более наглядным: защитники получают не просто уроки от передовых моделей, а сами модели, работающие в вашей среде на вашей стороне до того, как те же возможности начнут использовать злоумышленники.

Время уходит. Мы намерены провести его, создавая защиту на стороне тех, кто обороняется.

Посетите страницу Palo Alto Networks Frontier AI Defense, чтобы узнать больше.

← Все статьи

О чём эта статья

Ещё в разделе «Кибербезопасность»

Все →
Sonar и LTM: проверка кода с помощью ИИ в масштабах предприятия
SonarSource

Sonar и LTM: проверка кода с помощью ИИ в масштабах предприятия

Раширяющаяся поверхность атаки требует новой операционной модели
Qualys

Раширяющаяся поверхность атаки требует новой операционной модели

Доверяй по умолчанию: межаккаунтный доступ Qubole скомпрометирован в «дикой природе»
Wiz

Доверяй по умолчанию: межаккаунтный доступ Qubole скомпрометирован в «дикой природе»

Как безопасное устранение уязвимостей снижает риски без ущерба для производства
Check Point

Как безопасное устранение уязвимостей снижает риски без ущерба для производства

Могут ли на iPhone появиться вирусы? Что реально, что является вредоносным ПО, что — мошенничеством, и что на самом деле вас защищает?
ESET

Могут ли на iPhone появиться вирусы? Что реально, что является вредоносным ПО, что — мошенничеством, и что на самом деле вас защищает?

Что такое вайпер-вредонос и почему он так опасен?
ESET

Что такое вайпер-вредонос и почему он так опасен?

Ещё от Palo Alto Networks

Palo Alto Networks ведет переговоры о покупке стартапа в сфере безопасности ИАК-агентов Clutch за $500 млнПресса
Palo Alto Networks

Palo Alto Networks ведет переговоры о покупке стартапа в сфере безопасности ИАК-агентов Clutch за $500 млн

Cortex Cloud 2.3: Развитие автономной облачной защиты
Palo Alto Networks

Cortex Cloud 2.3: Развитие автономной облачной защиты

Будущее DLP-политики не настраивается. О нем спрашивают.
Palo Alto Networks

Будущее DLP-политики не настраивается. О нем спрашивают.

Помощь клиентам в устранении критических уязвимостей в PHP
Palo Alto Networks

Помощь клиентам в устранении критических уязвимостей в PHP

Новая интеграция Cortex XDR с Claude Cowork для защиты настольных ИИ-агентов
Palo Alto Networks

Новая интеграция Cortex XDR с Claude Cowork для защиты настольных ИИ-агентов

Повышение безопасности агентного ИИ с помощью Palo Alto Networks и NVIDIA
Palo Alto Networks

Повышение безопасности агентного ИИ с помощью Palo Alto Networks и NVIDIA