La détection efficace des menaces exige la vitesse, la précision et la contextualisation précise. Malheureusement, les méthodes manuelles traditionnelles pour cartographier les événements de sécurité dans des cadres comme Mitre ATT & CK peuvent être fastidieux, sujets aux erreurs et insuffisants pour les opérations rapides de cybersécurité d’aujourd’hui. Heureusement, la génération de la récupération (RAG) et l’IA agentique ont émergé comme des solutions révolutionnaires, améliorant considérablement la façon dont les équipes de sécurité identifient, comprennent et réagissent aux menaces.
Le chiffon et l’IA agentique apportent l’automatisation, l’intelligence contextuelle et les capacités d’investigation proactives à la cybersécurité, augmentant considérablement la précision, l’efficacité et la réactivité. Approfondissons ces techniques puissantes.
Comprendre la génération de la récupération (RAG)
Des modèles de grandes langues (LLM), bien que très avancés, rencontrent fréquemment des défis lorsqu’ils sont chargés de fournir des informations détaillées, précises ou à jour provenant de sources faisant autorité. Cette limitation est exactement là où la génération (RAG) de la récupération (RAG) intervient, améliorant considérablement la capacité des LLM.
RAG fonctionne en récupérant dynamiquement les informations pertinentes à partir de bases de connaissances faisant autorité, telles que le cadre, la documentation, les sites Web, les rapports, les journaux, les journaux ou tout référentiel de données structuré ou non structuré. Cela garantit que les réponses sont contextuellement exactes et basées sur des données actuelles et validées.
Répartition technique de la mise en œuvre des chiffons
Étape 1: Préparation de la base de connaissances
- Collectez les documents et les ressources faisant autorité de la cybersécurité.
- Décomposer ces ressources en segments de texte ou morceaux gérables et plus petits.
- Générez des incorporations (représentations numériques) pour chaque morceau de texte à l’aide de transformateurs de phrase.
- Stockez ces intérêts efficacement dans une base de données vectorielle.
Étape 2: Récupération des informations contextuelles
- Acceptez une requête ou une invite liée à la cybersécurité.
- Convertissez l’invite d’entrée en intégres.
- Interrogez la base de données vectorielle, en utilisant des mesures de similitude, pour identifier et récupérer les segments de contexte les plus pertinents.
Étape 3: Génération de rapports contextuellement précis
- Combinez le contexte récupéré avec les détails de l’invite ou de l’événement d’origine.
- Utilisez un LLM pour synthétiser et générer un rapport complet et contextuellement pertinent.
- La sortie finale relie clairement des événements détectés ou des anomalies à des tactiques, techniques et procédures adversaires spécifiques (TTPS), appuyées par des preuves faisant autorité.
Visualiser le processus: considérez un exemple où le système de surveillance de la sécurité identifie l’activité inhabituelle dans les journaux de points de terminaison. Le processus de chiffon se déclenche immédiatement:
- Les segments de documentation ATT & CK concernés sont récupérés dans la base de données vectorielle.
- Ces segments se combinent de manière transparente avec des détails spécifiques aux incidents.
- Un résumé clair et détaillé est généré, l’entraînement des comportements contradictoires et suggérant des stratégies d’atténuation exploitables.
Avec RAG, les analystes de la sécurité peuvent associer rapidement et avec précision à des événements suspects à des activités de menace connues, améliorant considérablement le temps de réponse et la qualité des opérations de sécurité. Mais Rag n’est pas la seule technologie qui change le jeu que nous appliquons aux opérations de sécurité.
AIATIQUE AI: votre cyber investigateur autonome
Alors que le chiffon excelle dans des réponses enrichissantes, l’IA agence étend ces capacités en interagissant de manière autonome avec les sources de données externes pour étudier de manière proactive les alertes de sécurité et les indicateurs suspects.
Qu’est-ce qui distingue l’IA d’agence? L’IA agentique fait référence à des agents intelligents dirigés par l’IA alimentés par les LLM et aux workflows automatisés. Contrairement aux systèmes d’IA conventionnels et passifs qui attendent les instructions, l’IA agentique engage activement les bases de données externes, les API et les services de renseignement sur les menaces indépendamment, la collecte de données pertinentes et la génération de connaissances de manière proactive.
Un scénario pratique: AI agentique en action
Imaginez que le système de sécurité de votre organisation identifie une activité de réseau suspecte ou une exécution de fichiers inhabituelle. Traditionnellement, les analystes interrogeraient manuellement les bases de données de renseignement sur les menaces, une approche qui prend du temps et sujette à la surveillance humaine.
Avec l’agent AI, les indicateurs suspects du moment (comme les adresses IP ou les hachages de fichiers) sont signalés, l’agent d’IA initie de manière autonome les requêtes contre les bases de données de renseignement sur les menaces (par exemple, BrightCloud). L’agent récupère instantanément des informations critiques, telles que la classification des logiciels malveillants, les données sur les menaces historiques et les commentaires de la communauté.
Après la récupération, l’IA agentique évalue la gravité et la pertinence des données, générant automatiquement des rapports concis et exploitables. Ces rapports indiquent clairement les menaces identifiées, l’impact potentiel et les recommandations pratiques pour l’atténuation, améliorant considérablement la vitesse de réponse et la précision opérationnelle.
Pourquoi mettre en œuvre une IA agentique en cybersécurité?
- Réponse accélérée: raccourcit considérablement les cycles d’analyse des menaces par l’automatisation.
- Précision améliorée: supprime l’erreur humaine en récupérant systématiquement l’intelligence complète des menaces.
- Autonomisation des analystes: soulage les analystes des tâches répétitives, ce qui permet de se concentrer davantage sur des analyses complexes et stratégiques.
- Mises à jour de la menace continue: intègre les mises à jour en temps réel à partir de sources de menace externes dans les processus de sécurité interne.
Potentiel futur de l’IA agentique
L’évolution de l’IA agentique promet des améliorations encore plus importantes, notamment la chasse proactive aux menaces, l’intégration de l’intelligence multi-sources en temps réel et l’assainissement des menaces automatisées. Le paysage futur de la cybersécurité pourrait comporter une collaboration transparente des agents d’IA sur plusieurs plates-formes, créant des flux de travail complets, automatisés et de bout en bout.
Conclusion: le pouvoir de combiner le chiffon et l’IA agentique
En combinant la génération (RAG) et l’IA de la récupération (RAG), les équipes de cybersécurité, les équipes inégalées pour identifier rapidement, se contextualiser profondément et répondre efficacement aux menaces. Le RAG assure un contexte précis et faisant autorité pour les rapports sur les incidents, tandis que l’agent IA enrichit de manière autonome les enquêtes grâce à la récupération proactive du renseignement.
Ensemble, ces méthodologies AI avancées transforment les opérations de cybersécurité, améliorant considérablement la posture de sécurité, l’efficacité opérationnelle d’une organisation et la résilience des menaces. Avec un chiffon et une IA agentique dans votre boîte à outils de cybersécurité, vous ne réagissez pas seulement aux menaces – vous restez en avance de manière proactive aux adversaires.
Rejoignez les scientifiques des données de cybersécurité OpenText @ RSA 2025 Là où mes collègues et collègues scientifiques des données, Nakkul Khuraana, et Hari Manassery Koduvly, discuteront de «comment utiliser les LLM pour augmenter les alertes de menace avec le cadre de Mitre».
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