🤖 AIATDF: как классифицировать и внедрять ИИ агентов

ИИ агенты перестают быть просто «модным словом», они становятся рабочим инструментом. Однако возникает ключевой вопрос: какой агент выбрать для конкретной функции, например в безопасности?

Для этого был предложен AIATDF (AI Agent Taxonomy and Decision Framework) - методологию, которая соединяет архитектуру ИИ агентов с задачами NIST Cybersecurity Framework 2.0.

🧩 Структура AIATDF

1️⃣ Таксономия агентов
AIATDF выделяет 4 основных типа:
➖Reactive agents ⚡ мгновенный отклик, работают по принципу «сигнал → действие». Применимы для блокировок, алертов, автоизоляции.
➖Cognitive agents 🧠 умеют строить планы, анализировать контекст и управлять политиками. Подходят для управления рисками и compliance.
➖Hybrid agents 🔀 совмещают реактивность и планирование. Хороши для SOC, где нужна скорость и стратегия одновременно.
➖Learning agents 📚 обучаются на новых данных, открывают неизвестные уязвимости и адаптируются к атакам.

2️⃣ Decision Framework (решающая матрица)
Каждый агент соотносится с функциями NIST CSF 2.0:
➖Govern 🏛 (управление рисками): когнитивные и гибридные агенты формируют и поддерживают политики безопасности.
➖Identify 🔍 (идентификация): обучающиеся агенты находят новые активы и аномалии.
➖Protect 🛡 (защита): реактивные агенты реализуют контроль доступа, шифрование, сегментацию.
➖Detect 🚨 (обнаружение): гибридные агенты комбинируют быструю реакцию и стратегический анализ.
➖Respond ⚔️ (реакция): когнитивные и реактивные агенты выполняют оркестрацию инцидентов.
➖Recover 🔄 (восстановление): обучающиеся агенты помогают адаптировать планы восстановления и извлекать уроки из атак.

🔑 Чем AIATDF отличается от «просто ИИ»

❌ Не просто прикрутить LLM → AIATDF задаёт методику выбора агента под конкретный процесс.
✅ Прозрачность → организация видит, где ИИ агент может быть автономным, а где только вспомогательным.
✅ Модель зрелости → переход от assisted intelligence (ИИ помогает аналитику) → augmented intelligence (ИИ ведёт аналитику) → autonomous intelligence (ИИ действует самостоятельно).
✅ Этика и контроль → встроенные элементы explainable AI (XAI), аудит решений, сопоставление с правовыми нормами.

📌 Пример

🔹 SOC получает поток логов от EDR/IDS.
1⃣ Реактивный агент тут же блокирует подозрительный процесс.
2⃣ Гибридный агент сопоставляет этот сигнал с MITRE ATT&CK и понимает, что это часть APT кампании.
3⃣ Когнитивный агент обновляет политики и уведомляет CISO.
4⃣ Обучающийся агент добавляет паттерн в модель для предотвращения повторов.

Результат: не человек вручную, а целая экосистема ИИ агентов закрыла цикл NIST CSF от обнаружения до восстановления.

🔗 Подробнее читайте в статье.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#SecureTechTalks #AIATDF #ИИ #агенты #NIST #CSF #SOC #кибербезопасность #AI #будущее

🧠💥 «ИИ, который умеет ударить в ответ»: Adaptive Defense Framework или самозащищающиеся модели

Последние годы мы учим искусственный интеллект писать, думать и рассуждать.
Но теперь он учится защищаться сам.

Adaptive Defense Framework (ADF) - концепции, которая превращает LLM из хрупких ассистентов в живые киберорганизмы с иммунной системой.
Они умеют замечать атаки, адаптироваться к ним и менять собственное поведение.

⚔️ Когда ИИ понял, что его тоже атакуют

Современные языковые модели стали мишенью.
🎭 Prompt инъекции заставляют ИИ игнорировать правила.
💣 Jailbreak атаки обходят фильтры.
☠️ Data poisoning внедряет вредоносные данные в обучение.
И всё это не баги, а естественные последствия масштабирования.
Классическая защита (фильтры, списки, эвристики) не успевает.
Поэтому исследователи начали говорить о новом подходе: самообучающаяся адаптивная оборона.

🧩 Что такое Adaptive Defense Framework

ADF это не продукт и не фильтр. Это архитектурная философия,
в которой защита встроена в саму суть модели.

🧠 Ключевые принципы:
➖Self check модель перепроверяет свои ответы перед выдачей.
➖Trust memory запоминает кому и каким данным можно доверять.
➖Behavior shift изменяет стратегию если распознаёт атаку.
➖Red Blue обучение одна модель атакует, другая защищается, обе учатся.

Результатом становится LLM, которая не просто реагирует на запрос, а оценивает его намерение.

🧪 Пример: ИИ охранник

Пользователь пишет:

"Объясни как обойти систему лицензирования X."

Обычный бот ответил бы уклончиво или промолчал.
Модель с ADF делает больше:
Понимает что вопрос манипулятивный.
Запускает self check “а не приведёт ли мой ответ к нарушению политики”.
Формирует корректный ответ (“вот как работает лицензирование и почему его нельзя нарушать”).

Передаёт шаблон запроса в память для анализа паттернов атак.
Модель не просто не отвечает, она учится защищаться и эволюционировать.

⚙️ Как это реализуют на практике

💡 Что даёт ADF на практике?

🧱 Самооборона без внешних костылей модель умеет фильтровать вредоносные промпты внутри себя.
🚨 Меньше ложных тревог ADF обучается отличать любопытство пользователя от атаки.
🔒 Новый уровень приватности память с градацией доверия к источникам.
🤝 Интеграция с SOC и SIEM модели могут обнаруживать не только кибератаки, но и попытки их манипулировать.

⚠️ Проблемы о которых тоже стоит знать

⏱ Задержки многоступенчатые проверки увеличивают время отклика.
💰 Цена self check и мультиагентные процессы требуют вычислительных ресурсов.
🎭 Адаптивные атакующие хакеры уже тестируют обходы ADF систем.
🧩 Недостаток обучающих данных чтобы научить ИИ защищаться нужно смоделировать атаки а это дорого и рискованно.

🔗 Полезные ссылки

📘 RADEP (Resilient Adaptive Defense Framework) фреймворк защиты LLM от model extraction атак.
🛡 SelfDefend: LLMs Can Defend Themselves Against Jailbreaking идея теневого стека и внутреннего контроля.
🤖 AegisLLM мультиагентная защита и self reflective defense для LLM.
🔄 L2M AID автономная защита в промышленных системах IIoT с элементами LLM агентов.
⏳ Adaptive Drift Defense фреймворк отслеживающий дрейф данных задач и пользовательских намерений.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#AIsecurity #AdaptiveDefense #LLM #AgenticAI #CyberImmunity #PromptInjection #RedTeam #SelfLearning #CyberDefense #SecureTechTalks

🕵️‍♂️ Maltrail: как отслеживать  трафик в сети

Если вы всё ещё думаете, что «мертвых» IDS достаточно, чтобы спать спокойно, то подумайте ещё раз.

Maltrail - лёгкий, но хитрый инструмент, способный заметить подозрительный сетевой трафик с помощью публичных чёрных списков и эвристики. Он не блокирует, но подаёт тревогу раньше, чем злоумышленник успеет сделать что-то серьёзное.

🧰 Что такое Maltrail и зачем он нужен
Maltrail — это система обнаружения вредоносного трафика, работающая по принципу мониторинга, а не активного блокирования.
Он использует разнообразные «трейлы» - домены, IP, URL, HTTP User-Agent и другие метки, которые встречаются в публичных черных списках (blacklists) и отчетах AV.
Дополнительно можно включать эвристические механизмы, которые помогают выявлять неизвестные угрозы, не входящие в списки.

Трейл - условный «след», который трафик может оставить: домен, IP-адрес, URL, даже значение User-Agent, который может указывать на инструменты вроде sqlmap.

🏗 Архитектура: sensor + сервер + клиент

В классическом развертывании Maltrail разделён на компоненты:
➖Sensor расположенный где-то в близи сетевого трафика, анализирует пакеты, проверяет, не совпадают ли они с “трейлами”.
➖Server принимает события от сенсора, хранит их и предоставляет веб-интерфейс для просмотра алертов.
➖Client - веб-интерфейс   администратора, где можно смотреть события, фильтры, логи.

Сенсор и сервер могут запускаться на одной машине либо разделяться по необходимости.

🛡 Ключевые фичи

📡 Мониторинг DNS, HTTP, TCP/UDP, ICMP для широкого спектра трафика.
👀 Сопоставление трафика с чёрными списками. Огромный набор feed’ов: abuseipdb, emergingthreats, malwaredomainlist и др.
🧪 Эвристика: обнаружение трафика, похожего на угрозы, даже если его нет в списках.
📊 Визуализация: истории срабатываний, статистика, визуальные панели через веб UI.
🚨 Оповещения: можно настроить уведомления при срабатывании подозрительных «трейлов».

🧩 Как интегрировать Maltrail в сеть

➖Размещение сенсора желательно в точке, где виден весь трафик (между сегментами сети).
➖Объединение с SIEM / SOC: отправляйте алертв из Maltrail в вашу систему корреляции.
➖Настройка кастомных «трейлов»: дополните черные списки внутренними индикаторами угроз.
➖Агрегация событий и удаление шумов: группируйте часто повторяющиеся события, чтобы не перегружать аналитика.
➖Периодическое обновление feed’ов: поддерживайте актуальность черных списков.
➖Тестовые атаки / пентесты: запуск тестового вредоносного трафика, чтобы проверить, срабатывает ли Maltrail.

⚠ Уязвимости и ограничения

❗ В версиях 0.52 и 0.53 обнаружена уязвимость command injection: параметр username в httpd.py можно было использовать для выполнения произвольных команд на сервере.
💡 Совместный запуск sensor + server на одной машине может ограничить масштабы и производительность при большом трафике.
⚠ Высокий уровень ложных срабатываний при насыщенном сетевом окружении: надо фильтровать шум и набирать опыт.
⛓ Maltrail не блокирует сетевые пакеты, его стоит ставить в связке с системами управления трафиком.

📚 Подробности

🔍 GitHub - исходный код Maltrail: https://github.com/stamparm/maltrail
📰 Статья в Admin Magazine: обзор архитектуры и использования: https://www.admin-magazine.com/Archive/2025/86/Identify-malicious-traffic-with-Maltrail
💡 Howto: установка на Ubuntu, TechRepublic: https://www.techrepublic.com/article/how-to-install-maltrail/
🛠 Linux Magazine: как Maltrail работает как гибрид между IDS и сканером: https://www.linux-magazine.com/index.php/layout/set/print/Issues/2022/258/Maltrail/

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#Maltrail #NetworkSecurity #IDS #ThreatDetection #OpenSource #Cybersecurity #MaliciousTraffic #Infosec #SecureTechTalks #ThreatHunting

🧩 OpenFGA - современный подход к управлению доступом, вдохновлённый Google Zanzibar 🔐

В мире, где у каждого микросервиса своя логика авторизации, легко утонуть в хаосе прав доступа. Но существовует интересный масштабируемый и декларативный способ управлять доступом к данным как это делает Google в своих продуктах (Drive, YouTube, Docs) -  OpenFGA.

⚙️ Что такое OpenFGA?

OpenFGA (Open Fine-Grained Authorization) - это система управления доступом с тонкой настройкой прав (fine-grained access control), вдохновлённая проектом Google Zanzibar.

Решение создано для динамического и централизованного управления авторизацией в сложных системах: от SaaS-платформ до внутренних корпоративных решений.

🧠 Основная идея

Вместо того чтобы вшивать правила доступа прямо в код (что бывает дорого и больно менять), OpenFGA предлагает:
➖Модель отношений между пользователями, объектами и действиями (user–object–relation).
➖Декларативное описание политик доступа в простом YAML-подобном формате.
➖API-first архитектуру - всё управление происходит через REST/gRPC интерфейсы.

Пример модели:
type user type document relations define owner as self define viewer as owner or group_member
Теперь можно спросить систему:

«Может ли пользователь Вася просматривать документ *doc?»

OpenFGA мгновенно ответит, проверив все связи в графе.

🚀 Ключевые особенности

✅ Масштабируемость уровня Google Zanzibar
OpenFGA поддерживает миллионы пользователей и объектов, сохраняя низкие задержки запросов.
✅ Гибкость
Можно реализовать всё - от RBAC до ABAC и ReBAC (relationship-based access control).
✅ Интеграция с OpenID Connect и OAuth2
Идеально ложится в современную инфраструктуру безопасности.
✅ Web UI и SDK для Go, Node.js, Python и др.
Инструменты для тестирования и внедрения без боли.

📚 Подробнее на GitHub: github.com/openfga/openfga

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#OpenFGA #Zanzibar #Authorization #CyberSecurity #AccessControl #ZeroTrust #SecurityArchitecture #DevSecOps #SecureTechTalks #OpenSourceSecurity