Nvidia и CrowdStrike столкнули ИИ-агентов атаки и защиты друг с другом

Nvidia и CrowdStrike построили экспериментальную систему, в которой ИИ-агенты атаки и защиты соревнуются друг с другом в замкнутом цикле — цель в том, чтобы автоматизировать работу по разработке правил обнаружения, на которую у команд безопасности обычно уходят дни, сообщает Nvidia в техническом посте.

• Система проходит четыре этапа: агенты-атакующие проводят атаки в изолированной среде, агенты-защитники анализируют полученные данные, генерируются и тестируются кандидаты правил обнаружения на записанных атаках, затем прошедшие проверку правила разворачиваются и повторно тестируются на новых атаках
• Модель Nemotron 3 Ultra от Nvidia отвечает за оборонительное планирование и восстанавливает последовательность атаки; настроенная под задачу компактная модель Nemotron 3 Super генерирует и исправляет сами правила обнаружения
• CrowdStrike дообучила защитную модель на 9349 реальных примерах обнаружения, охватывающих 59 типов ошибок, а затем улучшила её с помощью обучения с подкреплением
• Автоматизированный конвейер поднял среднюю долю обнаружения с 16,5% до 41,9% — примерно в 2,5 раза — на записанных данных об атаках
• В живых тестах на 8 атаках, которых система раньше не видела, её обнаружения корректно сработали в 45% случаев против 29% у сравниваемой «передовой» ИИ-системы
• Открытый конвейер выдал 3 правила обнаружения, которые сами по себе покрыли все 8 неизвестных атак; сравниваемая передовая система не выдала ни одного настолько широкого правила

CrowdStrike сообщает, что построенная тем же способом защитная модель компании соответствует или превосходит по точности ведущую проприетарную ИИ-модель, с которой её сравнивали, при затратах на запуск на 99% ниже. Nvidia и CrowdStrike прямо называют это исследовательским кейсом, а не готовым продуктом: тест охватывал одно семейство атак, использовал небольшие наборы правил обнаружения и столкнулся со сбоями инфраструктуры тестирования, которые обе компании пока не устранили полностью.

Проект находится на оборонительной стороне противостояния, которое Intokened отслеживал с обеих сторон на этой неделе: модель Astra от OpenAI получила первый в истории компании рейтинг Critical за построение атак без участия человека, а MCP-серверы расширили поверхность, через которую эти атаки могут распространяться. Система Nvidia и CrowdStrike — это ставка на то, что защита сможет автоматизироваться с той же скоростью, которую уже доказала атака.

Ни одна из этих цифр не описывает готовый к покупке коммерческий продукт. CrowdStrike встраивает это исследование в систему под названием SafeMind, а сами авторы кейса называют результаты ориентировочными, а не общим бенчмарком. Эти цифры показывают конкретный, измеренный разрыв: когда ИИ-агентам дали сражаться друг с другом в цикле, их правила обнаружения сработали на новых атаках примерно в 1,5 раза лучше, чем у одной крупной модели в одиночной работе.

Текст написан в информационных целях и не призывает к конкретным инвестиционным решениям.