NGR Softlab внедрила DivergentGPT для поиска аномалий в событиях ИБ

Компания NGR Softlab, участник «Сколково» (группа ВЭБ.РФ), запустила в промышленную эксплуатацию собственную foundation-модель DivergentGPT для поиска аномалий в поведении пользователей и анализа событий безопасности. Как сообщает CNews, разработка должна сократить объем событий, которые аналитикам ИБ приходится проверять вручную, и повысить точность выявления значимых инцидентов.

DivergentGPT, это специализированная модель для анализа временных рядов. В компании говорят, что она построена на архитектуре трансформера и умеет анализировать широкий контекст событий. Предварительное обучение на реальных и синтетических данных помогает выявлять нетипичные изменения поведения, в том числе сценарии, под которые модель отдельно не обучали.

Модель работает как второй уровень анализа в модуле поведенческой аналитики xBA платформы Dataplan. Сначала статистические алгоритмы в реальном времени отбирают подозрительные события, затем DivergentGPT проводит дополнительную проверку и определяет, связано ли отклонение с реальной аномалией или это обычное изменение поведения. По данным компании, такой подход уменьшает число ложноположительных срабатываний и сокращает время, которое специалисты ИБ тратят на разбор отклонений.

В NGR Softlab также заявили, что модель можно использовать прямо в производственном контуре, без отдельной ИИ-инфраструктуры. DivergentGPT содержит около 50 млн параметров и занимает примерно 30 МБ. В дальнейшем компания собирается расширить окно контекста модели, развивать механизмы адаптации под особенности организаций и добавить поддержку анализа нескольких взаимосвязанных источников данных.