Компания Amazon Web Services (AWS) представила новый инструмент под названием Deception Benchmark, который предназначен для оценки способности моделей искусственного интеллекта различать настоящие уязвимости в безопасности и безопасный код, который может выглядеть рискованным. Данный набор данных и процесс оценки теперь доступны для исследователей, что позволяет им использовать его без необходимости повторно тратить средства на создание и доработку образцов.

Системы безопасности активно применяют искусственный интеллект для решения задач, связанных с триажем уязвимостей, тестированием на проникновение, моделированием угроз, реагированием на инциденты и ревью кода. Однако высокий уровень ложных срабатываний в таких системах может приводить к дополнительной нагрузке на команды, увеличивать усталость от постоянных уведомлений и снижать доверие к системе.

AWS подчеркивает, что правильное определение уязвимостей критически важно для эффективной работы команд по кибербезопасности. Ложные срабатывания могут отвлекать внимание специалистов от реальных угроз и увеличивать риск неэффективного реагирования на инциденты.

Новый инструмент AWS направлен на улучшение качества работы ИИ в области безопасности, и его внедрение может помочь сократить количество ложных срабатываний, повышая тем самым общую эффективность процессов защиты информации.

В условиях растущих киберугроз и увеличения объема данных, с которыми работают команды безопасности, использование высококачественных инструментов для анализа и оценки уязвимостей становится особенно актуальным. AWS надеется, что их Deception Benchmark станет важным шагом в этом направлении, позволяя организациям улучшать свои практики безопасности.

С выходом этого инструмента AWS открывает новые возможности для исследователей и специалистов в области кибербезопасности, предоставляя им доступ к необходимым ресурсам для улучшения методов обнаружения уязвимостей.

Источник новости:
Help Net Security

Читать полностью