Zdjęcie: © Growtika / Unsplash
Źródło: unsplash.com/photos/nGoCBxiaRO0
Microsoft przedstawia Project Perception, agentowy system bezpieczeństwa rozwijany z myślą o środowiskach, w których sztuczna inteligencja może nie tylko analizować informacje, lecz także samodzielnie rozumować, dostosowywać się do sytuacji i działać bez przerwy. Firma przekonuje, że zmienia to podstawowe warunki rywalizacji między atakującymi a obrońcami. Koszt prowadzenia ataków spada, a liczba, szybkość i złożoność elementów wymagających ochrony rosną. Według Microsoftu tradycyjne podejście, projektowane przede wszystkim z myślą o działaniach ludzi, nie wystarcza już do obsługi zagrożeń działających w skali i tempie maszyn.
W opublikowanym wpisie Microsoft Security Blog firma opisuje potrzebę stworzenia nowego Cyber Stack, czyli zestawu warstw, które wspólnie pozwalają dostrzegać ryzyko, rozumować na podstawie dużej ilości kontekstu i podejmować działania ochronne. Kluczową zmianą ma być odejście od modelu, w którym zespoły bezpieczeństwa otrzymują coraz większą liczbę alertów i ręcznie ustalają ich znaczenie. Następna generacja systemów ma według Microsoftu stale obserwować środowisko, oceniać sytuację, wybierać priorytety i reagować z szybkością odpowiadającą nowym zagrożeniom. Jednocześnie firma podkreśla, że bezpieczeństwo pozostaje zadaniem realizowanym przez ludzi. Automatyzacja ma wzmacniać analityków i administratorów, a nie usuwać ich z procesu podejmowania decyzji.
Słownik artykułu
Krótkie objaśnienia terminów występujących w tekście. Każde hasło prowadzi do szerszej definicji i przykładów użycia.
Sztuczna inteligencja uruchamiana bezpośrednio na komputerze lub innym urządzeniu, bez konieczności przesyłania danych do zewnętrznej chmury.
W grach komputerowych oznacza mechanizmy sterujące zachowaniem przeciwników lub innych elementów świata. Mogą one dobierać działania na podstawie sytuacji, przyjętych reguł i dostępnych danych.
Usystematyzowane pozyskiwanie, analizowanie i interpretowanie informacji o zagrożeniach w celu wspierania decyzji dotyczących ochrony organizacji.
Zasada, zgodnie z którą można ustalić odpowiedzialność za działanie systemu, podjętą decyzję oraz sposób wykorzystania jej wyników.
Komponent programowy, który wykonuje określone zadania na podstawie danych, reguł lub poleceń. W systemach bezpieczeństwa może analizować zdarzenia, oceniać ryzyko i uruchamiać działania ochronne.
Część architektury systemu, która zarządza współpracą modeli i agentów oraz przebiegiem procesów. Łączy dostępne możliwości z konkretnymi zadaniami i kolejnością działań.
Komponenty, które przekładają decyzje systemu na konkretne działania ochronne. Mogą na przykład wdrażać zmiany w konfiguracji lub uruchamiać procedury naprawcze.
Proces wykrywania, oceny, ustalania priorytetów i usuwania słabości w oprogramowaniu lub systemach. Jego celem jest ograniczenie prawdopodobieństwa wykorzystania tych słabości przez napastników.
Project Perception ma łączyć sygnały z wielu części środowiska cyfrowego, kontekst bezpieczeństwa, modele AI oraz wyspecjalizowane agenty. System został opisany jako stale uczący się mechanizm, który może wykrywać potencjalne problemy, oceniać ich znaczenie, ustalać priorytety i uruchamiać działania korygujące. Microsoft przedstawia tę koncepcję jako zamkniętą pętlę, obejmującą odkrywanie ryzyka, jego ocenę oraz poprawianie zabezpieczeń w miarę zmian zachodzących w organizacji. Agenty mają działać w ramach trzech wyspecjalizowanych ról. Agenty red team szukają potencjalnych dróg przejęcia środowiska, zanim wykorzysta je napastnik. Agenty blue team analizują dostępny kontekst i określają, które zdarzenia oznaczają istotne ryzyko. Agenty green team podejmują działania naprawcze i wzmacniają ochronę. Według Microsoftu współpraca tych trzech grup ma umożliwić ciągłe doskonalenie stanu bezpieczeństwa, przy zachowaniu kontroli człowieka nad systemem.
Microsoft opisuje Cyber Stack jako architekturę złożoną z kilku współpracujących warstw. U podstaw znajdują się sygnały i sensory, które zapewniają widoczność w całym środowisku cyfrowym. Kolejna warstwa, określana jako kontekst bezpieczeństwa, przekształca surowe dane w uporządkowane informacje, z których agenty mogą korzystać przy ocenie ryzyka. Następnie modele dostarczają możliwości analizy i rozumowania, a warstwa koordynacyjna, nazywana harness, zarządza współpracą modeli i agentów w ramach procesów bezpieczeństwa. Agenty wykorzystują te możliwości w konkretnych zadaniach, natomiast actuators, czyli mechanizmy wykonawcze, przekładają decyzje na działania ochronne. Znaczenie tej architektury ma wynikać nie tylko z poszczególnych elementów, lecz przede wszystkim z ich połączenia. System ma dzięki temu nie ograniczać się do wskazywania zagrożeń, ale także pomagać w ich usuwaniu i poprawie zabezpieczeń.
Istotną częścią rozwiązania ma być wspólna, aktualizowana reprezentacja środowiska organizacji. Microsoft wymienia w tym kontekście zasoby, tożsamości, zależności, ryzyka i aktywność rozproszoną między tożsamościami, urządzeniami końcowymi, aplikacjami, danymi, chmurami oraz systemami AI. Taki kontekst ma umożliwić agentom szybsze rozumienie sytuacji bez konieczności każdorazowego zbierania, korelowania i odtwarzania informacji z surowych sygnałów. Firma określa ten model jako efektywny pod względem wykorzystania tokenów. W praktyce ma to ograniczać czas, moc obliczeniową i koszt potrzebne do działania systemu na dużą skalę, a także poprawiać spójność ocen dokonywanych przez różne agenty. Microsoft twierdzi, że jego widoczność w wielu obszarach, threat intelligence, badania nad bezpieczeństwem i doświadczenie operacyjne mają wspólnie kształtować sposób, w jaki Project Perception ustala priorytety i dobiera reakcje.
Project Perception ma korzystać z architektury wielomodelowej. Microsoft argumentuje, że żaden pojedynczy model nie będzie optymalny dla każdego zadania związanego z cyberbezpieczeństwem. Przy wyborze modelu znaczenie mają jakość wyniku, niezawodność, opóźnienie oraz koszt. System ma więc dobierać możliwości najlepiej dopasowane do konkretnego zadania, łącząc modele ogólnego przeznaczenia z wyspecjalizowanymi modelami cyberbezpieczeństwa. Takie podejście ma pozwalać organizacjom korzystać z postępu w dziedzinie AI bez uzależnienia od jednego modelu. Microsoft podkreśla również znaczenie ekonomiki działania, ponieważ ochrona bezpieczeństwa jest procesem stałym i musi być możliwa do utrzymania w dużej skali. Firma deklaruje, że jej zespoły badawcze oceniają modele w rzeczywistych procesach bezpieczeństwa i na tej podstawie dopasowują je do konkretnych zastosowań.
Pierwszym opisanym zastosowaniem jest zarządzanie podatnościami w oprogramowaniu. Microsoft chce wykorzystać model MAI-Cyber-1-Flash wewnątrz MDASH, określanego jako wielomodelowy zespół agentów przeznaczony do pracy z podatnościami. Według danych przedstawionych przez firmę konfiguracja MDASH z MAI-Cyber-1-Flash uzyskała wynik 96 procent w teście CyberGym, opisanym przez Microsoft jako jeden z czołowych benchmarków w tej dziedzinie. Rezultat miał być o 12 punktów procentowych wyższy od wyniku Mythos. Microsoft podaje także, że ta sama konfiguracja zapewnia niemal 50 procent oszczędności kosztów w porównaniu z obecną konfiguracją MDASH dostępną na rynku. Są to wyniki i porównania przedstawione przez dostawcę rozwiązania. W materiale nie opisano szczegółowo metodologii testu ani wszystkich warunków, w których mierzono koszty. Firma zapowiada, że MAI-Cyber-1-Flash będzie później wykorzystywany także w innych procesach bezpieczeństwa, poza zarządzaniem podatnościami.
Microsoft zapowiada udostępnienie Project Perception w publicznej wersji testowej 3 sierpnia 2026 roku. Firma chce w ten sposób udostępnić opisywaną koncepcję klientom na całym świecie, choć szczegóły dotyczące zakresu funkcji dostępnych w pierwszej wersji testowej nie zostały w materiale rozwinięte. Z wpisu wynika, że rozwiązanie ma być głęboko zintegrowane z produktami Microsoft Security, aby agenty mogły łączyć wnioski z działaniami ochronnymi. Chodzi o przejście od samego identyfikowania ryzyka do ciągłego jego ograniczania, przy jednoczesnym pozostawieniu obrońcom wpływu na sposób działania systemu. Takie podejście jest ważne szczególnie w środowiskach, w których automatyczne decyzje mogą oddziaływać na tożsamości, urządzenia, aplikacje, dane i usługi chmurowe.
Warstwą wspólną całego Cyber Stack ma być zaufanie. Microsoft deklaruje, że Project Perception jest rozwijany zgodnie z zasadami odpowiedzialnej AI i korzysta z kontroli bezpieczeństwa, zgodności, zarządzania oraz działania operacyjnego, które są już stosowane w jego usługach dla organizacji. W założeniu ma to zapewnić poziom rozliczalności i gotowości do zastosowań biznesowych zgodny z oczekiwaniami klientów. Microsoft przedstawia projekt jako początek budowy systemów ochrony, które stale postrzegają środowisko, rozumują na podstawie kontekstu i działają obok zespołów bezpieczeństwa. Najważniejszą zmianą nie ma być więc sama liczba alertów ani dodanie agentów do istniejących procesów, lecz stworzenie zintegrowanego mechanizmu, który łączy obserwację, analizę, decyzje i działania naprawcze.
Brak komentarzy. Bądź pierwszy!