Crowdstrike i Meta zaprezentowały CyberSoceval, apartament Benchmark open source zaprojektowany do oceny wydajności modeli AI w centrach operacyjnych bezpieczeństwa (SOCS). Niniejsza Inicjatywa ma na celu pomóc firmom w nawigacji w rozszerzającym się szeregu narzędzi cyberbezpieczeństwa napędzanego sztuczną inteligencją, umożliwiając im wybór rozwiązań najlepiej dostosowanych do ich konkretnych wymagań. Krajobraz bezpieczeństwa cybernetycznego przechodzi transformację napędzaną sztuczną inteligencją, która stanowi zarówno silne zagrożenie, jak i ważny mechanizm obrony. Ponieważ AI upoważnia cyberprzestępcy zaawansowaną taktyką-takie jak zautomatyzowane hasło do brutalnego rozwinięcia-organizacje coraz częściej integrują sztuczną inteligencję z ich ramami bezpieczeństwa, aby przeciwdziałać tym ewoluującym zagrożeniom. Ta dynamika wywołała cyfrowy wyścig zbrojeń, przypominający biologiczną konkurencję w ludzkim układzie odpornościowym, w którym obrońcy muszą stale dostosowywać się do coraz bardziej wyrafinowanych patogenów. Cybersoceval odnosi się do krytycznej luki na rynku, zapewniając znormalizowane testy dla modeli dużych języków (LLM). Suite ocenia modele niezbędnych zadań cyberbezpieczeństwa, w tym reakcję na incydent, zrozumienie analizy zagrożeń i testowania złośliwego oprogramowania. Według komunikatu prasowego Crowdstrike „Bez wyraźnych testów porównawczych trudno jest wiedzieć, które systemy, przypadki użycia i standardy wydajności zapewniają prawdziwą przewagę sztucznej inteligencji przeciwko atakom w świecie rzeczywistym”. Ten brak jasności od dawna skomplikował podejmowanie decyzji dla specjalistów ds. Bezpieczeństwa cybernetycznego, ponieważ narzędzia różnią się znacznie pod względem możliwości i kosztów. Sformalizując oceny zastosowań w świecie rzeczywistym, Cybersoceval oferuje organizacjom przejrzystym spojrzeniem na mocne i słabe strony każdego modelu. Dla programistów AI ramy zapewnia głębsze wgląd w wzorce wykorzystania przedsiębiorstw, potencjalnie wspierając tworzenie bardziej dostosowanych i skutecznych modeli. Może to przyspieszyć innowacje, zapewniając, że systemy AI ewoluują w tandemie z powstającymi zagrożeniami. Korzyści z AI w zakresie bezpieczeństwa cybernetycznego są już widoczne w praktycznych wdrożeniach. Niedawna ankieta przeprowadzona przez MasterCard i długość geograficzna Financial Times ujawniła, że wiele firm usług finansowych zaoszczędziło miliony dolarów, wdrażając narzędzia zasilane AI do zwalczania oszustw związanych z AI. Te oszczędności podkreślają namacalny zwrot z inwestycji, podkreślając, w jaki sposób sztuczna inteligencja nie tylko ogranicza ryzyko, ale także zwiększa wydajność operacyjną w sektorach wysokiej stawki. Zaangażowanie Meta podkreśla jego zaangażowanie w zasady AI open source. W przeciwieństwie do zastrzeżonych modeli, takich jak seria GPT Openai, open source alternatywy umożliwiają programistom bezpłatny dostęp do masy modelu, aw niektórych przypadkach kod źródłowy. Ta dostępność promuje szybkie ulepszenia oparte na społeczności. Partnerstwo z Crowdstrike jest przykładem strategii Meta polegającej na rozszerzeniu zasobów typu open source w zakresie bezpieczeństwa cybernetycznego, udostępniając zaawansowanemu narzędziom oceny dla wszystkich. Vincent Gonguet, dyrektor ds. Produktu Genai w Wydziale Superinteligence Labs, podkreślił szersze implikacje w oświadczeniu: „Przy tych testach porównawczych i otwartych, aby społeczność bezpieczeństwa i AI mogła dalsza poprawa, możemy szybciej pracować jako przemysł, aby odblokować potencjał AI w ochronie przed zaawansowanymi atakami, w tym zagrożeniami opartymi na AI”. Uwagi Gongueta podkreślają potencjał współpracy takich inicjatyw, pozycjonując CyberSoceval jako katalizator postępu w branży. Uruchomienie odbywa się w kluczowym momencie, ponieważ firmy stają w obliczu rosnącej presji ze strony cyberprzestępstw w AI-augmentacji, które prognozują się nasilanie w 2025 r. Eksperci zalecają proaktywne środki, takie jak solidne ramy testowe, aby pozostać na czele. Natura open source Cybersoceval demokratyzuje dostęp, wzmacniając mniejsze organizacje bez szeroko zakrojonych zasobów do oceny i przyjęcia najnowocześniejszych narzędzi. Praktyczne wdrożenie jest proste. Suite Benchmark jest dostępne do natychmiastowego pobrania na GitHub, z kompleksowymi szczegółami i dokumentacją dostępną na dedykowanej stronie projektu. Pierwsi użytkownicy mogą od razu rozpocząć testowanie LLM, przyczyniając się do dalszego udoskonalenia ramy.
Source: Crowdstrike i Meta zaprezentują apartament Benchmark Cybersoceval
