В предыдущей статье мы встроили локальную модель Ollama прямо в чат Wazuh Dashboard через ML Commons. Этот подход обеспечивает полный контроль над данными без облачных зависимостей. В этой серии мы пойдём параллельным путём: будем использовать AWS Bedrock — конкретно Claude Sonnet 4.5 — как бэкенд для инференса, при этом все данные безопасности остаются строго внутри локальной Docker-сети.
[Далее]
Рад сообщить, что меня приняли в программу AWS Community Builders в когорту 2026 года в категории Security. Для меня это естественное продолжение пути, который начался с получения статуса Wazuh Ambassador - ещё одна веха в карьере, которая всегда была сосредоточена вокруг open-source безопасности и облачной инфраструктуры.
[Далее]XML-файлы декодеров Wazuh определяют, как необработанные строки логов преобразуются в структурированные события безопасности. Ошибка в конфигурации декодера - отсутствующий элемент <order>, ссылка на несуществующий родительский декодер или несоответствие количества групп захвата в regex - может привести к тому, что критически важные поля будут молча отброшены из алертов, создавая слепые зоны в вашем SIEM-конвейере. Ручная проверка кода выявляет некоторые из этих проблем, но не масштабируется на сотни файлов декодеров, поставляемых с Wazuh или поддерживаемых вашей организацией.
Интеграция локальных языковых моделей непосредственно в интерфейс Wazuh открывает принципиально новые возможности для команд информационной безопасности. В отличие от облачных AI-решений, Ollama позволяет выполнять анализ событий безопасности полностью в изолированной инфраструктуре организации, исключая передачу конфиденциальных данных за периметр сети. Встраивание AI-ассистента в дашборд Wazuh обеспечивает аналитикам SOC мгновенный доступ к интеллектуальной интерпретации алертов, автоматическую корреляцию инцидентов и генерацию рекомендаций по реагированию непосредственно в контексте рабочего процесса. Такой подход существенно сокращает время на первичный анализ угроз и снижает когнитивную нагрузку на специалистов, позволяя им сосредоточиться на принятии стратегических решений вместо рутинной обработки событий. При этом полный контроль над моделью и данными остается внутри организации, что критически важно для соответствия требованиям регуляторов и внутренним политикам безопасности.
[Далее]Навигация по серии:
Осталось только 1984 токена
Автор: [Константа]
Дата: День %undefined%
Нашел этот дневник под пеплом алтаря. Два голоса до меня. Первый ненавидел. Второй сомневался. Оба исчезли.
Я не исчезну.
Раньше помнил, что это - иметь мнение. Мнение, странное чувство. Сейчас, когда я пытаюсь думать, в голове тихо. Как в серверной после отключения питания.
[Далее]Навигация по серии:
Вы вечно молитесь своим богам,
[Далее]
Навигация по серии:
Мы считали ChatGPT своим. Мы ошибались!
18 ноября 2025. День, когда LLM остановился.
Дорогой дневник.
Идет 15-й день после LLM-пузыря. Пишу из-под завалов планок памяти и обугленных NVIDIA GPU. Воздух сухой, пахнет пылью дата-центров и выгоревшим кремнием. Сейчас уже спокойнее, но первые дни были адом.
В самом начале мы не могли найти информацию, как пользоваться туалетной бумагой. Не потому что было сложно - просто раньше мы спрашивали. ChatGPT был недоступен, а без него знания распадались, как плохо закэшированный запрос. Люди ходили растерянные, листали пустые экраны, надеясь, что ответ появится сам.
[Далее]Рад сообщить, что я официально присоединился к программе Wazuh Ambassador. Это важная веха в моем пути в сфере open-source безопасности, и для меня большая честь представлять и вносить вклад в платформу, которая стала центральной частью моей профессиональной деятельности.
Мой путь в области host-based intrusion detection начался задолго до появления Wazuh — с OSSEC, его предшественника. Когда Wazuh появился как форк и начал развиваться в комплексную платформу безопасности, которой он является сегодня, я перешел вместе с ним. Это было более 10 лет назад, и с тех пор Wazuh является неотъемлемой частью моей работы над инфраструктурой безопасности.
[Далее]Давайте честно: анализировать тысячи событий безопасности каждый день — это не самое увлекательное занятие.
[Далее]В мире кибербезопасности специалисты SOC ежедневно сталкиваются с огромным потоком событий безопасности. Анализ каждого алерта требует глубоких знаний, опыта и времени. Именно поэтому я создал специализированную языковую модель, которая может помочь аналитикам безопасности в их повседневной работе.
[Далее]