Введение

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.

Когда SOC-аналитик не справляется (или просто устал)

Давайте честно: анализировать тысячи событий безопасности каждый день — это не самое увлекательное занятие.

Введение в Wazuh LLM: Зачем нужна специализация в анализе безопасности

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.

Применение RAG для работы с документацией Wazuh: Пошаговое руководство (Часть 2)

Подготовка к разработке кода

В первой части мы подготовили документацию Wazuh в формате PDF. Теперь приступим к разработке RAG-системы, которая позволит задавать вопросы по документации и получать точные ответы на основе реального содержимого.

Применение RAG для работы с документацией Wazuh: Пошаговое руководство (Часть 1)

Введение в RAG и его роль

Retrieval-Augmented Generation (RAG) – это метод, который позволяет использовать информацию из различных источников для создания более точных и полезных ответов на вопросы. В отличие от стандартного использования языковых моделей, где модель опирается исключительно на знания, полученные в процессе обучения, RAG дополняет генерацию ответов актуальными данными из внешних источников.

Продолжение серии: Интеграция кластера Wazuh с Ollama — Часть 4. Настройка и внедрение

В прошлой части мы рассмотрели основные принципы создания интеграций. Теперь настало время объединить все элементы и завершить интеграцию Wazuh с Ollama.

Wazuh и Ollama: Часть 3. Создание интеграции вашего кластера Wazuh с Ollama

Wazuh предоставляет огромные и почти бесконечные возможноности по интеграции с различными система, даже если какого-то функционала не хватает вы всегда можете написать свой.

Wazuh и Ollama: Часть 2. Разворачивание кластера Wazuh

В первой части мы установили и настроили Ollama для локального запуска больших языковых моделей. Теперь пришло время настроить Wazuh, который мы будем интегрировать с Ollama.

Введение

Добро пожаловать в первую часть нашего гайда по улучшению Wazuh с помощью Ollama!