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.

Создание системы обнаружения угроз на основе ML с использованием датасетов honeypot на Hugging Face

Введение

Представьте себе: вы анализируете логи безопасности и видите тысячи событий в день. Какие из них реально опасны? Какие можно проигнорировать? Традиционные методы обнаружения на основе сигнатур уже не справляются с современным потоком угроз — злоумышленники научились их обходить быстрее, чем мы успеваем их обновлять.

Обзор

Митигация Аномалий Откровений Хранитель (MARK) – это продвинутая платформа безопасности, разработанная для проактивной защиты от киберугроз путем использования передового анализа IP репутации и машинного обучения. Сосредотачиваясь на выявлении и нейтрализации вредоносных субъектов, MARK предлагает непревзойденное понимание поведения злоумышленников и статистических трендов для укрепления защиты вашей организации.