Cloudflare-მა უსაფრთხოების გაფრთხილებების ტრიაჟისთვის მრავალაგენტიანი AI ჰარნესი დანერგა

რატომ არ იყო საკმარისი ერთი აგენტი

Cloudflare-ის პირველ პროტოტიპს მთელი გამოძიება ერთ ზოგადი დანიშნულების AI აგენტს ევალებოდა. მან სასარგებლო ანალიზი მისცა, მაგრამ ასევე გამოიგონა მტკიცებები, რომლებსაც მტკიცებულებები არ ადასტურებდა. ტელემეტრია, დეტექტორების აღწერები, პოლიტიკები და კიბერსაფრთხოების დაზვერვა ერთ პრომპტში აირია, რამაც მათი განსხვავებული როლები გაბუნდოვნა. სამი პრობლემა მეორდებოდა: კონტექსტი ავტორიტეტად იქცა, ფარგლები იშლებოდა და წარუმატებლობები ქრებოდა, რადგან დროის ამოწურვით ჩავარდნილი მოთხოვნის შედეგი ვერ გაირჩეოდა შემოწმებული, მაგრამ ვერ ნაპოვნი შედეგისგან.

ჯერ დაზვერვა, მერე დასკვნები

ჰარნესის წინა ნახევარი AI აგენტებს არ შეიცავს. დეტერმინისტული კოდი ასრულებს ფიქსირებულ დაზვერვის სამუშაო ნაკადებს ვერსიონირებული API გამოძახებებით, აგროვებს კლიენტის იდენტობას, დეტექციების ისტორიას, ტრაფიკის საბაზისო მაჩვენებლებს, აღსრულების შედეგებსა და ქსელურ დაკვირვებებს. თითოეული მონაცემი ინახება წყაროსთან, ვერსიასთან და დროის ნიშანთან ერთად, და იგივე სნეპშოტის ხელახლა გაშვებაც შესაძლებელია, რათა აგენტებს შორის განსხვავებები ინტერპრეტაციიდან, და არა მოძიებიდან, მოდიოდეს.

Cloudflare-ის ღია კოდის გადაწყვეტილების მოდელი Clef, რომელიც Workers AI-ზე მუშაობს, თითოეულ გაფრთხილებას მისი დაზვერვის მონაცემების მიხედვით აფასებს. გაფრთხილებები, რომლებსაც ცრუ დადებითის მაღალი ალბათობა აქვთ, სპეციალისტ აგენტებს საერთოდ გამოტოვებენ, ხოლო ცნობილი მაღალი მოცულობის ხმაური ჩამოსვლისთანავე პასიურად კლასიფიცირდება.

სპეციალისტი აგენტები და მტკიცებულებების შემოწმება

კოორდინატორი აგენტი პარალელურად უშვებს ოთხ სპეციალისტს: ტრაფიკის ანალიზი, კლიენტის კონტექსტი, გლობალური ტელემეტრია და კიბერსაფრთხოების დაზვერვა. სინთეზის აგენტი მათ ტიპიზებულ დასკვნებს ერთ რეკომენდაციად აერთიანებს და ვერ მოიძიებს ახალ მტკიცებულებებს ან ვერ ირჩევს კლასიფიკაციებს დამტკიცებული ლექსიკის მიღმა. სპეციალისტებმა უნდა მიუთითონ ელემენტები ვერსიონირებული მტკიცებულებების პაკეტიდან, ხოლო აპლიკაციის კოდი ყოველ ციტირებას ამოწმებს. Clef მეორედ აფასებს მტკიცებულებებს, რათა შემცირებული სიიდან აირჩიოს თავდასხმის კლასიფიკაციები და რეაგირების რეკომენდაციები.

გლობალური ტელემეტრია მხოლოდ აგრეგატებით მუშაობს და არასოდეს იყენებს სხვა კლიენტის ჩანაწერებს. სისტემა არასრული მტკიცებულებისთვის სამ მდგომარეობას განასხვავებს: არ შემოწმებული, შემოწმებული შესაბამისი შედეგის გარეშე და შემოწმებული მტკიცებულებით, რომელიც არარსებობას ადასტურებს. როცა მტკიცებულება არასაკმარისია, არც კლასიფიკაცია და არც რეაგირების რეკომენდაცია არ მიიცემა.

საბოლოო გადაწყვეტილება ანალიტიკოსებს რჩებათ

Managed Defense-ის ანალიტიკოსები კვლავ პასუხისმგებელნი არიან გადაწყვეტილებებსა და შემსუბუქების ზომებზე. რეკომენდაცია სთავაზობს კონკრეტულ გამოსწორებებს, მაგალითად, მოთხოვნების სიხშირის შეზღუდვის წესებს, WAF-ის მორგებულ წესებს ან DDoS დაცვის ცვლილებებს. Cloudflare გეგმავს Custom Managed დონეს და მუდმივმოქმედ AI აგენტებს, რომლებიც ტრაფიკს აკვირდებიან იმ შაბლონებისთვის, რომლებსაც ფიქსირებული წესები შეიძლება გამოტოვებდეს. ადრეული ბეტა ხელმისაწვდომია Managed Defense-ში შესაბამისი აპლიკაციის უსაფრთხოების გაფრთხილებებისა და შემთხვევებისთვის.

წყაროები: Cloudflare