NGR Softlab выпустила DivergentGPT-2 — компактную ИИ-модель для поиска аномалий в данных ИБ
Глубина анализируемого контекста выросла в четыре раза, до 512 точек. Модель весит 30 МБ, не требует GPU и работает прямо в хранилище ClickHouse, снижая число ложных срабатываний.
NGR Softlab выпустила DivergentGPT-2 — новую версию собственной ИИ-модели для поиска аномалий в данных, сообщает ComNews. Модель помогает точнее выявлять потенциально опасную активность пользователей и систем и снижает нагрузку на аналитиков информационной безопасности.
Что улучшено
Глубина анализируемого контекста увеличена в четыре раза — со 128 до 512 точек, повышено качество анализа временных рядов. Модель учитывает более продолжительную историю событий и, например, отличает резкий рост числа операций из-за изменения бизнес-процессов от подготовки атаки. По данным компании, на открытом наборе TSB-UAD модель показала рост точности и снижение ложноположительных срабатываний по сравнению с первой версией.
Требования к инфраструктуре
DivergentGPT-2 весит 30 МБ, не требует графических ускорителей и работает непосредственно в хранилище данных ClickHouse, что позволяет внедрять ИИ-аналитику без усложнения корпоративной инфраструктуры.