Промпт-инжиниринг в информационной безопасности. Как искусственный интеллект станет вашим союзником

Вы просыпаетесь утром, проверяете почту и видите 200 новых инцидентов в SIEM1. Фишинговые атаки, подозрительные подключения, уязвимости в коде… Знакомо? Теперь представьте, что 80% из них уже проанализированы – не вами, а искусственным интеллектом.

Пример:

В 2023 году ChatGPT сократил время анализа логов на 60% в одной из компаний из Fortune 500.

Не потому, что он умнее вас, а потому, что он быстрее.

Ваш вопрос: «А если я не разбираюсь в AI?»2

Ответ: Вам и не нужно. Эта книга – не про математику нейросетей, а про то, как заставить их работать на вас.

Следует отметить, что в 2024 году ChatGPT с обновлением GPT-4Turbo значительно улучшил анализ логов, позволяя компаниям из Fortune 500, таким как Adobe и Uber, ускорить обработку данных и выявление ошибок. Благодаря интеграции с Python и возможностям автоматизации, время анализа сократилось на 50—70% в зависимости от объема данных3.

Однако, в России пока сохраняется некоторое недоверие в части применения искусственного интеллекта в деловых процессах организации. Особенно в сфере информационной безопасности (ИБ).

Я проанализировал множество книг и курсов на русском языке, посвященных искусственному интеллекту – все они либо посвящены применению одной из конкретных моделей AI (ChatGPT от OpenaAI) для генерации продающего контента, либо подробно рассказывают как устроены и работают нейросети и иные модели искусственного интеллекта языком сложной математики.

В этой связи, у меня появилась идея рассказть Вам, специалистам по информационной безопасности, как применять доступные модели искусственного интеллекта, в ваших практических задачах. Все свои мысли я постарался изложить простым языком и снабдить примерами.

ИБ-специалисты4 – идеальные кандидаты для работы с искусственным интеллектом. Почему?

Вы знаете контекст.

AI не понимает, что такое «нормальное поведение» в вашей информационной инфраструктуре. Вы – понимаете.

Вы умеете формулировать задачи.

Промпт-инжиниринг – это не программирование. Это навык ставить четкие задачи – то, чем вы занимаетесь каждый день.

Вы уже используете автоматизацию.

– SIEM, SOAR5, EDR6, сканеры уязвимостей… Искусственный интеллект – просто следующий шаг.

Промпт – это инструкция для модели искусственного интеллекта. Промпт-инжиниринг – искусство составлять эти инструкции так, чтобы модель делала именно то, что вам нужно.

Пример:

Плохой промпт: «Напиши политику безопасности».

Результат: Общие фразы, которые не подойдут вашей компании.

Хороший промпт: «Ты – CISO7 банка. Напиши политику для сотрудников по работе с ChatGPT. Учитывай:

– Запрещено загружать клиентские данные.

– Все запросы должны логироваться.

– Санкции за нарушения: предупреждение, блокировка доступа, увольнение».

Результат: Готовый документ, который можно внедрить завтра.

Важно: Все промпты, которые вы найдёте в этой книге, работают не только в ChatGPT. Они адаптированы для использования в любых современных больших языковых моделях (так называемых LLM – large language model): Claude, Gemini, YandexGPT, GigaChat, Qwen и других. Это возможно, потому что все они построены на схожих принципах, хотя каждая имеет свои уникальные особенности. Например, Claude лучше справляется с анализом длинных текстов, а Qwen идеально подходит для локального (внутри организации или на вашем компьютере) использования. Вы сможете выбрать инструмент, который лучше всего подходит под ваши задачи и требования к безопасности.

Data Scientist – это специалист, который строит модели машинного обучения с нуля. Он разбирается в алгоритмах, пишет код на Python, оптимизирует нейронные сети и работает с большими данными. Его задача – создать модель, которая решает конкретную задачу, будь то классификация изображений или прогнозирование спроса.

ML Engineer – это инженер, который внедряет модели, созданные Data Scientist, в реальные системы. Он отвечает за масштабирование, интеграцию с существующей инфраструктурой и обеспечение стабильной работы моделей при вводе и после ввода в эксплуатацию.

Промпт-инженер – это специалист, который не создаёт модели и не внедряет их. Он знает, как использовать уже готовые модели для решения задач. Его инструмент – не код, а язык. Он формулирует запросы так, чтобы модель искусственного интеллекта выдавала полезные и точные результаты.

Почему это важно для ИБ? Вам не нужно разбираться в тонкостях машинного обучения или писать код. Ваша экспертиза – в понимании контекста безопасности. Промпт-инжиниринг позволяет использовать искусственный интеллект как инструмент, не углубляясь в его устройство. По сути – промпт-инжиниринг, это больше навык (навык будущего), а не отдельная профессия. Освоение этого навыка поможет вам оставаться на плаву в быстро меняющемся мире.