The limits of stochastic intelligence: building trustworthy AI SOC Analysts
Die Unvorhersehbarkeit großer Sprachmodelle (LLMs) behindert deren Einführung in SOCs. Die Orchestrierung grafischer künstlicher Intelligenz gewährleistet Konsistenz und Rückverfolgbarkeit für LLM-Modelle.
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Einzelheiten
Format:
Technik-Vortrag
Language:
Englisch
Session Beschreibung
LLMs werden in Security Operations Centers (SOCs) eingesetzt, meist als Co-Piloten, um Warnmeldungen zusammenzufassen, Protokolle abzufragen oder Berichte zu erstellen. Bei der Verwendung für End-to-End-Untersuchungen werden ihre grundlegenden Einschränkungen jedoch zu Hindernissen: variable Antworten, Halluzinationen und mangelnde Rückverfolgbarkeit.
Diese Sitzung beginnt mit einem konkreten Beispiel. Wir lassen denselben Alarm mehrmals durch einen LLM-SOC-Analysten laufen und beobachten dessen Ergebnisse: inkonsistent. Dies ist kein Fehler, sondern eine Eigenschaft generativer Modelle: Sie sind probabilistisch und nicht deterministisch. Das macht sie für risikoreiche Arbeitsabläufe wie Triage oder Korrelation unzuverlässig.
Um dieses Problem zu lösen, stellen wir eine hybr ...
