ИИ-агенты снижают ложные срабатывания, напрямую взаимодействуя с ПО
Материал подготовлен искусственным интеллектом на основе нескольких источников — ссылки на оригиналы приведены ниже.
ИИ-агенты, запускающие команды и наблюдающие за поведением программ, отличают реальные уязвимости от ложных срабатываний, заявил доцент Университета штата Аризона Ян Шошитаишвили. Выступая на Black Hat USA 2026, он описал агентный цикл как автоматизацию таких задач, как анализ первопричин и реверс-инжиниринг вредоносного ПО.
Ключевые факты
- ИИ-агенты могут запускать команды, наблюдать за поведением программ и проверять, можно ли вызвать предполагаемую уязвимость.
- Такая возможность снижает количество ложных срабатываний — давнюю проблему в области безопасности ПО, отметил Шошитаишвили.
- Шошитаишвили — доцент Университета штата Аризона, специализирующийся на автоматизированном анализе программ и обнаружении уязвимостей.
- Он руководил участием команды Shellphish в DARPA Cyber Grand Challenge, в рамках которого была создана полностью автономная система взлома.
Механика агентного цикла
ИИ-агенты выходят за рамки анализа кода, запуская команды, наблюдая за поведением и проверяя, можно ли вызвать предполагаемую уязвимость, сказал Шошитаишвили. Традиционные инструменты анализа программ часто полагаются на абстракции и допущения, что приводит к неточностям. Агенты могут выполнять шаги расследования, проверять гипотезы и классифицировать находки на уровне, приближенном к экспертной оценке. Шошитаишвили назвал способность отфильтровывать ложные срабатывания с помощью агентного цикла «большим преимуществом».
Автоматизация реверс-инжиниринга
Человек-аналитик традиционно тратит много времени на реверс-инжиниринг вредоносного ПО, чтобы понять его, отметил Шошитаишвили. ИИ-агенты всё чаще автоматизируют этот процесс, сказал он. Агентный подход также автоматизирует анализ первопричин и реверс-инжиниринг вредоносного ПО. На Black Hat USA 2026 Шошитаишвили сравнил обнаружение уязвимостей с помощью LLM со статическими и динамическими методами анализа.
Исследования и опыт
Шошитаишвили — доцент Университета штата Аризона, где он занимается исследованиями, образованием и практическим влиянием в области кибербезопасности. Его исследования сосредоточены на автоматизированном анализе программ и обнаружении уязвимостей. Он опубликовал десятки научных работ в этой области. Он руководил участием Shellphish в DARPA Cyber Grand Challenge, создав полностью автономную систему взлома.
4 источника
ИИ-агенты снижают ложные срабатывания, напрямую взаимодействуя с ПО
