Palo Alto Networks предлагает малые AI-модели и защиту на машинной скорости на фоне роста угроз

Генеральный директор Palo Alto Networks Никеш Арора заявил, что рост возможностей frontier-, открытых и китайских AI-моделей меняет приоритеты корпоративной кибербезопасности. По его мнению, организациям придется «бороться с AI с помощью AI», используя системы, способные обнаруживать угрозы и реагировать на них на машинной скорости. Арора оценивает модернизацию архитектур кибербезопасности в три–пять лет при условии, что компании действительно сосредоточатся на этой задаче.

По словам Арора, Palo Alto Networks ежедневно инспектирует около 180 ТБ данных, поэтому применять frontier-модели к каждой транзакции экономически нецелесообразно. Компания обучает малые языковые модели для конкретных задач, например классификации вредоносных сайтов; они могут работать на конечных устройствах или ноутбуках. Стоимость обучения одной такой модели Арора оценивает примерно в $5 000–20 000. Более мощные защитные модели, по его замыслу, будут запускаться только после обнаружения проблемы.

Арора также считает, что более естественная грамматика AI-сгенерированных сообщений повышает эффективность фишинга и социальной инженерии. Он выступает за встраивание малых AI-классификаторов в системы сканирования почты для проверки адресов отправителей, доменов и контекста сообщений, а не за единственную ставку на внимательность пользователей. В отношении безопасности NeoCloud он заявил, что не знает, какую именно проблему имели в виду, но считает ограниченные избыточные мощности и закрытые соединения с клиентами frontier-моделей факторами, способными снизить риск захвата вычислительных ресурсов; при этом базовая инфраструктурная защита всё равно необходима.