Т-Банк / ЯндексОбзор3 мин

Три доклада о ML глазами специалиста по кибербезопасности

Представления поведения, адаптация LLM и синтетические аномалии могут пригодиться за пределами исходных продуктов. Но перенос требует проверки. Автор сохранённой статьи пересказывает три выступления и отдельно обсуждает возможное применение в информационной безопасности.

Статья · на русском

Turbo ML Conf 2024 — по следам

ivolake · Опубликовано: 29 июля 2024 г.

Персонализация как представление поведения

Первый раздел посвящён выступлению Кирилла Хрыльченко. Важны выбор событий, их кодирование и согласование обучения нейросетевого признака с финальным ранжировщиком.

Автор статьи проводит аналогию с журналами системных событий и профилями поведения в ИБ. Это его интерпретация: статья не показывает эксперимент, доказавший перенос результатов Яндекса на обнаружение атак.

Двухбашенная архитектура из обзора выступления.

Двухбашенная архитектура из обзора выступления.

Источник: Иллюстрация из оригинала
Этот фрагмент в оригинале

Адаптация открытой модели к русскому языку

Во втором разделе пересказан доклад Анатолия Потапова о T-lite. Обсуждаются токенизация, продолженное обучение на языке и домене, отбор данных и настройка на инструкции.

Автор подчёркивает, что общий языковой навык не гарантирует знание специальных терминов. Детали реализации и сравнения моделей следует проверять по исходным материалам команды, поскольку статья содержит авторские пояснения и оговорки по памяти.

Способы обучения новых векторов токенов.

Способы обучения новых векторов токенов.

Источник: Иллюстрация из оригинала
Этот фрагмент в оригинале

Синтетические временные ряды дают управляемую разметку

В третьем докладе Владислава Власова проблема — большое число разнородных рядов и нехватка размеченных аномалий. Рассматриваются авторегрессионная генерация, GAN и построение ряда из тренда, сезонности и шума.

Послойное создание позволяет задавать тип и положение искусственного отклонения, затем добавлять новые сценарии в генератор. Однако успех на такой синтетике ещё требует проверки на реальных данных нужного домена.

Сборка синтетического временного ряда из компонентов.

Сборка синтетического временного ряда из компонентов.

Источник: Иллюстрация из оригинала
Этот фрагмент в оригинале

Граница между пересказом и собственной идеей

Разделы о пользе для кибербезопасности принадлежат автору обзора. Они служат отправной точкой для исследования, а не дополнительными результатами трёх выступавших команд.

Эта ссылка в таблице стояла рядом с музыкальным докладом, но фактически ведёт к другому материалу. Поэтому ей выделена отдельная карточка, без смешивания источников.

Этот фрагмент в оригинале