מיקרוסופט פיתחה ארכיטקטורת סייבר ל-AI; חלק מהפיתוח בוצע בישראל

מיקרוסופט הציגה אתמול (ב') תפיסה חדשה של ארכיטקטורת סייבר שנבנתה לעידן הבינה מלאכותית. במקום להוסיף יכולות AI לכלי אבטחה קיימים, הארכיטקטורה תוכננה כך שתוכל להבין את סביבת הארגון ברציפות, להסיק מסקנות מבוססות מידע רב ולפעול במהירות של מכונה, כשהמגן בן האנוש נמצא במרכז קבלת ההחלטות.

מיקרוסופט נתנה לארכיטקטורה את השם Project Perception, והיא מכתירה אותה כ-"דור הבא של מערכות הסייבר בעידן ה-AI". חלק משמעותי מהיכולות עליהן מבוססת המערכת פותחו במרכז המחקר והפיתוח של החברה בארץ. בחברה סירבו למסור באילו יכולות מדובר.

המניע למיזם הוא שהבינה המלאכותית משנה את כללי המשחק בעולם הסייבר ויש לתת מענה לפער שבין התוקפים למגינים. כיום, תוקפים מפתחים מתקפות במהירות גבוהה יותר, מרחיבים אותן ומתאימים אותן אישית, בעוד שארגונים נדרשים להגן על סביבות דיגיטליות מורכבות יותר, שכוללות זהויות, יישומים, עננים, נתונים ומערכות AI. פתרונות האבטחה המסורתיים, שנבנו עבור בני אדם שקיבלו את מרבית ההחלטות, מתקשים להתמודד עם מתקפות מבוססות בינה מלאכותית, שפועלות במהירות ובהיקפים עצומים.

מערכת האבטחה שבמרכז הארכיטקטורה

בלב הארכיטקטורה החדשה ניצבת מערכת אבטחה חדשה, מבוססת סוכני AI. היא משלבת כמה שכבות שפועלות יחד: אותות אבטחה; שכבת הקשר ארגוני-אבטחתי, שמאחדת את כלל המידע; מודלי AI שונים; שכבת תיאום בין המודלים והסוכנים; סוכני AI שמבצעים את משימות האבטחה; וסוכנים מפעילים, שמתרגמים את ההחלטות לפעולות הגנה בפועל. במיקרוסופט אומרים ששילוב השכבות יוצר מערכת שלומדת ברציפות, מסתגלת לשינויים ומשפרת את רמת ההגנה.

לפי החברה, "המערכת מאפשרת לארגונים לעבור מהתגוננות תגובתית, שמתמקדת בטיפול באירועים לאחר שהתרחשו, להגנה פרו-אקטיבית, שמתמקדת בצמצום הסיכון עוד לפני שתוקפים מצליחים לנצל אותו".

צוות אדום, צוות כחול וצוות ירוק. צילום: מיקרוסופט

אדום, כחול וירוק

אחד המרכיבים המרכזיים במערכת הוא ארכיטקטורה מרובת מודלים, משום שאין מודל בינה מלאכותית יחיד שמתאים לכל משימת סייבר. בהתאם למשימה הנדרשת, המערכת משלבת מודלי AI כלליים לצד מודלים ייעודיים, ובוחרת את השילוב המתאים ביותר בהיבטי האיכות, האמינות, זמן התגובה והעלות. במערכת פועלים שלושה סוגי סוכנים אוטונומיים: צוות אדום, שמזהה מסלולי תקיפה אפשריים וחולשות עוד לפני שניתן לנצל אותם; צוות כחול, שחוקר את הממצאים, משלב אותם עם ההקשר האבטחתי ומעריך אילו מהם מהווים סיכון ממשי; וצוות ירוק, שמבצע פעולות תיקון ומחזק את ההגנה.

עוד יש במערכת שכבת מידע אחודה, שבונה תמונת מצב עדכנית של נכסי הארגון, הזהויות, היישומים, העננים, מערכות ה-AI ואיומי הסייבר. שכבה זו מבוססת על 100 טריליון אותות אבטחה, שנאספים מדי יום, בשילוב מודיעין האיומים של החברה. לפי הענקית מרדמונד, השכבה מאפשרת לסוכני הבינה המלאכותית להבין את המשמעות של כל אירוע אבטחה, לתעדף סיכונים ולקבל החלטות במדויק וביעילות.

ביצועי AI-Cyber-1-Flash עם GPT-5.4 לעומת הביצועים של המודלים המתחרים – לפי מיקרוסופט. צילום: מיקרוסופט

מודל ייעודי למשימות סייבר

כמו כן, מיקרוסופט הציגה אתמול את AI-Cyber-1-Flash – מודל הבינה המלאכותית הייעודי הראשון של החברה שפותח במיוחד למשימות סייבר. בענקית מרדמונד מתגאים שהוא טוב יותר ממיתוס של אנת'רופיק ומניב חיסכון בעלויות ההרצה.

"תחום הסייבר מטרלל את כולם", אמר לאנשים ומחשבים בכיר בעולם הגנת הסייבר. לדבריו, "הפתרון של מיקרוסופט עונה לשני אתגרים – העברת חלק מהמשימות ממגינים בני אנוש לסוכנים, שעובדים מהר יותר, והקושי לבנות דפוס הגנה, כי לא ניתן להבין את ההסברים לפעילות של הסוכנים, שמשתנים. הדברים כבר לא דטרמיניסטיים כמו באבטחה קלאסית. הסוכנים הם חלק מצוותי ה-SoC וה-NoC. הם לא העוזרים של המגן, אלא הוא המנהל של הסוכנים, שמספקים הגנה עצמונית, מתוזמרת ומתואמת. המטרה היא להיערך למתקפות שהארגון יחווה מחר, תוך מענה הגנה לכל שלב ב-'שרשרת ההרג' בסייבר".