NGR Softlab выпустила DivergentGPT-2 — новую версию модели для поиска аномалий в данных. Компания говорит, что модель точнее отличает подозрительное поведение пользователей и систем от обычных изменений, что должно сократить ложные тревоги для специалистов по информационной безопасности.
Глубина анализируемого контекста выросла со 128 до 512 точек. По данным компании, тестирование на открытом наборе TSB-UAD показало улучшение обнаружения аномалий и снижение ложноположительных срабатываний относительно первой версии. Модель размером 30 МБ работает непосредственно в ClickHouse; её уже используют в модулях xBA платформы Dataplan и PAM Infrascope.
Почему это важно
Для команд информационной безопасности в организациях, использующих Dataplan или Infrascope, модель может уменьшить число ложных тревог; независимая проверка результатов в сообщении не приводится.
