Д.В. Ланде, В.╤. Полуциганова, С.А. Смирнов
Методолог╕я рою в╕ртуальних експерт╕в для оц╕нки вза╓мозв'язку загроз та уразливостей
об'╓кту критично╖ ╕нфраструктури
//
Штучний ╕нтелект ╕ безпека, науково-практична конференц╕я
:
матер╕али, 19-21 листопада 2024 р. Ки╖в : ╤ПМЕ ╕м. Г.╢.Пухова НАН Укра╖ни, ╤ПР╤ НАН Укра╖ни, 2024.
- C. 4-7.
У сучасних досл╕дженнях у сфер╕ оц╕нки ризик╕в для об.╓кт╕в критично╖ ╕нфраструктури важливим ╓
методолог╕чний п╕дх╕д до оц╕нки вза╓мозв'язку м╕ж загрозами та уразливостями. Традиц╕йно для цих
ц╕лей використовуються методи, заснован╕ на експертних оц╕нках, однак так╕ п╕дходи часто стикаються з
проблемами суб.╓ктивност╕, обмеженого числа експерт╕в ╕ складност╕ в ╕нтеграц╕╖ р╕зноман╕тних знань.
Одним ╕з п╕дход╕в, який дозволя╓ ефективно вир╕шувати ц╕ проблеми, ╓ методолог╕я
"рою в╕ртуальних
експерт╕в". Терм╕н "р╕й" у цьому контекст╕ означа╓ сукупн╕сть численних в╕ртуальних агент╕в (експерт╕в), як╕ одночасно вза╓мод╕ють ╕з системою штучного ╕нтелекту (зокрема, великими мовними моделями - LLM), з метою отримання максимально точних ╕ збалансованих оц╕нок. Кожен промпт, сформульований як запит до LLM, виступа╓ як окремий "в╕ртуальний експерт", що вносить св╕й внесок у загальний результат. Метою роботи ╓ створення та об╜рунтування методолог╕╖ рою в╕ртуальних експерт╕в для оц╕нки вза╓мозв'язку м╕ж загрозами та уразливостями об'╓кт╕в критично╖ ╕нфраструктури з використанням великих мовних моделей (LLM) та ╖х математичного моделювання для п╕двищення точност╕ ╕ над╕йност╕ оц╕нок ризик╕в у сфер╕ к╕бербезпеки. |