CrowdStrike представила агентную систему SafeMind

Вот последние новости с рынков цифровых активов: Американская компания в сфере информационной безопасности CrowdStrike представила разработанную совместно с Nvidia систему SafeMind. Она объединяет наступательную и защитную ИИ-модели в замкнутом цикле, где одна ищет способы атаки, а другая создает и проверяет правила для их обнаружения. Анонс состоялся 1 сентября на конференции Fal.

Con 2026 в Лас-Вегасе. SafeMind будет нативно работать в платформе CrowdStrike Falcon. На старте система включает две специализированные модели: Red Tempest имитирует действия атакующего и ищет возможные пути компрометации; Blue Solano анализирует полученные данные, создает правила обнаружения и проверяет их эффективность.

Динамика рынка

Модели работают вместе с агентными обвязками — программными контурами, которые предоставляют ИИ контекст, инструменты и правила выполнения многоэтапных задач. В описании Nvidia система сравнивается с непрерывным противостоянием красной и синей команд. Red Tempest проводит атаку в изолированной среде, Falcon фиксирует телеметрию, а защитный контур выявляет пробелы и создает новые правила обнаружения.

Затем атака повторяется с учетом обновленной защиты. Защитный контур SafeMind построен на моделях с открытыми весами Nvidia Nemotron, дополнительно обученных на киберданных CrowdStrike. Nemotron 3 Ultra отвечает за оркестрацию защитных агентов: реконструирует последовательность атаки, планирует действия и вызывает необходимые инструменты.

Дообученная Nemotron 3 Super используется как специализированная модель для написания и исправления правил обнаружения. Для ее настройки CrowdStrike применяла дополнительное обучение на материалах по кибербезопасности, supervised fine-tuning и обучение с подкреплением. В частности, набор для дообучения включал 9349 примеров создания и исправления правил обнаружения с 59 типами программно сгенерированных ошибок.

Влияние на рынки

CrowdStrike заявила, что данные для SafeMind также содержат телеметрию Falcon, собственную threat intelligence, аннотации сервиса Falcon Complete MDR и материалы, накопленные за 15 лет реагирования на инциденты. Согласно Nvidia, использование моделей с открытыми весами позволяет дообучать их на внутренних данных организации без передачи этой информации внешнему поставщику ИИ. В обучении и инференсе SafeMind также участвует облачная инфраструктура CoreWeave.

Что показали тесты По внутренним оценкам CrowdStrike, SafeMind продемонстрировала на 29% более высокий уровень обнаружения угроз, в шесть раз более быстрое устранение проблем и снижение связанных с обнаружением и устранением затрат на 99% по сравнению с выбранными передовыми моделями и решениями с открытым исходным кодом. Nvidia отдельно описала более подробное испытание защитного контура в изолированной среде, смоделированной на основе ее собственной вычислительной инфраструктуры. В бэктесте в среднем 16,5% правил, созданных Nemotron 3 Ultra со стандартной агентной обвязкой, обнаружили записанную атаку.

После добавления специализированной обвязки, дообученной Nemotron 3 Super, предметного контекста, инструментов и автоматической проверки показатель достиг 41,9%. При этом Nvidia подчеркнула, что улучшение относится ко всему оптимизированному контуру, а не только к замене одной ИИ-модели. В live-fire-тестах 5 из 11 правил обнаружения, созданных открытым контуром, сработали хотя бы на одной из восьми новых атак — 45%.

Криптовалютные рынки внимательно следят за этим событием, а инвесторы оценивают его возможное влияние на цены.