Kaspersky KUMA 4.6 подключает внешние ИИ для ускорения защиты и генерации правил

31 июля 2026 года компания представила версию 4.6 своей платформы мониторинга безопасности Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA). Основное внимание разработчики уделили ускорению реакции на новые угрозы и интеграции искусственного интеллекта. Теперь система позволяет подключать любые большие языковые модели (LLM), включая собственные решения заказчика, и автоматически генерировать правила анализа логов. Обновление также вводит новую базу знаний для быстрого поиска инструментов защиты и добавляет поддержку темной темы в интерфейсе.

Ключевой момент: Возможность подключения внешних моделей, таких как GPT-4 или Llama 3, размещенных в локальной инфраструктуре, позволяет бизнесу использовать мощные алгоритмы ИИ для расследования инцидентов без передачи чувствительных данных в публичные облака.

Новая база знаний и ускорение реагирования

Механизм доставки контента от поставщика полностью переработан. Вместо прежних методов основным инструментом стала новая база знаний. Она упрощает поиск нормализаторов и правил корреляции под конкретные сценарии использования. Старый механизм остался в системе для обеспечения совместимости с устаревшими данными.

Скорость доставки правил защиты выросла. При обнаружении новых атак или публикации исследований пользователи получают уведомления об экстренных пакетах. Это позволяет внедрять защиту на основе рекомендаций экспертов из раздела Threat Response на сайте Securelist.ru практически сразу после выявления угрозы.

Интеграция с искусственным интеллектом

Версия 4.6 открывает доступ к использованию любых больших языковых моделей, поддерживающих протокол OpenAI API. В списке совместимых моделей указаны GPT-4, Llama 3 и GLM-5.2. Модели могут работать как в облаке, так и в инфраструктуре самого заказчика.

Система получила функцию автоматического создания регулярных выражений (Regex). Ассистент Kaspersky Investigation & Response Assistant (KIRA) генерирует эти выражения для парсинга событий на основе примеров логов. Это избавляет аналитиков от рутинной настройки правил вручную.

Важный нюанс: Автоматическая генерация сложных правил анализа через ИИ снижает порог входа для специалистов, но требует от команд безопасности навыков валидации сгенерированных алгоритмов, чтобы избежать ложных срабатываний в критических системах.

Улучшения интерфейса и подключения данных

Интерфейс платформы получил ряд доработок, включая темную тему, которая была востребована пользователями. Расширились возможности подключения к источникам данных:

• Поддержка протоколов SFTP и SMB для получения данных из файловых хранилищ.
• Возможность подключения к произвольным системам управления базами данных (СУБД) через ODBC-драйверы.

Операционные последствия и практические аспекты

• Гибкость выбора ИИ: Компании могут использовать проверенные открытые модели (например, Llama 3) или проприетарные решения, развернутые внутри своего периметра, что снижает риски утечки данных при анализе инцидентов.
• Снижение нагрузки на аналитиков: Автоматическая генерация регулярных выражений через KIRA сокращает время на подготовку правил корреляции, позволяя быстрее реагировать на новые векторы атак.
• Ускорение внедрения обновлений: Новая база знаний и система экстренных уведомлений позволяют закрывать уязвимости в правилах обнаружения сразу после публикации информации об угрозе, минимизируя окно уязвимости.
• Расширение источников данных: Поддержка SFTP, SMB и ODBC позволяет интегрировать в единую картину безопасности разрозненные системы, которые ранее требовали сложной настройки коннекторов.

Платформа KUMA обеспечивает централизованный сбор и анализ событий безопасности. Ассистент KIRA, работающий на базе технологий ИИ, получил патент на изобретение и был зарегистрирован в Федеральной службе по интеллектуальной собственности в 2026 году.