Telegram Group & Telegram Channel
Google ADK и MCP - ближе к автономному SOC

Ну действительно, если современные LLM умеют играть в CTF почему они не могут заменить SOC?! И все идет к тому, что могут!

Например, Google предлагает свой Agent Development Kit (ADK) для разработки автономных агентов, не зависимых ни от используемой LLM, ни от инфраструктуры развертывания. Агенты могут быть разными, как работающими по алгоритму, так и c ML/AI внутри, т.е. способными принимать решения на основе анализа входных данных и выполнять действия. Для того, чтобы LLM, выдающая, например, текст, смогла выполнять действия, служит Model Context Protocol (MCP) (вот видео "на пальцах" , вот чуть подлиннее, но еще проще).

Отвечающими за действия компонентами являются MCP-клиент и -сервер. Google предоставляет набор готовых MCP-серверов, позволяющих агентам удобно работать с Google SecOps и TI сервисами. Фактически MCP-сервер - де-факто стандартный интерфейс для использования инструментов AI-агентами (я люблю аналогии и упрощения, поэтому MCP-сервер функционально напоминает REST API). Видео о том, как сделать подходящего агента можно посмотреть здесь.

Но ни что не мешает пойти дальше, и решения о том, какие SecOps-сервисы дергать через MCP, отдать на решение LLM-агенту, который, фактически будет реализовывать некий playbook. Поскольку сам по себе LLM-агент - автоматизация, то подходит и термин runbook. Демо таких ранбуков доступно здесь - AI Runbooks for Google Cloud Security MCP Servers, а сами ранбуки можно почитать здесь.

С помощью Google ADK можно создать агентов, выполняющих функции различных ролей в SOC, которые буду работать по описанным выше ранбуам, на это тоже есть демо - Agentic Incident Response.

Если спуститься ближе к земеле, то вот Игорь на PHD2025 рассказывал практический пример, все наработки выложил в Git. По-моему отличный PoC для движения в сторону автоматизации на базе LLM.

#MDR #ml



tg-me.com/soldatov_in_telegram/669
Create:
Last Update:

Google ADK и MCP - ближе к автономному SOC

Ну действительно, если современные LLM умеют играть в CTF почему они не могут заменить SOC?! И все идет к тому, что могут!

Например, Google предлагает свой Agent Development Kit (ADK) для разработки автономных агентов, не зависимых ни от используемой LLM, ни от инфраструктуры развертывания. Агенты могут быть разными, как работающими по алгоритму, так и c ML/AI внутри, т.е. способными принимать решения на основе анализа входных данных и выполнять действия. Для того, чтобы LLM, выдающая, например, текст, смогла выполнять действия, служит Model Context Protocol (MCP) (вот видео "на пальцах" , вот чуть подлиннее, но еще проще).

Отвечающими за действия компонентами являются MCP-клиент и -сервер. Google предоставляет набор готовых MCP-серверов, позволяющих агентам удобно работать с Google SecOps и TI сервисами. Фактически MCP-сервер - де-факто стандартный интерфейс для использования инструментов AI-агентами (я люблю аналогии и упрощения, поэтому MCP-сервер функционально напоминает REST API). Видео о том, как сделать подходящего агента можно посмотреть здесь.

Но ни что не мешает пойти дальше, и решения о том, какие SecOps-сервисы дергать через MCP, отдать на решение LLM-агенту, который, фактически будет реализовывать некий playbook. Поскольку сам по себе LLM-агент - автоматизация, то подходит и термин runbook. Демо таких ранбуков доступно здесь - AI Runbooks for Google Cloud Security MCP Servers, а сами ранбуки можно почитать здесь.

С помощью Google ADK можно создать агентов, выполняющих функции различных ролей в SOC, которые буду работать по описанным выше ранбуам, на это тоже есть демо - Agentic Incident Response.

Если спуститься ближе к земеле, то вот Игорь на PHD2025 рассказывал практический пример, все наработки выложил в Git. По-моему отличный PoC для движения в сторону автоматизации на базе LLM.

#MDR #ml

BY Солдатов в Телеграм




Share with your friend now:
tg-me.com/soldatov_in_telegram/669

View MORE
Open in Telegram


Солдатов в Телеграм Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The lead from Wall Street offers little clarity as the major averages opened lower on Friday and then bounced back and forth across the unchanged line, finally finishing mixed and little changed.The Dow added 33.18 points or 0.10 percent to finish at 34,798.00, while the NASDAQ eased 4.54 points or 0.03 percent to close at 15,047.70 and the S&P 500 rose 6.50 points or 0.15 percent to end at 4,455.48. For the week, the Dow rose 0.6 percent, the NASDAQ added 0.1 percent and the S&P gained 0.5 percent.The lackluster performance on Wall Street came on uncertainty about the outlook for the markets following recent volatility.

China’s stock markets are some of the largest in the world, with total market capitalization reaching RMB 79 trillion (US$12.2 trillion) in 2020. China’s stock markets are seen as a crucial tool for driving economic growth, in particular for financing the country’s rapidly growing high-tech sectors.Although traditionally closed off to overseas investors, China’s financial markets have gradually been loosening restrictions over the past couple of decades. At the same time, reforms have sought to make it easier for Chinese companies to list on onshore stock exchanges, and new programs have been launched in attempts to lure some of China’s most coveted overseas-listed companies back to the country.

Солдатов в Телеграм from ar


Telegram Солдатов в Телеграм
FROM USA