Продвижение автономного реагирования на инциденты: использование LLM и разведки киберугроз

Обнаружено: LLM склонны «фантазировать» и добавлять информацию из своих параметров, когда им не хватает контекста — отсюда проблема с надёжностью в критических задачах. Исследование в области кибербезопасности позволяет получать обоснованные, проверяемые ответы от LLM — модель анализирует только то, что вы ей дали, без домыслов. Метод работает по принципу «сначала собери все данные, потом задай вопрос» — вместо того чтобы надеяться на знания модели, вы сами подаёте ей исчерпывающий контекст из нескольких источников. Результат: модель превращается из ненадёжного «оракула» в мощный синтезатор фактов, который строит выводы строго на основе предоставленных данных, а не придумывает.