Analitycy bezpieczeństwa mają do czynienia z wrażliwymi logami i potencjalnie złośliwym kodem. Lokalne modele LLM idealnie się do tego nadają.
1. Analiza logów
Wklej zanonimizowane logi serwera do LLM.
„Przeanalizuj te logi Apache. Poszukaj prób wstrzyknięcia SQL (SQL injection) lub podejrzanych ciągów user agent.”
2. Deobfuskacja
Złośliwe oprogramowanie często używa zaciemnionego (obfuscated) kodu. Poproś LLM, aby go wyjaśnił.
„Wyjaśnij krok po kroku, co robi ten skrypt PowerShell. Zmień nazwy zmiennych na sensowne.”
3. Pisanie reguł detekcji
„Napisz regułę Sigma wykrywającą dodanie przez użytkownika samego siebie do grupy Domain Admins w logach zdarzeń Windows.”
Ostrzeżenie: nigdy nie uruchamiaj złośliwego kodu wygenerowanego lub przeanalizowanego przez AI bez zweryfikowania go w piaskownicy (sandbox).