Offensive Graphs использует продвинутые алгоритмы машинного обучения для беспрепятственного внедрения различных источников сетевых данных, таких как правила файрвола, конфигурации Active Directory, облачные активы и результаты сканеров уязвимостей. Она автоматически создает исчерпывающие графики атаки, раскрывающие наиболее эффективные пути перемещения по сети и повышения привилегий, которые злоумышленник может использовать. Пользователи могут интерактивно исследовать эти графики через удобный веб-интерфейс, применять фильтры по уровню риска или критичности активов и углубляться в подробные факторы риска. Платформа также приоритизирует задачи по устранению уязвимостей на основе агрегированных показателей угроз и создает настраиваемые отчеты для поддержки соблюдения требований и реагирования на инциденты. Автоматизация сложного моделирования угроз значительно сокращает ручную работу и одновременно повышает точность и покрытие оценки безопасности.

RAG для кибербезопасности сочетает мощь больших языковых моделей с векторным поиском для трансформации способов доступа и анализа информации по кибербезопасности. Пользователи начинают с загрузки документов, таких как матрицы MITRE ATT&CK, записи CVE и рекомендации по безопасности. Затем фреймворк создает векторные представления для каждого документа и храни их в векторной базе данных. При отправке запроса RAG извлекает наиболее релевантные части документов, передает их LLM и возвращает точные, насыщенные контекстом ответы. Такой подход обеспечивает ответы, основанные на авторитетных источниках, уменьшает галлюцинации и повышает точность. Благодаря настраиваемым каналам обработки данных и поддержке нескольких провайдеровEmbedding и LLM, команды могут адаптировать систему под свои уникальные потребности в области разведки угроз.