Под капотом у MOLOT’а: обзор ML-модели для обнаружения вредоносного кода

Всем привет! На связи Максим Митрофанов, руководитель ML-команды Application Security в Positive Technologies.

Недавно мы выпустили нейросеть MOLOT и описали архитектуру решения в техрепорте на arXiv. Эта статья в каком-то смысле его TLDR в свободном изложении. Скажу сразу, наша модель — не LLM, хотя к трансформерам имеет самое прямое отношение. MOLOT построен на базе BERT-энкодера (не modern, не neo, а самого ванильного) и умеет обнаруживать вредоносный код по цепочкам вызовов не хуже Mythos от Anthropic (как минимум не боится промпт-инъекций).