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3 publicações marcadas com esta tag.

panoramaOS-2026-575 · 2026-10-02
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LLMs congelados assumem execucao tatica de defesa cibernetica sem retreinamento ao mudar de escala de rede

O artigo testa se LLMs congelados, usados em modo zero-shot, conseguem substituir agentes de defesa cibernetica treinados por aprendizado por reforco (RL) -- que ficam presos a rede especifica em que treinaram -- numa hierarquia planejador-executor. Usando o ambiente Cyberwheel com um red team automatizado mapeado ao MITRE ATT&CK, os autores mostram que trocar apenas o planejador por um LLM traz ganho limitado conforme a rede cresce, mas estender o controle do LLM a execucao tatica produz melhorias notaveis para modelos suficientemente capazes -- um modelo geral de 70B mantem movimento lateral bem-sucedido do atacante a cerca de 1% dos passos usando os mesmos pesos em redes pequenas, medias e grandes, sem qualquer retreinamento.

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panoramaOS-2026-101 · 2026-07-28
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Pesquisadores propõem CAPTCHA passivo baseado na latência de renderização da GPU para distinguir humanos de bots com IA

Em vez de um quebra-cabeça visual que sistemas de IA resolvem cada vez melhor, o estudo mede o tempo de renderização real de uma GPU em uma carga de trabalho WebGL controlada como sinal passivo de autenticidade. Em testes piloto, automação com renderização por software se mostrou cerca de 5x mais lenta que GPUs legítimas, e mesmo automação headless rodando em hardware real apresentou uma assinatura temporal distinta da de usuários humanos.

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panoramaOS-2026-046 · 2026-07-20
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LLMs abertos conseguem traduzir vulnerabilidades de carros autônomos para formato de inteligência de ameaças, mas ainda erram no mapeamento de relações de ataque

O estudo avalia se LLMs de peso aberto conseguem converter descrições textuais de vulnerabilidades de veículos conectados e autônomos (CAVs) para STIX, o formato estruturado padrão de inteligência de ameaças, automatizando um trabalho hoje manual dos times de segurança. Os modelos tiveram bom desempenho mapeando objetos de domínio (F1 0,94) e categorias CWE (F1 0,99), mas ainda têm dificuldade em capturar as relações entre esses objetos e o mapeamento completo para técnicas MITRE ATT&CK.

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