Viernes 6 de noviembre de 2026 ·
Kezekshi: asistente local de L1 para SOC que falla en tráfico real
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El autor presenta kezekshi, un modelo de IA para analizar alertas de primera línea de un SOC, basado en Gemma 4 E2B con licencia Apache 2.0, que corre en un portátil de 8 GB de VRAM sin enviar logs fuera. Con su conjunto de pruebas sintético logró 55 de 55 veredictos correctos y cero falsas escaladas. Sobre 100 alertas reales de un laboratorio Wazuh, escaló por error a segunda línea 39, y en algunos casos inventó incidentes. Código y pesos están abiertos en GitHub y Hugging Face.
Qué significa
Los equipos de seguridad que no pueden usar nube por confidencialidad tienen un triaje automático local, pero el caso muestra que un buen resultado en datos sintéticos no garantiza precisión con alertas reales.
Fuentes originales
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- Habr Machine Learning (RU)Leer la noticia completa en Habr Machine Learning (RU)
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