GigaChat сравнили с Claude в аудите правил файрвола

Авторы провели практический тест: один агент, один навык и одна выгрузка правил Ideco NGFW прошли через GigaChat Max и Claude Opus 4.8. Сравнение показало, где российская модель уже может быть полезна в безопасности, а где пока лучше не ждать полноценной замены сильной западной LLM.

Что именно проверяли

Эксперимент был сосредоточен не на красивой демо-истории, а на прикладной задаче: разобрать правила межсетевого экрана и помочь специалисту быстро понять, что в конфигурации выглядит рискованно или требует внимания. Для этого использовали автономного агента с одним навыком и одинаковую выгрузку правил Ideco NGFW.

Такой формат важен для компаний, где безопасность и контроль данных стоят на первом месте. Если речь идет о банке, госструктуре или объекте КИИ, передавать чувствительные конфигурации во внешние облака не всегда допустимо, поэтому возможность работать с российской моделью в своем контуре становится практическим преимуществом.

Почему «настоящего» агентского теста не вышло

Авторы прямо отмечают, что получился скорее узкий прикладной прогон, чем полноценный агентский бенчмарк. Причина проста: в тесте использовали только одного агента, один навык и одну конкретную задачу, а значит результат показывает не универсальную «силу интеллекта», а поведение моделей в очень ограниченном сценарии.

Тем не менее даже такой формат полезен. Он помогает понять, как модель читает технические данные, умеет ли она удерживать контекст и насколько уверенно предлагает выводы для человека, который потом будет принимать решение. Для ИБ-специалистов это экономия времени на первичный разбор, а для бизнеса — шанс быстрее находить проблемы в рутинных проверках.

Что это значит на практике

Главный вывод здесь не в том, что одна модель «победила» другую, а в том, что у российских компаний появляется вариант для безопасной работы с чувствительными данными. Если модель справляется хотя бы с первичным triage, она уже может снять часть нагрузки с аналитика и ускорить аудит правил.

Для обычной команды это означает более быстрый старт расследования, меньше ручной рутины и понятный способ использовать ИИ там, где он действительно помогает. Если у вас есть похожие задачи — проверка конфигураций, разбор логов, поиск аномалий — их удобно выносить в ИИ-сервис и смотреть, где он экономит время без лишнего риска.

Частые вопросы

Зачем вообще сравнивать модели на аудите файрвола?

Чтобы понять, может ли ИИ помочь быстро разбирать сложные правила безопасности и где нужна сильная модель, а где достаточно более доступной.

Почему российская модель здесь особенно важна?

Потому что не всем компаниям можно отправлять чувствительные данные во внешние зарубежные облака. Для таких случаев важна работа в российском контуре.

Можно ли доверить ИИ полный аудит безопасности?

Пока лучше рассматривать ИИ как помощника: он ускоряет первичный разбор и подсказывает, куда смотреть дальше, но финальное решение должен принимать специалист.