Разработчик NGR Softlab выпустил модель DivergentGPT-2 для поиска аномалий в данных. Решение выявляет подозрительную активность пользователей и информационных систем, сокращая число ложных срабатываний и нагрузку на аналитиков в сфере ИБ. Модель весит 30 Мб и работает в хранилище данных ClickHouse.

В сравнении с предыдущей версией в DivergentGPT-2 четырехкратно увеличилась глубина анализируемого контекста, со 128 до 512 точек, а также повысилось качество анализа временных рядов. Модель учитывает более длительную историю событий и точнее отличает подозрительную активность от естественных изменений в поведении пользователей.

На открытом наборе данных TSB-UAD модель превзошла предыдущую версию по точности обнаружения аномалий и снизила количество ложноположительных срабатываний. В сравнительном тестировании на 147 временных рядах она показала разницу в точности прогнозирования менее 1% по сравнению с Chronos-2 от Amazon, TimesFM-2.5 от Google, TiRex от NXAI и Toto-2.0-22m от Datadog.

Базовую модель DivergentGPT для поиска аномалий и анализа событий ИБ NGR Softlab внедрила в промышленную эксплуатацию в июле 2026 года.