GigaChat vs. Opus: Uma Tentativa de Comparação em Auditoria de Firewall com Agentes
Este artigo compara o desempenho do GigaChat Max e do Claude Opus 4.8 em uma tarefa de auditoria de regras de firewall. A análise revela diferenças significativas na capacidade de processamento, detecção de falhas e custo operacional, destacando a importância da qualidade do modelo em tarefas críticas de cibersegurança.
MundiX News·15 de junho de 2026·8 min de leitura·👁 7 views
A Ideco realizou um teste comparativo entre dois modelos de linguagem grande (LLM): o GigaChat Max, desenvolvido na Rússia, e o Claude Opus 4.8, um modelo ocidental. O objetivo era avaliar a capacidade desses modelos em auditar regras de firewall Ideco NGFW, utilizando um agente autônomo com um conjunto de habilidades específico. A experiência buscou entender se modelos locais poderiam atender às rigorosas exigências de segurança de dados, especialmente para instituições financeiras e órgãos governamentais que operam em conformidade com regulamentações específicas.
O teste inicial, planejado para ser um cenário de agente completo, onde o agente se conectaria diretamente ao Ideco NGFW via API para extrair e analisar regras, falhou com o GigaChat. O modelo russo não conseguiu estabelecer a conexão inicial, demonstrando limitações em sua capacidade de "computer/tool use", essencial para a operação autônoma de agentes. Em contraste, o Claude Opus foi capaz de executar o cenário completo. Para viabilizar uma comparação justa, a equipe simplificou o teste, fornecendo aos modelos uma exportação de regras em formato CSV, removendo assim a camada de interação com a API e focando na capacidade analítica pura dos LLMs.
A configuração de teste consistiu em 104 regras de firewall com erros deliberadamente inseridos, incluindo regras críticas como drop any→any esquecidas antes de uma política default-deny, acesso de rede de convidados a servidores internos por portas sensíveis (RDP, SQL, SSH), e publicações da Internet para a DMZ sem inspeção de IPS/DPI. O Claude Opus 4.8 apresentou um relatório detalhado, classificando as descobertas por severidade e identificando corretamente todas as falhas críticas e de alto risco. Ele compreendeu as implicações das regras mal configuradas, como o impacto de uma regra drop mal posicionada na visibilidade do tráfego e a natureza de "mina terrestre" de regras de accept sobrepostas por drop. O modelo também ofereceu sugestões arquiteturalmente sólidas, alinhadas com as melhores práticas do Ideco NGFW.
Por outro lado, o GigaChat Max, apesar de ter recebido a mesma entrada de dados e habilidade de auditoria, produziu um relatório significativamente inferior. Ele identificou um número irreal de "regras redundantes" (4083 em um conjunto de 104 regras), resultado de uma contagem combinatória de pares de regras em vez de uma análise semântica. Mais preocupante foi a declaração de que "nenhuma regra insegura foi detectada", falhando em identificar qualquer uma das falhas críticas intencionalmente inseridas, incluindo aquelas explicitamente marcadas como erro pelo autor. Este resultado de falso negativo é particularmente perigoso, pois pode levar a uma falsa sensação de segurança.
A comparação direta mostrou que o Opus superou o GigaChat em todos os aspectos avaliados: execução do cenário de agente, análise de CSV, detecção de falhas críticas e de alto risco, identificação de duplicatas reais, compreensão de sobreposição de regras e contextualização do produto. Além disso, o GigaChat consumiu significativamente mais tokens e custou mais caro em termos monetários do que o Opus, apesar de entregar um resultado de qualidade inferior. A conclusão é que, para tarefas críticas de cibersegurança como auditoria de firewall, a qualidade e a confiabilidade do modelo são primordiais, e os modelos ocidentais ainda lideram nesse quesito específico. No entanto, o desenvolvimento de LLMs locais é crucial para cenários onde os dados sensíveis não podem sair do país, e seu progresso continuará sendo monitorado.
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A Ideco realizou um teste comparativo entre dois modelos de linguagem grande (LLM): o GigaChat Max, desenvolvido na Rússia, e o Claude Opus 4.8, um modelo ocidental. O objetivo era avaliar a capacidade desses modelos em auditar regras de firewall Ideco NGFW, utilizando um agente autônomo com um conjunto de habilidades específico. A experiência buscou entender se modelos locais poderiam atender às rigorosas exigências de segurança de dados, especialmente para instituições financeiras e órgãos governamentais que operam em conformidade com regulamentações específicas.
O teste inicial, planejado para ser um cenário de agente completo, onde o agente se conectaria diretamente ao Ideco NGFW via API para extrair e analisar regras, falhou com o GigaChat. O modelo russo não conseguiu estabelecer a conexão inicial, demonstrando limitações em sua capacidade de "computer/tool use", essencial para a operação autônoma de agentes. Em contraste, o Claude Opus foi capaz de executar o cenário completo. Para viabilizar uma comparação justa, a equipe simplificou o teste, fornecendo aos modelos uma exportação de regras em formato CSV, removendo assim a camada de interação com a API e focando na capacidade analítica pura dos LLMs.
A configuração de teste consistiu em 104 regras de firewall com erros deliberadamente inseridos, incluindo regras críticas como drop any→any esquecidas antes de uma política default-deny, acesso de rede de convidados a servidores internos por portas sensíveis (RDP, SQL, SSH), e publicações da Internet para a DMZ sem inspeção de IPS/DPI. O Claude Opus 4.8 apresentou um relatório detalhado, classificando as descobertas por severidade e identificando corretamente todas as falhas críticas e de alto risco. Ele compreendeu as implicações das regras mal configuradas, como o impacto de uma regra drop mal posicionada na visibilidade do tráfego e a natureza de "mina terrestre" de regras de accept sobrepostas por drop. O modelo também ofereceu sugestões arquiteturalmente sólidas, alinhadas com as melhores práticas do Ideco NGFW.
Por outro lado, o GigaChat Max, apesar de ter recebido a mesma entrada de dados e habilidade de auditoria, produziu um relatório significativamente inferior. Ele identificou um número irreal de "regras redundantes" (4083 em um conjunto de 104 regras), resultado de uma contagem combinatória de pares de regras em vez de uma análise semântica. Mais preocupante foi a declaração de que "nenhuma regra insegura foi detectada", falhando em identificar qualquer uma das falhas críticas intencionalmente inseridas, incluindo aquelas explicitamente marcadas como erro pelo autor. Este resultado de falso negativo é particularmente perigoso, pois pode levar a uma falsa sensação de segurança.
A comparação direta mostrou que o Opus superou o GigaChat em todos os aspectos avaliados: execução do cenário de agente, análise de CSV, detecção de falhas críticas e de alto risco, identificação de duplicatas reais, compreensão de sobreposição de regras e contextualização do produto. Além disso, o GigaChat consumiu significativamente mais tokens e custou mais caro em termos monetários do que o Opus, apesar de entregar um resultado de qualidade inferior. A conclusão é que, para tarefas críticas de cibersegurança como auditoria de firewall, a qualidade e a confiabilidade do modelo são primordiais, e os modelos ocidentais ainda lideram nesse quesito específico. No entanto, o desenvolvimento de LLMs locais é crucial para cenários onde os dados sensíveis não podem sair do país, e seu progresso continuará sendo monitorado.
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