недетерминированности и проблем управления изменениями; а также GenAI (Generative AI, генеративный искусственный интеллект), интегрированный в устаревшие системы SIEM/SOAR (Security Information and Event Management / Security Orchestration, Automation and Response, управление информацией и событиями безопасности / оркестрация, автоматизация и реагирование безопасности), которые все еще требуют ручного написания правил. Предлагаемая мультиагентная система включает узконаправленные агенты с одностраничными контрактами, координацию через открытый протокол A2A (Agent-to-Agent, «агент-агенту», открытый Google и переданный Linux Foundation), интеграцию с окружением через MCP (Model Context Protocol, протокол контекста моделей, предоставленный Anthropic), привилегированного агента-рецензента, использующего OPA (Open Policy Agent) и Kyverno для детерминированного применения политик, а также человека в цикле (human-in-the-loop) как первостепенный выход. Перед любым вызовом LLM модель Isolation Forest предварительно фильтрует телеметрию, отправляя только аномальные образцы агентам на базе LLM. Агент-рецензент использует OPA для бизнес-инвариантов безопасности (радиус поражения, уверенность, обратимость) и Kyverno для инвариантов безопасности платформы (доверенные реестры, сетевые политики). Измеренные результаты включают улучшение MTTD (Mean Time to Detect, среднее время обнаружения) и MTTR (Mean Time to Respond, среднее время реагирования) на 40%, более 80 автоматически сгенерированных правил обнаружения и снижение ручных затрат на новые правила в 12 раз. Система может одновременно мониторить 10–20 сетевых функций 5G. Ограничения применимы, когда количество правил мало, логика обнаружения должна быть детерминированной или инженерные функции не охватывают политики безопасности