高度なマルウェアのリバースエンジニアリングには、トップクラスのセキュリティ研究者でも4〜6週間かかることがあります。研究者はソフトウェアを分解して動作を理解し、新たな情報を発見するたびに作業を戻ることも少なくありません。SentinelOneのチーフAIオフィサーであるGregor Stewart氏は、OpenAI Daybreakによって、人間レベルのリバースエンジニアリング結果を約8時間で生成できるようになったと述べています。
深い解析に必要な時間が短縮されたことで、OpenAIはSentinelOneの研究者が、より多くのマルウェアを調査し、サンプル間で発見事項を結び付ける余地を与えています。この広い視野によって、個別の調査では見落とされがちな関係性が明らかになることが多いのです。Stewart氏はこの機会を「かつては手の届かなかった種類の情報収集力」と表現しています。
Daybreakは、防御側にサイバーセキュリティ業務向けのOpenAIモデルへのアクセスを提供します。SentinelOneはこれらの機能を使ってマルウェアをリバースエンジニアリングしており、解析が速くなったことで研究者はより多くの検体を調査できるようになりました。Stewart氏は、結果に対する責任は依然として自分のチームにあると強調します。「自動化できないのは責任だけだ」と彼は言います。アーキテクチャの変更に関する判断には引き続き人の確認が必要であり、一方で個別の修正は自動化に適している場合もあるということです。
これまでSentinelOneは、発見した最も重大な脅威に対してのみ詳細な調査を行ってきました。Stewart氏は「ごく少数のソフトウェアしかリバースエンジニアリングできなかった」と話します。解析が速くなったことで、研究者はマルウェアの全体像のはるかに大きな部分を把握できるようになりました。無関係な2つのサンプルから見つかった同じコンポーネントは、顧客調査の手がかりとなり、会社がより遠くから防御し、より先手を打つことにつながります。
Stewart氏によれば、OpenAIのサイバー機能を利用できることで、社内のより多くの人がセキュリティ業務の責任を担えるようになっています。開発者も、ソフトウェアを構築しながらセキュリティ上の問題に対処できる可能性があるといいます。
出典: OpenAI Blog · 要約：HeadlinesBriefing