SentinelOne cuts malware analysis from weeks to hours

Reverse engineering a sophisticated piece of malware can take a top security researcher four to six weeks. It is painstaking work in which researchers pull apart software to understand how it behaves, often retracing their steps as they uncover new information. Gregor Stewart, Chief AI Officer at Sentinel One, says OpenAI Daybreak can now produce human-level reverse-engineering output in roughly eight hours.

By reducing the time needed for deep analysis, OpenAI gives Sentinel One's researchers room to investigate more malware and connect findings across samples. That wider view often reveals relationships that isolated investigations might miss. Stewart describes the opportunity as "a kind of intelligence that we were never able to afford before."

Daybreak gives defenders access to OpenAI models for cybersecurity work. Sentinel One uses these capabilities to reverse engineer malware, and faster analysis gives its researchers more capacity to investigate additional samples. Stewart emphasizes that his team remains responsible for the outcome. "The only thing that can't be automated is accountability," he says. Decisions to change the architecture still warrant human review, while point fixes may be better suited for automation.

Historically, Sentinel One reserved deep investigation for the most important threats it uncovered. "We were only able to reverse very small numbers of pieces of software," Stewart says. With faster analysis, researchers can map a much larger part of the malware landscape. A component found in two unrelated samples could give researchers a lead during a customer investigation, helping the company defend further out and be more proactive.

Stewart says access to OpenAI's cyber capabilities is allowing more people across the company to take responsibility for security work. Developers may also be able to address security issues as they build software.

قد يستغرق الهندسة العكسية لبرمجية خبيثة متطورة من باحث أمني مرموق أربعة إلى ستة أسابيع. وهو عمل شاق يفكك فيه الباحثون البرمجيات لفهم سلوكها، وغالباً ما يعودون إلى خطواتهم السابقة كلما اكتشفوا معلومات جديدة. ويقول غريغور ستيوارت، كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي في SentinelOne، إن OpenAI Daybreak يستطيع الآن إنتاج مخرجات هندسة عكسية بمستوى بشري في حوالي ثماني ساعات.

ومن خلال تقليص الوقت اللازم للتحليل المعمّق، تمنح OpenAI باحثي SentinelOne مساحة لفحص برمجيات خبيثة أكثر وربط النتائج عبر العينات المختلفة. وغالباً ما تكشف هذه الرؤية الأوسع عن علاقات قد تفوت التحقيقات المنفصلة. ويصف ستيوارت هذه الفرصة بأنها "نوع من الذكاء لم نكن قادرين على تحمّل كلفته من قبل".

تتيح Daybreak للمدافعين الوصول إلى نماذج OpenAI لأعمال الأمن السيبراني. وتستخدم SentinelOne هذه القدرات في الهندسة العكسية للبرمجيات الخبيثة، ويمنح التحليل الأسرع باحثيها قدرة أكبر على فحص عينات إضافية. ويؤكد ستيوارت أن فريقه يظل مسؤولاً عن النتيجة. ويقول: "الشيء الوحيد الذي لا يمكن أتمتته هو المساءلة." ولا تزال قرارات تغيير البنية المعمارية تستدعي مراجعة بشرية، بينما قد تكون الإصلاحات الموضعية أنسب للأتمتة.

تاريخياً، كانت SentinelOne تحتفظ بالتحقيق المعمّق لأخطر التهديدات التي تكتشفها. ويقول ستيوارت: "لم نكن قادرين إلا على الهندسة العكسية لأعداد قليلة جداً من البرمجيات." ومع التحليل الأسرع، يستطيع الباحثون رسم خريطة لـجزء أكبر بكثير من مشهد البرمجيات الخبيثة. فمكوّن واحد يُعثر عليه في عينتين غير مرتبطتين قد يمنح الباحثين خيطاً مهماً خلال تحقيق لأحد العملاء، ويساعد الشركة على الدفاع بعيداً وأن تكون أكثر استباقية.

ويقول ستيوارت إن الوصول إلى القدرات السيبرانية لـ OpenAI يتيح لعدد أكبر من موظفي الشركة تحمّل مسؤولية العمل الأمني. كما قد يتمكن المطورون من معالجة الثغرات الأمنية أثناء بناء البرمجيات.

একটি জটিল ম্যালওয়্যার রিভার্স ইঞ্জিনিয়ার করতে একজন শীর্ষস্থানীয় নিরাপত্তা গবেষকের চার থেকে ছয় সপ্তাহ লাগতে পারে। এটি একটি শ্রমসাধ্য কাজ, যেখানে গবেষকরা সফটওয়্যারটি বিচ্ছিন্ন করে তার আচরণ বোঝার চেষ্টা করেন, এবং নতুন তথ্য পেলে প্রায়শই আগের ধাপগুলোতে ফিরে যান। SentinelOne-এর চিফ AI অফিসার Gregor Stewart বলেন, OpenAI Daybreak এখন প্রায় আট ঘণ্টায় মানবস্তরের রিভার্স ইঞ্জিনিয়ারিং ফল তৈরি করতে পারে।

গভীর বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজনীয় সময় কমিয়ে দেওয়ায়, OpenAI SentinelOne-এর গবেষকদের আরও বেশি ম্যালওয়্যার তদন্ত করার এবং বিভিন্ন নমুনার মধ্যে তথ্য সংযুক্ত করার সুযোগ দিচ্ছে। এই বৃহত্তর দৃষ্টিভঙ্গি প্রায়শই এমন সম্পর্ক উন্মোচন করে, যা বিচ্ছিন্ন তদন্তে ধরা নাও পড়তে পারে। Stewart এই সুযোগকে "এমন একধরনের বুদ্ধিমত্তা যা আমরা আগে কখনো সামর্থ্যের মধ্যে আনতে পারিনি" বলে বর্ণনা করেন।

Daybreak প্রতিরক্ষকদের সাইবার নিরাপত্তার কাজে OpenAI-এর মডেল ব্যবহারের সুযোগ দেয়। SentinelOne এই সক্ষমতা ম্যালওয়্যার রিভার্স ইঞ্জিনিয়ার করতে ব্যবহার করে, এবং দ্রুত বিশ্লেষণ গবেষকদের অতিরিক্ত নমুনা তদন্তের সক্ষমতা বাড়ায়। Stewart জোর দিয়ে বলেন, ফলাফলের দায়িত্ব এখনো তাঁর দলের। "যে জিনিসটি স্বয়ংক্রিয় করা যায় না তা হলো দায়বদ্ধতা," তিনি বলেন। স্থাপত্য পরিবর্তনের সিদ্ধান্তে এখনো মানুষের পর্যালোচনা প্রয়োজন, তবে ছোট ছোট সমাধান স্বয়ংক্রিয়করণের জন্য বেশি উপযুক্ত হতে পারে।

ঐতিহাসিকভাবে, SentinelOne তাদের আবিষ্কৃত সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হুমকির জন্য গভীর তদন্ত সংরক্ষণ করত। Stewart বলেন, "আমরা খুব অল্প সংখ্যক সফটওয়্যারের রিভার্স ইঞ্জিনিয়ারিং করতে পারতাম।" দ্রুত বিশ্লেষণের মাধ্যমে গবেষকরা ম্যালওয়্যার পরিস্থিতির অনেক বড় অংশের মানচিত্র তৈরি করতে পারেন। দুটি সম্পর্কহীন নমুনায় পাওয়া একটি উপাদান গ্রাহক তদন্তের সময় গবেষকদের সূত্র দিতে পারে, যা কোম্পানিকে আরও দূরে থেকে রক্ষা করতে এবং আরও সক্রিয় হতে সাহায্য করে।

Stewart বলেন, OpenAI-এর সাইবার সক্ষমতায় প্রবেশাধিকার কোম্পানির আরও বেশি মানুষকে নিরাপত্তার কাজের দায়িত্ব নিতে সক্ষম করছে। সফটওয়্যার তৈরির সময় ডেভেলপাররাও নিরাপত্তা সমস্যার সমাধান করতে পারেন।

Das Reverse Engineering einer ausgeklügelten Schadsoftware kann einen führenden Sicherheitsforscher vier bis sechs Wochen kosten. Es ist mühsame Arbeit, bei der Forscher Software auseinandernehmen, um ihr Verhalten zu verstehen, und dabei oft zurückgehen, sobald sie neue Erkenntnisse gewinnen. Gregor Stewart, Chief AI Officer bei SentinelOne, sagt, dass OpenAI Daybreak heute in etwa acht Stunden ein Reverse-Engineering-Ergebnis auf menschlichem Niveau liefern kann.

Indem OpenAI die für eine tiefgehende Analyse nötige Zeit verkürzt, verschafft es den Forschern von SentinelOne Spielraum, mehr Schadsoftware zu untersuchen und Erkenntnisse über verschiedene Proben hinweg zu verknüpfen. Dieser breitere Blick deckt oft Zusammenhänge auf, die isolierte Untersuchungen übersehen könnten. Stewart beschreibt diese Chance als "eine Form von Intelligenz, die wir uns nie leisten konnten".

Daybreak gibt Verteidigern Zugang zu OpenAI-Modellen für Cybersicherheitsarbeit. SentinelOne nutzt diese Fähigkeiten, um Schadsoftware per Reverse Engineering zu analysieren, und die schnellere Analyse verschafft seinen Forschern mehr Kapazität für zusätzliche Proben. Stewart betont, dass sein Team weiterhin für das Ergebnis verantwortlich bleibt. "Das Einzige, was nicht automatisiert werden kann, ist Verantwortung", sagt er. Entscheidungen über Architekturänderungen erfordern weiterhin eine menschliche Prüfung, während gezielte Korrekturen besser für Automatisierung geeignet sein können.

Bisher hob sich SentinelOne tiefgehende Untersuchungen für die wichtigsten Bedrohungen auf, die es entdeckte. "Wir konnten nur sehr wenige Softwareteile per Reverse Engineering analysieren", sagt Stewart. Mit schnellerer Analyse können Forscher einen deutlich größeren Teil der Malware-Landschaft kartieren. Eine Komponente, die in zwei unabhängigen Proben auftaucht, kann Forschern während der Untersuchung eines Kunden einen Hinweis geben und dem Unternehmen helfen, weiter im Voraus zu verteidigen und proaktiver zu handeln.

Stewart sagt, dass der Zugang zu den Cyberfähigkeiten von OpenAI mehr Mitarbeitern im Unternehmen ermöglicht, Verantwortung für Sicherheitsaufgaben zu übernehmen. Auch Entwickler könnten Sicherheitsprobleme bereits beim Erstellen von Software angehen.

La ingeniería inversa de un malware sofisticado puede llevar a un investigador de seguridad de primer nivel entre cuatro y seis semanas. Es un trabajo minucioso en el que los investigadores desmontan el software para comprender su comportamiento, a menudo volviendo sobre sus pasos a medida que descubren nueva información. Gregor Stewart, director de IA de SentinelOne, afirma que OpenAI Daybreak puede producir ahora un resultado de ingeniería inversa de nivel humano en aproximadamente ocho horas.

Al reducir el tiempo necesario para un análisis profundo, OpenAI brinda a los investigadores de SentinelOne espacio para investigar más malware y conectar los hallazgos entre muestras. Esa visión más amplia suele revelar relaciones que las investigaciones aisladas podrían pasar por alto. Stewart describe la oportunidad como "una especie de inteligencia que nunca pudimos permitirnos antes".

Daybreak ofrece a los defensores acceso a los modelos de OpenAI para trabajos de ciberseguridad. SentinelOne utiliza estas capacidades para realizar ingeniería inversa de malware, y un análisis más rápido da a sus investigadores más capacidad para examinar muestras adicionales. Stewart subraya que su equipo sigue siendo responsable del resultado. "Lo único que no puede automatizarse es la responsabilidad", afirma. Las decisiones para cambiar la arquitectura siguen requiriendo revisión humana, mientras que las correcciones puntuales pueden ser más adecuadas para la automatización.

Históricamente, SentinelOne reservaba la investigación profunda para las amenazas más importantes que descubría. "Solo podíamos hacer ingeniería inversa a un número muy reducido de programas", explica Stewart. Con un análisis más rápido, los investigadores pueden trazar un mapa de una parte mucho mayor del panorama del malware. Un componente encontrado en dos muestras no relacionadas podría darles una pista durante la investigación de un cliente, ayudando a la empresa a defender más lejos y a ser más proactiva.

Stewart afirma que el acceso a las capacidades de ciberseguridad de OpenAI permite que más personas de la empresa asuman la responsabilidad del trabajo de seguridad. Los desarrolladores también podrían abordar los problemas de seguridad a medida que construyen software.

La rétro-ingénierie d'un logiciel malveillant sophistiqué peut prendre à un chercheur en sécurité de premier plan quatre à six semaines. C'est un travail minutieux au cours duquel les chercheurs décortiquent les logiciels pour comprendre leur comportement, en revenant souvent sur leurs pas à mesure qu'ils découvrent de nouvelles informations. Gregor Stewart, directeur de l'IA chez SentinelOne, affirme qu'OpenAI Daybreak peut désormais produire un résultat de rétro-ingénierie de niveau humain en environ huit heures.

En réduisant le temps nécessaire à une analyse approfondie, OpenAI donne aux chercheurs de SentinelOne la possibilité d'étudier davantage de malwares et de relier les découvertes entre les échantillons. Cette vision plus large révèle souvent des liens que des enquêtes isolées pourraient manquer. Stewart décrit cette opportunité comme « une forme d'intelligence que nous n'avons jamais pu nous offrir auparavant ».

Daybreak donne aux défenseurs accès aux modèles d'OpenAI pour les travaux de cybersécurité. SentinelOne utilise ces capacités pour faire de la rétro-ingénierie de malwares, et une analyse plus rapide donne à ses chercheurs davantage de capacité pour examiner des échantillons supplémentaires. Stewart souligne que son équipe reste responsable du résultat. « Seule la responsabilité ne peut pas être automatisée », affirme-t-il. Les décisions de modification de l'architecture doivent toujours faire l'objet d'un examen humain, tandis que les correctifs ponctuels peuvent mieux se prêter à l'automatisation.

Par le passé, SentinelOne réservait l'investigation approfondie aux menaces les plus importantes qu'elle découvrait. « Nous ne pouvions faire de la rétro-ingénierie que sur un très petit nombre de logiciels », explique Stewart. Grâce à une analyse plus rapide, les chercheurs peuvent cartographier une part bien plus large du paysage des malwares. Un composant retrouvé dans deux échantillons sans lien apparent peut fournir une piste lors de l'enquête d'un client, aidant l'entreprise à se défendre plus en amont et à être plus proactive.

Stewart affirme que l'accès aux capacités cyber d'OpenAI permet à davantage de collaborateurs de l'entreprise d'assumer la responsabilité des travaux de sécurité. Les développeurs pourraient également corriger les failles de sécurité au fur et à mesure qu'ils construisent leurs logiciels.

किसी जटिल मैलवेयर की रिवर्स इंजीनियरिंग में एक शीर्ष सुरक्षा शोधकर्ता को चार से छह सप्ताह लग सकते हैं। यह एक कठिन और बारीक काम है, जिसमें शोधकर्ता सॉफ़्टवेयर को तोड़-तोड़कर देखते हैं कि वह कैसे व्यवहार करता है, और नई जानकारी मिलने पर अक्सर अपने कदम वापस लौटकर दोबारा जाँचते हैं। SentinelOne के चीफ AI ऑफ़िसर Gregor Stewart कहते हैं कि OpenAI Daybreak अब लगभग आठ घंटों में मानव-स्तर का रिवर्स इंजीनियरिंग आउटपुट दे सकता है।

गहन विश्लेषण में लगने वाला समय घटाकर, OpenAI SentinelOne के शोधकर्ताओं को अधिक मैलवेयर की जाँच करने और विभिन्न नमूनों के निष्कर्षों को जोड़ने की गुंजाइश देता है। यह व्यापक दृष्टिकोण अक्सर ऐसे संबंध उजागर करता है जो अलग-थलग जाँच में छूट सकते हैं। Stewart इस अवसर को "एक ऐसी बुद्धिमत्ता जिसे हम पहले कभी वहन नहीं कर पाते थे" बताते हैं।

Daybreak रक्षकों को साइबर सुरक्षा कार्य के लिए OpenAI मॉडलों तक पहुँच देता है। SentinelOne इन क्षमताओं का उपयोग मैलवेयर की रिवर्स इंजीनियरिंग के लिए करता है, और तेज़ विश्लेषण से उसके शोधकर्ताओं के पास अतिरिक्त नमूनों की जाँच की अधिक क्षमता आती है। Stewart बल देते हैं कि परिणाम की ज़िम्मेदारी अब भी उनकी टीम की है। "केवल जवाबदेही ही ऐसी चीज़ है जिसे स्वचालित नहीं किया जा सकता," वे कहते हैं। आर्किटेक्चर बदलने के फ़ैसलों के लिए अब भी मानव समीक्षा ज़रूरी है, जबकि छोटे-छोटे सुधार स्वचालन के लिए बेहतर हो सकते हैं।

ऐतिहासिक रूप से, SentinelOne गहन जाँच को अपने द्वारा खोजे गए सबसे महत्वपूर्ण खतरों के लिए सुरक्षित रखता था। Stewart कहते हैं, "हम सॉफ़्टवेयर के बहुत कम हिस्सों की ही रिवर्स इंजीनियरिंग कर पाते थे।" तेज़ विश्लेषण के साथ, शोधकर्ता मैलवेयर परिदृश्य के कहीं बड़े हिस्से का नक्शा बना सकते हैं। दो असंबंधित नमूनों में मिला एक घटक ग्राहक की जाँच के दौरान शोधकर्ताओं को सुराग दे सकता है, जिससे कंपनी दूर तक बचाव कर सके और अधिक सक्रिय बन सके।

Stewart के अनुसार, OpenAI की साइबर क्षमताओं तक पहुँच से कंपनी में और अधिक लोग सुरक्षा कार्य की ज़िम्मेदारी ले पा रहे हैं। डेवलपर भी सॉफ़्टवेयर बनाते समय सुरक्षा समस्याओं का समाधान कर सकते हैं।

Melakukan reverse engineering terhadap malware canggih bisa memakan waktu empat hingga enam minggu bagi peneliti keamanan kelas atas. Ini adalah pekerjaan yang melelahkan, di mana peneliti membongkar perangkat lunak untuk memahami cara kerjanya, sering kali kembali ke langkah sebelumnya saat menemukan informasi baru. Gregor Stewart, Chief AI Officer di SentinelOne, mengatakan OpenAI Daybreak kini mampu menghasilkan keluaran reverse engineering setara manusia dalam sekitar delapan jam.

Dengan memangkas waktu yang dibutuhkan untuk analisis mendalam, OpenAI memberi ruang bagi peneliti SentinelOne untuk menyelidiki lebih banyak malware dan menghubungkan temuan di berbagai sampel. Pandangan yang lebih luas ini sering mengungkap keterkaitan yang mungkin terlewat dalam investigasi terisolasi. Stewart menggambarkan peluang ini sebagai "sejenis kecerdasan yang tidak pernah bisa kami jangkau sebelumnya".

Daybreak memberi para pembela akses ke model OpenAI untuk pekerjaan keamanan siber. SentinelOne menggunakan kemampuan ini untuk melakukan reverse engineering malware, dan analisis yang lebih cepat memberi peneliti kapasitas lebih besar untuk menyelidiki sampel tambahan. Stewart menegaskan bahwa timnya tetap bertanggung jawab atas hasilnya. "Satu-satunya hal yang tidak bisa diotomatisasi adalah akuntabilitas," katanya. Keputusan untuk mengubah arsitektur tetap memerlukan peninjauan manusia, sementara perbaikan spesifik mungkin lebih cocok untuk otomatisasi.

Secara historis, SentinelOne menyimpan investigasi mendalam untuk ancaman paling penting yang mereka temukan. "Kami hanya mampu melakukan reverse engineering pada sangat sedikit perangkat lunak," kata Stewart. Dengan analisis yang lebih cepat, peneliti dapat memetakan bagian yang jauh lebih besar dari lanskap malware. Sebuah komponen yang ditemukan di dua sampel yang tidak berhubungan dapat memberi peneliti petunjuk selama investigasi pelanggan, membantu perusahaan bertahan lebih jauh dan lebih proaktif.

Stewart mengatakan akses ke kemampuan siber OpenAI memungkinkan lebih banyak orang di perusahaan untuk ikut bertanggung jawab atas pekerjaan keamanan. Pengembang juga mungkin dapat menangani masalah keamanan saat membangun perangkat lunak.

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。

A engenharia reversa de um malware sofisticado pode levar de quatro a seis semanas para um pesquisador de segurança de primeira linha. É um trabalho meticuloso, no qual os pesquisadores desmontam o software para entender como ele se comporta, muitas vezes voltando atrás à medida que descobrem novas informações. Gregor Stewart, diretor de IA da SentinelOne, afirma que o OpenAI Daybreak agora consegue produzir um resultado de engenharia reversa em nível humano em aproximadamente oito horas.

Ao reduzir o tempo necessário para uma análise aprofundada, a OpenAI dá aos pesquisadores da SentinelOne espaço para investigar mais malwares e conectar descobertas entre amostras. Essa visão mais ampla costuma revelar relações que investigações isoladas poderiam deixar passar. Stewart descreve a oportunidade como "um tipo de inteligência que nunca conseguimos pagar antes".

O Daybreak dá aos defensores acesso aos modelos da OpenAI para trabalhos de cibersegurança. A SentinelOne usa esses recursos para fazer engenharia reversa de malwares, e uma análise mais rápida dá a seus pesquisadores mais capacidade para investigar amostras adicionais. Stewart enfatiza que sua equipe continua responsável pelo resultado. "A única coisa que não pode ser automatizada é a responsabilidade", diz ele. Decisões para mudar a arquitetura ainda exigem revisão humana, enquanto correções pontuais podem ser mais adequadas à automação.

Historicamente, a SentinelOne reservava a investigação profunda para as ameaças mais importantes que descobria. "Só conseguíamos fazer engenharia reversa de um número muito pequeno de softwares", diz Stewart. Com uma análise mais rápida, os pesquisadores podem mapear uma parte muito maior do cenário de malwares. Um componente encontrado em duas amostras não relacionadas pode dar aos pesquisadores uma pista durante a investigação de um cliente, ajudando a empresa a se defender mais longe e a ser mais proativa.

Stewart afirma que o acesso aos recursos cibernéticos da OpenAI permite que mais pessoas na empresa assumam responsabilidade pelo trabalho de segurança. Os desenvolvedores também podem tratar questões de segurança à medida que constroem software.

Обратный инжиниринг сложного вредоносного ПО может занять у ведущего специалиста по безопасности четыре–шесть недель. Это кропотливая работа, в ходе которой исследователи разбирают программу, чтобы понять её поведение, и часто возвращаются назад по мере получения новой информации. Грегор Стюарт, директор по ИИ компании SentinelOne, говорит, что OpenAI Daybreak теперь может выдать результат обратного инжиниринга на уровне человека примерно за восемь часов.

Сокращая время, необходимое для глубокого анализа, OpenAI даёт исследователям SentinelOne возможность изучать больше вредоносного ПО и связывать выводы между образцами. Такой более широкий взгляд часто выявляет связи, которые могли бы ускользнуть от изолированных расследований. Стюарт описывает эту возможность как «разновидность интеллекта, которую мы никогда не могли себе позволить».

Daybreak предоставляет защитникам доступ к моделям OpenAI для задач кибербезопасности. SentinelOne использует эти возможности для обратного инжиниринга вредоносного ПО, а более быстрый анализ даёт её исследователям больше ресурсов для изучения дополнительных образцов. Стюарт подчёркивает, что ответственность за результат по-прежнему несёт его команда. «Единственное, что нельзя автоматизировать, — это ответственность», — говорит он. Решения об изменении архитектуры по-прежнему требуют проверки человеком, тогда как точечные исправления могут лучше подходить для автоматизации.

Ранее SentinelOne приберегала глубокие расследования для самых важных угроз, которые обнаруживала. «Мы могли подвергнуть обратному инжинирингу лишь очень небольшое количество программ», — говорит Стюарт. Благодаря более быстрому анализу исследователи могут картировать гораздо большую часть ландшафта вредоносного ПО. Компонент, найденный в двух несвязанных образцах, может дать исследователям зацепку в ходе расследования у клиента, помогая компании защищаться с большим упреждением и действовать более проактивно.

Стюарт говорит, что доступ к киберсредствам OpenAI позволяет всё большему числу сотрудников компании брать на себя ответственность за работу с безопасностью. Разработчики также могут устранять проблемы безопасности по мере создания программного обеспечения.

逆向工程一款复杂的恶意软件,顶尖安全研究人员可能需要四到六周的时间。这是一项艰苦细致的工作,研究人员需要拆解软件以了解其行为方式,并且常常在发现新信息时回溯之前的步骤。SentinelOne首席AI官Gregor Stewart表示,OpenAI Daybreak现在可以在大约八小时内生成达到人类水平的逆向工程输出。

通过缩短深度分析所需的时间,OpenAI让SentinelOne的研究人员有余力调查更多恶意软件,并关联不同样本中的发现。这种更广阔的视野往往能揭示孤立调查可能遗漏的关联。Stewart将这一机遇描述为“一种我们过去从未负担得起的情报能力”。

Daybreak为防御方提供了OpenAI模型的网络安全应用能力。SentinelOne利用这些能力对恶意软件进行逆向工程,更快的分析使其研究人员能够调查更多样本。Stewart强调,他的团队仍对结果负责。他说:“唯一无法自动化的是问责。”改变架构的决定仍需人工审查,而针对单点的修复则可能更适合自动化处理。

过去,SentinelOne只会对其发现的最重要威胁进行深入调查。Stewart表示:“我们过去只能对极少数的软件进行逆向分析。”借助更快的分析速度,研究人员能够描绘出更大范围的恶意软件态势。在两个互不相关的样本中发现的同一组件,可能会在客户调查中为研究人员提供线索,帮助公司将防御范围延伸得更远,并变得更加主动。

Stewart表示,借助OpenAI的网络安全能力,公司内更多人员得以承担安全工作的责任。开发人员在构建软件时也可能同步解决安全问题。