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。研究者がソフトウェアを分解してその挙動を理解し、新たな情報が判明するたびに手順をやり直すことも多い、骨の折れる作業です。SentinelOneの最高AI責任者であるグレゴール・スチュワート氏は、OpenAI Daybreakが now 約8時間で人間レベルのリバースエンジニアリング出力を生成できると述べています。
深い分析に必要な時間を短縮することで、OpenAIはSentinelOneの研究者により多くのマルウェアを調査し、サンプル全体にわたって知見を結びつける余裕をもたらします。こうした幅広い視点は、個別の調査では見逃されがちな関連性を明らかにすることがよくあります。スチュワート氏はこの機会を「これまで手が届かなかった一種のインテリジェンス」と表現しています。
「トップクラスの研究者が4〜6週間かけていた作業を、AIは今や人間レベルの出力でおよそ8時間で行っています。」—グレゴール・スチュワート、最高AI責任者、SentinelOne
より短時間でより多くのマルウェアを調査
Daybreakは、サイバーセキュリティ業務向けにOpenAIモデルへのアクセスを防御者に提供します。SentinelOneはこれらの機能を利用してマルウェアのリバースエンジニアリングを行い、ソフトウェアを検証してその挙動を理解します。より速い分析により、研究者はさらなるサンプルを調査する余裕を得ています。
スチュワート氏は、結果に対する責任は引き続きチームにあると強調します。「自動化できない唯一のものは説明責任です」と彼は言います。「アーキテクチャを変更する決定のようなものは、依然として人間の目で確認したいものです。一方、ポイント修正やソフトウェアの動作を根本的に変えないものは、自動化に向いているかもしれません」と彼は付け加えます。
脅威全体の関連性を把握
これまで、SentinelOneの研究チームは、最も興味深いまたは重要な脅威にのみ深い調査のリソースを割かざるを得ませんでした。「ごく少数のソフトウェアしかリバースできませんでした」とスチュワート氏は言います。比較するサンプルが少ないほど、脅威間のつながりを見出す機会も少なくなっていました。
「より高速なリバースエンジニアリングにより、マルウェアのランドスケープのはるかに広い範囲をマッピングし、その変化に追いつくことができます。これにより、研究者は脅威がどのように関連し、それらの関係がどう進化しているかを、より明確に把握できます。」—グレゴール・スチュワート、最高AI責任者、SentinelOne
Daybreakによるより高速な分析により、研究者はより多くのマルウェアサンプルを比較し、共通コンポーネントを探す機会を得ています。たとえば、一見無関係な2つのサンプルで見つかったコンポーネントは、顧客調査の際に追跡すべき手がかりとなり得ます。
より多くのサンプルにわたって知見を比較することで、脅威間のより広範な関係も明らかになります。スチュワート氏は、それらの関係を把握することは「防御をより先へと広げ、防御をよりプロアクティブにする」のに役立つと述べています。
より多くのチームがセキュリティ業務に取り組めるように
SentinelOne社内では、OpenAIのサイバー機能へのアクセスにより、より多くの人々がセキュリティ業務の責任を担えるようになっているとスチュワート氏は言います。「今ではほぼ全員が、数か月前まで入手困難だった種類の専門知識にアクセスできます」と彼は言います。より多くのチームメンバーが、少数の専門家に頼ることなく自ら問題を調査できるようになっています。
スチュワート氏は、OpenAIのサイバー機能をコード作成に取り入れ、SentinelOneの開発者が構築中にセキュリティ問題に対処できるようにしたいと考えています。
「OpenAIは、開発チームの全員にエキスパートレベルのサイバー機能を提供することで、優位性を防御者側へとシフトさせています。」—グレゴール・スチュワート、最高AI責任者、SentinelOne