SentinelOne የጎጂ ሶፍትዌር ትንተናን ከሳምንታት ወደ ሰዓታት አሳጠረ
SentinelOne በOpenAI Daybreak አማካይነት ሳምንታትን የሚወስድ የጎጂ ሶፍትዌር ትንተናን ወደ ሰዓታት በማሳጠር፣ ተጨማሪ ስጋቶችን የመመርመር አቅም እየፈጠረ ነው።
8
የጎጂ ሶፍትዌር መዋቅርና አሠራር ለመተንተን የሚፈጅ ሰዓት፤ ከ4–6 ሳምንታት የቀነሰ
ውስብስብ የሆነ ጎጂ ሶፍትዌር መዋቅርና አሠራር መተንተን፣ አንድን ከፍተኛ ብቃት ያለው የደህንነት ተመራማሪ ከአራት እስከ ስድስት ሳምንታት ሊወስድበት ይችላል። ተመራማሪዎች ሶፍትዌሩ እንዴት እንደሚሠራ ለመረዳት ክፍሎቹን ነጣጥለው የሚመረምሩበት፣ አዲስ መረጃ ባገኙ ቁጥርም ብዙ ጊዜ ወደ ቀደሙት እርምጃዎቻቸው ተመልሰው የሚያጣሩበት፣ ትዕግሥትና ጥንቃቄ የሚጠይቅ ሥራ ነው። የSentinelOne ዋና የAI ኃላፊ ግሬጎር ስቱዋርት እንደሚሉት፣ OpenAI Daybreak አሁን የሶፍትዌር መዋቅርና አሠራር ትንተናን በስምንት ሰዓት ገደማ ከሰው ጋር በተመጣጣኝ ጥራት ማቅረብ ይችላል።
OpenAI ለጥልቅ ትንተና የሚያስፈልገውን ጊዜ በማሳጠር፣ የSentinelOne ተመራማሪዎች ተጨማሪ ጎጂ ሶፍትዌሮችን እንዲመረምሩና ከተለያዩ ናሙናዎች ያገኙትን መረጃ እንዲያገናኙ ዕድል ይሰጣቸዋል። ይህ ሰፊ እይታ ብዙ ጊዜ በተናጠል በሚደረጉ ምርመራዎች ሳይታወቁ ሊቀሩ የሚችሉ ግንኙነቶችን ያሳያል። ስቱዋርት ይህን ዕድል “ከዚህ በፊት ወጪውን መሸፈን ባለመቻላችን ፈጽሞ ልናገኘው ያልቻልነው ዓይነት የስለላ መረጃ” በማለት ይገልጹታል።
“አንድን ከፍተኛ ብቃት ያለው ተመራማሪ አራት ወይም ስድስት ሳምንታት ይወስድበት የነበረን ሥራ፣ AI አሁን በስምንት ሰዓት ገደማ ከሰው ጋር በተመጣጣኝ ጥራት እያከናወነው ነው።”
Daybreak ተከላካዮች ለሳይበር ደህንነት ሥራ የOpenAI ሞዴሎችን እንዲጠቀሙ ያስችላቸዋል። SentinelOne እነዚህን አቅሞች ተጠቅሞ የጎጂ ሶፍትዌሮችን መዋቅር ይተነትናል፣ እንዴት እንደሚሠሩም ለመረዳት ይመረምራቸዋል። ፈጣን ትንተና ተመራማሪዎቹ ተጨማሪ ናሙናዎችን የመመርመር አቅማቸው እንዲጨምር ያደርጋል።
ስቱዋርት ለውጤቱ ኃላፊነት የሚወስደው አሁንም ቡድናቸው መሆኑን አጽንዖት ሰጥተው ይናገራሉ። “ለአውቶማቲክ ሥርዓት መተው የማይቻለው ብቸኛ ነገር ተጠያቂነት ነው” ይላሉ። “ለምሳሌ፣ የሶፍትዌሩን መሠረታዊ አወቃቀር ለመቀየር የሚወሰንበትን ሁኔታ እንውሰድ። ይህ አሁንም በሰው እንዲታይ የሚፈለግ ጉዳይ ነው። በተወሰኑ ቦታዎች የሚደረጉ ጥገናዎች ወይም ሶፍትዌሩ የሚሠራበትን መንገድ ከመሠረቱ የማይለውጡ ነገሮች ግን በአውቶማቲክ ለመከናወን የበለጠ ተስማሚ ሊሆኑ ይችላሉ” በማለት ያክላሉ።
ከዚህ በፊት፣ የSentinelOne የምርምር ቡድኖች ጥልቅ ምርመራ ማድረግ የሚችሉት ካገኟቸው ስጋቶች መካከል እጅግ ትኩረት በሚስቡት ወይም አስፈላጊ በሆኑት ላይ ብቻ ነበር። “መዋቅራቸውንና አሠራራቸውን መተንተን የምንችለው በቁጥር እጅግ ጥቂት የሆኑ ሶፍትዌሮችን ብቻ ነበር” ይላሉ ስቱዋርት። የሚያነጻጽሯቸው ናሙናዎች ጥቂት ስለነበሩ፣ በስጋቶች መካከል ያሉ ግንኙነቶችን ለማወቅ የነበራቸው ዕድልም ውስን ነበር።
“የጎጂ ሶፍትዌሮችን መዋቅርና አሠራር በፍጥነት መተንተን መቻላችን፣ እጅግ የሰፋውን የጎጂ ሶፍትዌር ዓለም እንድንረዳና ለውጦቹንም እንድንከታተል ያስችለናል። ይህም ተመራማሪዎቻችን ስጋቶች እንዴት እንደሚገናኙና እነዚያ ግንኙነቶችም እንዴት እየተለወጡ እንደሚሄዱ የበለጠ ግልጽ ግንዛቤ እንዲኖራቸው ያደርጋል።”
በDaybreak አማካይነት የሚደረገው ፈጣን ትንተና፣ ተመራማሪዎች የጎጂ ሶፍትዌር ናሙናዎችን እንዲያነጻጽሩና የጋራ ክፍሎችን እንዲፈልጉ ተጨማሪ ዕድል ይሰጣቸዋል። ለምሳሌ፣ ግንኙነት የሌላቸው በሚመስሉ ሁለት ናሙናዎች ውስጥ የሚገኝ አንድ የጋራ ክፍል፣ ተመራማሪዎች የአንድን ደንበኛ ጉዳይ ሲመረምሩ ተከትለው የሚያጣሩት ፍንጭ ሊሰጣቸው ይችላል።
ከብዙ ናሙናዎች የተገኙ ውጤቶችን ማነጻጸር፣ በስጋቶች መካከል ያሉ ሰፋ ያሉ ግንኙነቶችንም ያሳያል። እነዚያን ግንኙነቶች ማየት፣ ስቱዋርት እንደሚሉት፣ “ስጋቶችን ከሩቅ ለመከላከልና በመከላከል ሥራ የበለጠ ቀድሞ እርምጃ ለመውሰድ ይረዳል።”
ስቱዋርት እንደሚሉት፣ በSentinelOne ውስጥ የOpenAI የሳይበር አቅሞችን ማግኘት መቻሉ፣ ብዙ ሰዎች የደህንነት ሥራን በኃላፊነት እንዲወስዱ እያስቻለ ነው። “ምናልባት ከጥቂት ወራት በፊት እንኳ እጅግ እጥረት የነበረበትን የባለሙያ እውቀት፣ አሁን ሁሉም ማለት ይቻላል ማግኘት ይችላል” ይላሉ። ተጨማሪ የቡድኑ አባላት በጥቂት ስፔሻሊስቶች ላይ ከመመርኮዝ ይልቅ፣ ችግሮችን ራሳቸው መመርመር ይችላሉ።
ስቱዋርት የSentinelOne ገንቢዎች ሶፍትዌር በሚገነቡበት ጊዜ የደህንነት ችግሮችን እንዲፈቱ፣ የOpenAI የሳይበር አቅሞችን ወደ ኮድ መፍጠር ሂደት ማስገባት ይፈልጋሉ።
“OpenAI በልማት ቡድኑ ውስጥ ላለ እያንዳንዱ ሰው በባለሙያ ደረጃ ያለ የሳይበር አቅም በመስጠት፣ የበላይነቱ ወደ ተከላካዮች እንዲያዘነብል እያደረገ ነው።”
