SentinelOne reduce de semanas a horas el análisis de malware
Con OpenAI Daybreak, SentinelOne reduce de semanas a horas el análisis de malware, lo que le permite investigar más amenazas.
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Horas para aplicar ingeniería inversa al malware, frente a las 4–6 semanas anteriores
Aplicar ingeniería inversa a un malware sofisticado puede llevarle entre cuatro y seis semanas a un investigador de seguridad de primer nivel. Es un trabajo minucioso en el que los investigadores descomponen el software para entender cómo se comporta y, a menudo, vuelven sobre sus pasos a medida que descubren nueva información. Gregor Stewart, director de IA de SentinelOne, afirma que OpenAI Daybreak ya puede obtener resultados de ingeniería inversa a la altura de los de una persona en unas ocho horas.
Al reducir el tiempo necesario para realizar análisis en profundidad, OpenAI permite a los investigadores de SentinelOne analizar más malware y relacionar los hallazgos de distintas muestras. Esa visión más amplia suele revelar relaciones que podrían pasar desapercibidas en investigaciones aisladas. Stewart describe esta oportunidad como «un tipo de inteligencia que nunca antes habíamos podido permitirnos».
«Algo que a un investigador de primer nivel le habría llevado entre cuatro y seis semanas, la IA lo hace ahora en unas ocho horas con resultados a la altura de los de una persona».
Daybreak da a los equipos de defensa acceso a los modelos de OpenAI para tareas de ciberseguridad. SentinelOne utiliza estas capacidades para aplicar ingeniería inversa al malware y examinar el software para entender cómo se comporta. Un análisis más rápido permite a sus investigadores estudiar más muestras.
Stewart subraya que su equipo sigue siendo responsable del resultado. «Lo único que no se puede automatizar es la rendición de cuentas», afirma. «Piensa, por ejemplo, en la decisión de cambiar la arquitectura. Es algo que aún querrías que supervisara una persona, mientras que las correcciones puntuales o los cambios que no alteran de forma fundamental el funcionamiento del software podrían prestarse mejor a la automatización», añade.
Tradicionalmente, los equipos de investigación de SentinelOne tenían que reservar los análisis en profundidad para las amenazas más interesantes o importantes que descubrían. «Solo podíamos aplicar ingeniería inversa a un número muy reducido de programas», explica Stewart. Al disponer de menos muestras para comparar, tenían menos oportunidades de detectar conexiones entre amenazas.
«Agilizar la ingeniería inversa nos permite conocer una parte mucho mayor del panorama del malware y seguir el ritmo de sus cambios. Eso ofrece a nuestros investigadores una visión más clara de cómo se conectan las amenazas y cómo evolucionan esas relaciones».
La mayor rapidez del análisis con Daybreak ofrece a los investigadores más oportunidades de comparar muestras de malware y buscar componentes comunes. Por ejemplo, un componente presente en dos muestras aparentemente no relacionadas podría dar a los investigadores una pista que seguir durante una investigación para un cliente.
Comparar los hallazgos de un mayor número de muestras también revela relaciones más amplias entre amenazas. Detectar esas relaciones, afirma Stewart, «te ayudaría a ampliar el alcance de tu defensa y a actuar de forma más proactiva».
Según Stewart, el acceso a las capacidades de ciberseguridad de OpenAI está permitiendo que más personas asuman tareas de seguridad dentro de SentinelOne. «Ahora casi todo el mundo tiene acceso a unos conocimientos especializados que eran muy escasos hasta hace apenas unos meses», afirma. Más miembros del equipo pueden investigar los problemas por su cuenta, en lugar de depender de un pequeño grupo de especialistas.
Stewart quiere incorporar las capacidades de ciberseguridad de OpenAI a la creación de código para que los desarrolladores de SentinelOne puedan abordar los problemas de seguridad durante el desarrollo.
«OpenAI está dando ventaja a quienes nos defienden al poner capacidades de ciberseguridad de nivel experto al alcance de todo el equipo de desarrollo».
