Daybreak で脆弱性調査を加速する Check Point の取り組み

Check Point の脆弱性調査は、かつて完了までに数時間かかっていました。Check Point の CTO を務める Jonathan Zanger 氏によると、同社は OpenAI Daybreak Defense Network に参加し、Daybreak を活用してこの作業を数分に短縮しています。Daybreak を通じて、防御を担う担当者は OpenAI のフロンティアサイバーセキュリティモデルを利用できます。これらのモデルは、脆弱性の分析、攻撃経路の推論、コードや設定のセキュリティ上の弱点の特定が可能です。

Check Point は、AI、ワークスペース、クラウド、ネットワーク向けのセキュリティ製品を通じて、10 万を超える組織の保護を支援しています。Check Point Research は、脆弱性調査の専門知識を生かし、同社の予防を最優先するアプローチを支えています。新たな脆弱性を調査し、得られた知見を顧客の保護対策につなげています。Daybreak はこの調査を加速し、脆弱性の把握から防御策の開発までの時間を短縮します。

「サイバー脅威は増加し、その手口もますます高度化しています」と Zanger 氏は語ります。Check Point にとって、この変化に対応し続けるには、新たに公開された脆弱性の情報を迅速に顧客の保護対策へとつなげる必要があります。「新たな脆弱性が見つかったとき、それからお客様をできるだけ早く守ることが私たちの仕事です」

この作業を担うのは専門のアナリストです。脆弱性を調査し、その知見を、Check Point のシステムが脅威の認識に用いるセキュリティシグネチャや侵害指標に落とし込みます。こうした調査には専門知識が必要で、以前は対応できるアナリストの人数によって、チームがこなせる調査量が限られていました。

Check Point は OpenAI Daybreak を使い、このワークフローの自動化をさらに進めています。「Daybreak を活用してこのプロセスを高速化・自動化したことで、数時間かかっていた作業を数分で完了できるようになりました」と Zanger 氏は語ります。この価値を生み出しているのは、セキュリティの問題について推論するモデルの能力です。

Zanger 氏は、複雑なコードや設定を理解し、システムがどのように攻撃にさらされうるかを特定する能力も向上していると指摘します。Check Point は、これらの能力がサイバーセキュリティのワークフローに組み込めるほど成熟したと判断しています。脆弱性調査では、Daybreak がシグネチャや侵害指標の作成の基礎となる調査作業を支援します。これにより、アナリストは脅威の把握から保護対策の開発へと、より迅速に進めるようになります。

Check Point は OpenAI と協力し、Daybreak を活用した Agentic Network Security Orchestration ソリューションの開発にも取り組んでいます。Zanger 氏が説明する構想は、顧客環境を継続的に監視しながら、システムが動作できる範囲を明確に定め、重大な影響を伴う操作には人間の承認を求めるというものです。顧客がセキュリティ目標を設定すると、システムが検出結果、推奨する対応、関連するリスクを説明し、顧客が今後の対応を判断できるようにする構想です。

脆弱性調査を数分で完了できるようになった今、Check Point が次に注力するのは修復です。同社は Daybreak の能力を活用し、セキュリティチームが特定した弱点に、より容易に対処できるようにしたいと考えています。

調査の迅速化は、新たに見つかった脆弱性から Check Point の顧客を守る対策の開発を後押しします。Check Point は Daybreak によってこの成果をさらに発展させ、より自律的な防御の実現を目指しています。その際も、セキュリティ目標の設定と重大な影響を伴う操作の承認は顧客が担います。