SentinelOne、マルウェア解析を数週間から数時間へ短縮
OpenAI Daybreak により、数週間かかっていたマルウェア解析を数時間に短縮した SentinelOne。より多くの脅威を調査する余力の創出
8時間
マルウェアのリバースエンジニアリングにかかる時間（従来の 4〜6 週間から短縮）
高度なマルウェアのリバースエンジニアリングには、一流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挙動を解明する、根気のいる作業です。新たな情報が見つかるたびに、それまでの手順をたどり直すことも少なくありません。SentinelOne の最高 AI 責任者である Gregor Stewart 氏によると、OpenAI Daybreak は今や、およそ 8 時間で人間と同等のリバースエンジニアリングの成果を出せるといいます。
OpenAI は詳細な解析に必要な時間を短縮し、SentinelOne の研究者がより多くのマルウェアを調査し、サンプル間で得られた知見を結び付ける余裕を生み出しています。このように視野が広がることで、個別の調査では見逃しかねない関連性が明らかになることもよくあります。Stewart 氏は、これによって得られるものを「これまではコストの面で手が届かなかった種類の脅威情報」と表現しています。
「一流の研究者でも 4〜6 週間かかっていた作業を、今では AI が人間と同等の品質で、わずか 8 時間ほどでこなしています。」
Daybreak は、防御側がサイバーセキュリティ業務に OpenAI のモデルを活用できるようにします。SentinelOne はこれらの機能を使ってマルウェアのリバースエンジニアリングを行い、ソフトウェアを調べてその挙動を解明しています。解析が高速化することで、研究者はより多くのサンプルを調査する余力を得られます。
Stewart 氏は、結果に対する責任は引き続き自身のチームにあると強調しています。「唯一、自動化できないのは責任を負うことです」と同氏は語ります。「たとえば、アーキテクチャを変更するという判断です。こうした判断には、やはり人間の目での確認が必要です。一方、局所的な修正や、ソフトウェアの動作を根本的に変えない作業は、自動化に向いているかもしれません」と同氏は付け加えます。
これまで SentinelOne の研究チームは、発見した脅威の中でも、特に注目すべきものや重要なものに絞って詳細な調査を行わざるを得ませんでした。「リバースエンジニアリングできるソフトウェアは、ごく少数に限られていました」と Stewart 氏は語ります。比較できるサンプルが少ないため、脅威同士のつながりを見つける機会も限られていました。
「リバースエンジニアリングの高速化により、マルウェアの動向をはるかに広範囲に把握し、その変化にも対応できるようになります。その結果、研究者は脅威同士のつながりや、その関係がどう変化しているかを、より明確に捉えられます。」
Daybreak による解析の高速化で、研究者がマルウェアのサンプルを比較し、共通のコンポーネントを探す機会が増えます。たとえば、一見無関係な 2 つのサンプルから共通のコンポーネントが見つかれば、顧客のために行う調査で、さらに追究する手がかりになる可能性があります。
より多くのサンプルから得られた知見を比較することで、脅威間のさらに広範な関連性も明らかになります。Stewart 氏は、こうした関連性を把握することで「より早い段階で脅威を防ぎ、先手を打って防御できるようになります」と語ります。
Stewart 氏によると、SentinelOne 社内では OpenAI のサイバーセキュリティ機能を利用できるようになったことで、より多くの人がセキュリティ業務を担えるようになっています。「ほんの数か月前まで著しく不足していた専門知識を、今ではほぼ全員が活用できるようになっています」と同氏は語ります。少数の専門家に頼ることなく、より多くのチームメンバーが自ら問題を調査できるようになっています。
Stewart 氏は、SentinelOne の開発者が開発と並行してセキュリティの問題に対処できるよう、コード作成に OpenAI のサイバーセキュリティ機能を取り入れたいと考えています。
「OpenAI は、開発チームの全員に専門家レベルのサイバーセキュリティ能力を提供することで、防御側が優位に立てるようにしています。」
