SentinelOne: მავნე კოდის ანალიზი კვირების ნაცვლად საათებში

რთული მავნე პროგრამის უკუინჟინერიას უსაფრთხოების წამყვანმა მკვლევარმაც კი შეიძლება ოთხიდან ექვს კვირამდე მოანდომოს. ეს სკრუპულოზური სამუშაოა: მკვლევრები პროგრამულ უზრუნველყოფას ნაწილებად შლიან, რათა მისი ქცევა გაიგონ, და ახალი ინფორმაციის აღმოჩენისას ხშირად უკვე გავლილ ნაბიჯებს უბრუნდებიან. SentinelOne-ის ხელოვნური ინტელექტის მიმართულების ხელმძღვანელი გრეგორ სტიუარტი ამბობს, რომ OpenAI Daybreak-ს ახლა უკუინჟინერიის შესრულება ადამიანის ნამუშევრის დონის ხარისხით დაახლოებით რვა საათში შეუძლია.

სიღრმისეული ანალიზისთვის საჭირო დროის შემცირებით OpenAI SentinelOne-ის მკვლევრებს საშუალებას აძლევს, მეტი მავნე პროგრამა შეისწავლონ და სხვადასხვა ნიმუშის კვლევის შედეგები ერთმანეთს დაუკავშირონ. ასეთი ფართო ხედვა ხშირად ავლენს კავშირებს, რომლებიც ცალკეული კვლევებისას შეიძლება შეუმჩნეველი დარჩეს. სტიუარტი ამ შესაძლებლობას აღწერს, როგორც „ისეთ ანალიტიკურ ცოდნას, რომლის მოპოვების რესურსიც აქამდე არასდროს გვქონია“.

Daybreak დაცვის სპეციალისტებს კიბერუსაფრთხოების ამოცანებისთვის OpenAI-ის მოდელებზე წვდომას აძლევს. SentinelOne ამ შესაძლებლობებს მავნე პროგრამების უკუინჟინერიისთვის იყენებს — პროგრამულ უზრუნველყოფას იკვლევს, რათა მისი ქცევა გაიგოს. დაჩქარებული ანალიზი მის მკვლევრებს დამატებითი ნიმუშების შესასწავლად მეტ რესურსს უტოვებს.

სტიუარტი ხაზს უსვამს, რომ შედეგზე პასუხისმგებლობა კვლავ მის გუნდს ეკისრება. „ერთადერთი, რისი ავტომატიზაციაც შეუძლებელია, პასუხისმგებლობაა“, — ამბობს ის. „ავიღოთ არქიტექტურის შეცვლის გადაწყვეტილება. ამას კვლავ ადამიანის ზედამხედველობა სჭირდება, მაშინ როცა ცალკეული შესწორებები ან ისეთი ცვლილებები, რომლებიც პროგრამის მუშაობის პრინციპს ძირეულად არ ცვლის, შესაძლოა, ავტომატიზაციისთვის უფრო შესაფერისი იყოს“, — დასძენს ის.

ადრე SentinelOne-ის კვლევით გუნდებს სიღრმისეული შესწავლა მხოლოდ აღმოჩენილ საფრთხეთა შორის ყველაზე საინტერესო ან მნიშვნელოვან შემთხვევებზე უწევდათ. „მხოლოდ ძალიან მცირე რაოდენობის პროგრამების უკუინჟინერიას ვახერხებდით“, — ამბობს სტიუარტი. რადგან შესადარებლად ნაკლები ნიმუში ჰქონდათ, საფრთხეებს შორის კავშირების აღმოჩენის შესაძლებლობაც ნაკლები იყო.

Daybreak-ით დაჩქარებული ანალიზი მკვლევრებს მავნე პროგრამების ნიმუშების შედარებისა და საერთო კომპონენტების ძიების მეტ შესაძლებლობას აძლევს. მაგალითად, ორ, ერთი შეხედვით, ერთმანეთთან დაუკავშირებელ ნიმუშში ნაპოვნმა კომპონენტმა შეიძლება მკვლევრებს კლიენტის შემთხვევის შესწავლისას ძიების ახალი მიმართულება მისცეს.

მეტი ნიმუშის კვლევის შედეგების შედარება საფრთხეებს შორის უფრო ფართო კავშირებსაც ავლენს. სტიუარტის თქმით, ამ კავშირების დანახვა „დაგეხმარებოდათ, საფრთხეები უფრო ადრეულ ეტაპზე შეგეკავებინათ და თავდაცვა უფრო პრევენციული გაგეხადათ“.

სტიუარტის თქმით, OpenAI-ის კიბერუსაფრთხოების შესაძლებლობებზე წვდომა SentinelOne-ში მეტ ადამიანს აძლევს საშუალებას, უსაფრთხოების ამოცანებზე პასუხისმგებლობა აიღოს. „ახლა თითქმის ყველას მიუწვდება ხელი ისეთ საექსპერტო ცოდნაზე, რომელიც სულ რამდენიმე თვის წინაც კი ძალიან მწირი იყო“, — ამბობს ის. გუნდის მეტ წევრს შეუძლია, პრობლემები თავად გამოიკვლიოს და სპეციალისტების მცირე ჯგუფზე აღარ იყოს დამოკიდებული.

სტიუარტს სურს, OpenAI-ის კიბერუსაფრთხოების შესაძლებლობები კოდის წერის პროცესში დანერგოს, რათა SentinelOne-ის დეველოპერებმა უსაფრთხოების პრობლემები უშუალოდ შემუშავებისას მოაგვარონ.