SentinelOne kutter skadevareanalyse fra uker til timer
Med OpenAI Daybreak kutter SentinelOne skadevareanalyse fra uker til timer og får kapasitet til å undersøke flere trusler.
8
Timer til reversanalyse av skadevare, ned fra 4–6 uker
Reversanalyse av avansert skadevare kan ta en ledende sikkerhetsforsker fire til seks uker. Det er et møysommelig arbeid der forskerne plukker programvaren fra hverandre for å forstå hvordan den oppfører seg. Ofte må de gå tilbake og gjennomgå tidligere funn når ny informasjon dukker opp. Gregor Stewart, KI-direktør i SentinelOne, sier at OpenAI Daybreak nå kan utføre reversanalyse på nivå med mennesker på rundt åtte timer.
Ved å redusere tiden som trengs til dybdeanalyse, gir OpenAI forskerne i SentinelOne rom til å undersøke mer skadevare og se sammenhenger mellom funn fra ulike prøver. Dette bredere perspektivet avdekker ofte sammenhenger som isolerte undersøkelser kan overse. Stewart beskriver muligheten som «en type trusselinnsikt vi aldri har hatt råd til før».
«Det som ville tatt en toppforsker fire eller seks uker, gjør KI nå på rundt åtte timer – med resultater på nivå med et menneskes.»
Daybreak gir forsvarere tilgang til OpenAI-modeller for arbeid med cybersikkerhet. SentinelOne bruker disse funksjonene til reversanalyse av skadevare, der de undersøker programvaren for å forstå hvordan den oppfører seg. Raskere analyse gir forskerne mer kapasitet til å undersøke flere prøver.
Stewart understreker at teamet hans fortsatt har ansvaret for resultatet. «Det eneste som ikke kan automatiseres, er ansvaret», sier han. «Ta for eksempel en beslutning om å endre arkitekturen. Det vil du fortsatt at et menneske skal se på. Enkeltrettelser eller endringer som ikke påvirker programvarens grunnleggende virkemåte, kan derimot egne seg bedre for automatisering», legger han til.
Tidligere måtte forskningsteamene i SentinelOne begrense dybdeundersøkelsene til de mest interessante eller viktige truslene de avdekket. «Vi hadde bare kapasitet til å utføre reversanalyse av svært få programmer», sier Stewart. Med færre prøver å sammenligne hadde de færre muligheter til å oppdage forbindelser mellom trusler.
«Raskere reversanalyse gjør at vi kan kartlegge en mye større del av skadevarelandskapet og holde tritt med endringene. Det gir forskerne våre et tydeligere bilde av hvordan trusler henger sammen, og hvordan disse sammenhengene utvikler seg.»
Raskere analyse med Daybreak gir forskerne flere muligheter til å sammenligne skadevareprøver og lete etter felles komponenter. En komponent som finnes i to tilsynelatende urelaterte prøver, kan for eksempel gi forskerne et spor å følge i en undersøkelse for en kunde.
Når forskerne sammenligner funn fra flere prøver, avdekker de også større sammenhenger mellom trusler. Å se disse sammenhengene vil ifølge Stewart «hjelpe deg med å stanse truslene tidligere og være mer proaktiv i forsvarsarbeidet».
Stewart sier at tilgangen til OpenAIs cybersikkerhetsfunksjoner gjør at flere i SentinelOne kan ta ansvar for sikkerhetsarbeid. «Nå har nesten alle tilgang til den typen ekspertise det var stor mangel på for kanskje bare noen måneder siden», sier han. Flere i teamet kan undersøke problemer selv i stedet for å være avhengige av en liten gruppe spesialister.
Stewart ønsker å integrere OpenAIs cybersikkerhetsfunksjoner i kodingen, slik at utviklerne i SentinelOne kan håndtere sikkerhetsproblemer underveis i utviklingen.
«OpenAI gir forsvarerne overtaket ved å gi alle i utviklingsteamet tilgang til ekspertkompetanse innen cybersikkerhet.»
