SentinelOne reduz análise de malware de semanas para horas
Com o OpenAI Daybreak, a SentinelOne reduz a análise de malware de semanas para horas e ganha capacidade para investigar mais ameaças.
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Horas para fazer engenharia reversa de malware, em vez de 4 a 6 semanas
Fazer a engenharia reversa de um malware sofisticado pode levar de quatro a seis semanas para um pesquisador de segurança de ponta. É um trabalho minucioso em que os pesquisadores dissecam o software para entender seu comportamento, muitas vezes refazendo etapas à medida que descobrem novas informações. Gregor Stewart, diretor de IA da SentinelOne, afirma que o OpenAI Daybreak agora consegue produzir resultados de engenharia reversa de nível humano em cerca de oito horas.
Ao reduzir o tempo necessário para análises aprofundadas, a OpenAI permite que os pesquisadores da SentinelOne investiguem mais malware e relacionem descobertas entre amostras. Essa visão mais ampla costuma revelar relações que poderiam passar despercebidas em investigações isoladas. Stewart descreve essa oportunidade como "um tipo de inteligência que nunca tivemos recursos para obter antes".
"Algo que levaria quatro ou seis semanas para um pesquisador de ponta fazer, a IA agora faz em cerca de oito horas, com resultados de nível humano."
O Daybreak dá a quem atua na defesa acesso aos modelos da OpenAI para trabalhos de cibersegurança. A SentinelOne usa esses recursos para fazer a engenharia reversa de malware, examinando o software para entender seu comportamento. Análises mais rápidas dão aos pesquisadores mais capacidade para investigar outras amostras.
Stewart enfatiza que sua equipe continua responsável pelo resultado. "A única coisa que não pode ser automatizada é a responsabilidade", diz ele. "Pense na decisão de mudar a arquitetura. Isso ainda exige um olhar humano, enquanto correções pontuais ou mudanças que não alteram fundamentalmente o funcionamento do software podem ser mais adequadas à automação", acrescenta.
Historicamente, as equipes de pesquisa da SentinelOne precisavam reservar as investigações aprofundadas para as ameaças mais interessantes ou importantes que descobriam. "Só conseguíamos fazer a engenharia reversa de um número muito pequeno de programas", diz Stewart. Com menos amostras para comparar, havia menos oportunidades de identificar conexões entre ameaças.
"Uma engenharia reversa mais rápida nos permite mapear uma parcela muito maior do cenário de malware e acompanhar suas mudanças. Isso dá aos nossos pesquisadores uma visão mais clara de como as ameaças estão conectadas e de como essas relações evoluem."
A análise mais rápida com o Daybreak dá aos pesquisadores mais oportunidades de comparar amostras de malware e procurar componentes em comum. Por exemplo, um componente encontrado em duas amostras aparentemente sem relação poderia dar aos pesquisadores uma pista a seguir durante uma investigação para um cliente.
Comparar descobertas entre mais amostras também revela relações mais amplas entre ameaças. Identificar essas relações, diz Stewart, "ajudaria a ampliar o alcance da defesa e a agir de forma mais proativa".
Segundo Stewart, o acesso aos recursos de cibersegurança da OpenAI está permitindo que mais pessoas assumam tarefas de segurança dentro da SentinelOne. "Agora, quase todo mundo tem acesso ao tipo de conhecimento especializado que era muito escasso até poucos meses atrás", diz ele. Mais integrantes da equipe podem investigar problemas por conta própria, em vez de depender de um pequeno grupo de especialistas.
Stewart quer incorporar os recursos de cibersegurança da OpenAI à criação de código, para que os desenvolvedores da SentinelOne possam resolver problemas de segurança durante o desenvolvimento.
"A OpenAI está dando vantagem a quem atua na defesa ao oferecer recursos de cibersegurança de nível especializado a todos da equipe de desenvolvimento."
