SentinelOne은 OpenAI Daybreak를 활용해 정교한 악성코드의 역공학에 걸리는 시간을 4~6주에서 약 8시간으로 줄였다고 밝혔습니다. 이에 따라 보안 연구자들은 더 많은 샘플을 조사할 수 있습니다. SentinelOne의 최고 AI 책임자 그레고르 스튜어트(Gregor Stewart)는 이 시스템이 그 시간 안에 사람 수준의 역공학 결과를 낸다고 말했습니다. 역공학은 소프트웨어를 분석해 작동 방식을 알아내는 과정이며, 연구자들은 새 정보를 얻으면서 앞선 단계를 다시 살펴보기도 합니다.

Daybreak는 사이버 보안 업무에 OpenAI 모델을 활용할 수 있게 하며, SentinelOne은 이 모델로 악성코드를 조사합니다. 스튜어트는 결정에 대한 책임은 연구자에게 있다고 설명했습니다. 소프트웨어 구조를 바꾸는 작업은 여전히 사람의 검토가 필요하지만, 작동 방식을 근본적으로 바꾸지 않는 일부 수정은 자동화할 수 있다고 말했습니다. 분석 속도가 빨라지면서 팀들은 이전에는 깊이 조사할 비용을 감당하기 어려웠던 위협도 살펴볼 수 있습니다.

더 많은 샘플을 비교하면 겉보기에 관계없어 보이는 악성코드 사이에서 공통 구성요소를 찾아내고, 고객 조사에 단서를 제공할 수 있습니다. 스튜어트는 더 넓은 연관성을 파악하면 팀들이 더 멀리까지 방어하고 선제적으로 대응하는 데 도움이 될 수 있다고 말했습니다. 그는 OpenAI의 사이버 보안 역량이 소수 전문가를 넘어 더 많은 사람에게 보안 업무를 확장하고 있다고 설명했으며, 개발자가 소프트웨어를 만드는 동안 보안 문제를 해결하도록 코드 작성 과정에도 이 역량을 도입하고 싶다고 밝혔습니다.

SentinelOne은 OpenAI Daybreak를 활용해 정교한 악성코드의 역공학에 걸리는 시간을 4~6주에서 약 8시간으로 줄였다고 밝혔습니다. 이에 따라 보안 연구자들은 더 많은 샘플을 조사할 수 있습니다. SentinelOne의 최고 AI 책임자 그레고르 스튜어트(Gregor Stewart)는 이 시스템이 그 시간 안에 사람 수준의 역공학 결과를 낸다고 말했습니다. 역공학은 소프트웨어를 분석해 작동 방식을 알아내는 과정이며, 연구자들은 새 정보를 얻으면서 앞선 단계를 다시 살펴보기도 합니다.

Daybreak는 사이버 보안 업무에 OpenAI 모델을 활용할 수 있게 하며, SentinelOne은 이 모델로 악성코드를 조사합니다. 스튜어트는 결정에 대한 책임은 연구자에게 있다고 설명했습니다. 소프트웨어 구조를 바꾸는 작업은 여전히 사람의 검토가 필요하지만, 작동 방식을 근본적으로 바꾸지 않는 일부 수정은 자동화할 수 있다고 말했습니다. 분석 속도가 빨라지면서 팀들은 이전에는 깊이 조사할 비용을 감당하기 어려웠던 위협도 살펴볼 수 있습니다.

더 많은 샘플을 비교하면 겉보기에 관계없어 보이는 악성코드 사이에서 공통 구성요소를 찾아내고, 고객 조사에 단서를 제공할 수 있습니다. 스튜어트는 더 넓은 연관성을 파악하면 팀들이 더 멀리까지 방어하고 선제적으로 대응하는 데 도움이 될 수 있다고 말했습니다. 그는 OpenAI의 사이버 보안 역량이 소수 전문가를 넘어 더 많은 사람에게 보안 업무를 확장하고 있다고 설명했으며, 개발자가 소프트웨어를 만드는 동안 보안 문제를 해결하도록 코드 작성 과정에도 이 역량을 도입하고 싶다고 밝혔습니다.