ChatGPT やその他の大規模言語モデル (LLM) アプリケーションは、次の「薄切りパン」として賞賛されるか、経済を破壊する可能性があるとして中傷される一方、カリフォルニア大学バークレー校の XNUMX 人の教授と AI 開発者は、機能を強化することでこのテクノロジーを実用化しています。自然言語クエリによるサイバーセキュリティの自動化と自動応答の改善。
カリフォルニア大学バークレー校教授、バークレー AI リサーチ (BAIR) ラボの Jiantao Jiao 氏と Kurt Keutzer 氏、および元スタンフォード AI ラボのジャンタオ氏 (AI スタートアップ SambaNova Systems で機械学習ディレクターを務めていた) によって設立されました。 ネクサスフロー に嵌め込まれているようです セキュリティ オペレーション センター (SOC) 意思決定とワークフローをさらに特定して自動化する方法として、自然言語とデータベースの両方を組み込んで、ネットワークとセキュリティ運用の課題に対する解決策を特定するのに役立ちます。
これまで AI アプリケーションは、新しいデータに対応する際にすでに知っている情報によって制限されていましたが、Jiao 氏は、Nexusflow アプローチにより、意思決定機能が既存の経験がない状況を特定し、外部データベースにクエリを実行して答えを見つけることができると述べています。または、人間の専門家にフラグを立てて、続行方法についての指示を求めることもできます。 基本的に、このソフトウェアは既知のデータのみを使用することから、例と仮定に基づいてより直観的に意思決定を行うへと飛躍し始めている、と彼は言います。
AI アプリケーションのトレーニング
ソフトウェアの学習プロセスの一部は、マニュアルを効果的に読んでさまざまな API やアプリケーションについて学び、「さまざまなソースからの断片的な情報を総合する」ことだと Jiao 氏は言います。 また、アナリストはソフトウェアに問題の解決方法を示すことができ、アプリケーションはその例から学習します。 しかし、すべての修正は実証できるため、アプリケーションには問題に対する解決策のサンプルが複数与えられ、そのデータを組み込んで、同様の問題がどのように解決されたかに基づいて、新しい問題が発生したときにその解決方法を独自に学習する、と Jiao 氏は説明します。
最終的には、このプログラムはセキュリティ アナリストからの簡単なリクエストを受け取り、複数のネットワークにわたって広範な分析作業を実行できるようになる、と Jiao 氏は述べています。 たとえば、プログラムはセキュリティ アナリストからの自然言語リクエスト、たとえば「クラウド構成を見直して、何も設定されていないことを確認してください」を受け入れることができます。 ビットバケットが露出しました」とその機能を実行します。
同社は独自のオープンソース LLM を使用しています。 ネクサスレイブン-13B、CVE/CPE 検索ツールと VirusTotal で 95% の成功率を達成できると主張しています。 Jiao 氏は、GPT-4 の成功率は 64% にすぎないと指摘しています。
SOARの拡張
セキュリティのオーケストレーションと自動化 (SOAR) 現在使用されているツールは、SOC での意思決定の応答を改善しますが、多くの場合、ツールは未知の状況に対処できないという制限があり、SOC アナリストが多くの日常的な業務に対処する必要があります。 結果として、これらの高給取りの人材の時間は、SOAR 導入の隠れたコストとなります。
Panther Labs のフィールド CISO である Ken Westin 氏は次のように述べています。 しかし、人間のアナリストが脅威のリスクとそれに応じて取るべき対応を評価する際の意思決定能力が欠けています。 この問題の解決策は、SOAR プレイブックでデータを収集し、それをアナリストに提示し、アナリストが応答のために自動化されたプレイブックを実行できるようにすることでした。 自動化、AI、その他のテクノロジーを使用して、アナリストの迅速な意思決定能力を強化、強化、拡張する場合は、このプロセスを考慮する必要があります。」
Jiao 氏は、現在の SOAR アプリケーションは対応を完全に自動化すると約束しているものの、意思決定能力には限界があることに同意します。 Nexusflow アプローチは、応答を明確にするため、またはアプリケーションの応答方法をトレーニングするために必要な場合に人間の専門家によってサポートされ、これらの応答をさらに自動化します。
サイバーセキュリティの観点から見ると、Nexusflow はコンシューマー クラスの ChatGPT 製品のようなパブリック クラウドを必要としません。 自己完結型であるため、企業は次のことを保証できます。 機密データは漏洩しません 潜在的な競合他社またはその他の企業に対して 一般公開.
一部の組織では、機密性の高いデータをオンプレミスのデータセンターに保管する必要があるため、Nexusflow ではソフトウェアをどちらの環境でも実行できます。 ローカルデータセンターまたはプライベートクラウド。 小規模な組織、またはこの高度な AI 機能を必要とするが企業のデータ センターから遠く離れたリモート施設の場合、企業は自己完結型のプレハブ モジュラー データ センターを展開してアプリケーションをローカルで実行できます。
10.6月末にステルスモードから抜け出したNexusflowは、Fusion FundやシリコンバレーのAI業界幹部ら数名が参加し、Point72 Ventures主導のシード資金でXNUMX万ドルを調達したと同社は述べた。 この資金は、ソフトウェア開発とテスト機器、ソフトウェアテストインフラストラクチャの取得、および会社の成長資金として使用されます。
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