大規模な言語 AI モデルには、真のセキュリティ上のメリットがあります from darkreading.com

大規模なデータセットを使用した広範なトレーニングで作成された大規模なニューラル ネットワークである GPT-3 は、自然言語ベースの脅威ハンティング、不要なコンテンツの簡単な分類、複雑または難読化されたマルウェアのより明確な説明など、サイバーセキュリティ アプリケーションにさまざまな利点を提供します。
「現時点では GPT-3 を本番環境で使用していませんが、GPT-3 と大規模なディープ ラーニング モデル (コモディティ ハードウェアでは構築できないもの) を目にします。これらのモデルは、戦略的なサイバー防御にとって重要であると考えています」と彼は言います。
「GPT-3 ベースのアプローチを使用することで、より小さなモデルを使用する従来のアプローチで得られるよりもはるかに優れた、劇的に優れた結果が得られています」
この研究は、GPT-3 の最新のアプリケーションであり、自然言語クエリをマシン コマンド、プログラム コード、および画像に変換するモデルの驚くべき効果を示しています。
GPT-3 モデルの微妙な学習はソフォスの研究者を驚かせましたが、サイバーセキュリティ アナリストやマルウェア研究者の仕事を容易にするテクノロジの有用性にはるかに重点を置いています。
ソフォスの研究者は、脅威ハンティングと Web サイトの分類のためのクエリを作成するだけでなく、ジェネレーティブ トレーニングを使用して、特定のサイバーセキュリティ タスクに対する GPT-3 モデルのパフォーマンスを向上させました。