Un informe de Check Point aborda los retos a los que se enfrenta el chatbot para las tareas de análisis de amenazas. Ideas y posibles soluciones para este desafío a través de pruebas realizadas en GPT con el objetivo de mejorar su capacidad para guiar a los analistas en la selección de muestras binarias.
En el vertiginoso mundo tecnológico actual, GPT se erige como un gigante, transformando proyectos en cuestión de horas. Pero, ¿cómo se enfrenta a la complejidad del análisis de malware? Un informe de Check Point Research desentraña las capas de GPT, desde sus puntos fuertes hasta los desafíos que enfrenta en este terreno específico.
La destreza verbal de GPT lo posiciona como un experto en la elección y colocación de palabras. Su agudeza lingüística le permite acceder y reproducir información de manera precisa. En la prueba de enfrentarse al ransomware GandCrab, GPT demostró no solo recuperar información sino realizar búsquedas en Google Scholar, subrayando su asombrosa capacidad verbal.
GPT, como pensador verbal, destaca por decidir la palabra precisa y su ubicación en respuestas. Su red de asociaciones de palabras le confiere habilidades gramaticales excepcionales. Puede generar resúmenes precisos de datos extensos, destacando hechos clave, como lo evidenció al analizar un registro de llamadas API de un malware.
A pesar de estas habilidades, GPT enfrenta un desafío crucial: la brecha entre el conocimiento y la acción. Este obstáculo, similar a la crítica de Feynman sobre la memorización sin comprensión, se manifiesta en la dificultad de GPT para comprender la esencia de la información, especialmente en tareas que exigen una comprensión más profunda del contexto.
La complejidad inherente al análisis de malware plantea retos únicos para GPT. En la identificación de binarios benignos o maliciosos, GPT muestra limitaciones, revelando la necesidad de abordar desafíos más allá de la información superficial. La brecha entre el conocimiento y la acción se manifiesta en la dificultad de GPT para comprender la esencia de la información, especialmente en tareas que exigen una comprensión más profunda del contexto.
Conscientes de estas limitaciones, exploramos estrategias y mitigaciones para elevar las capacidades de GPT en el análisis de malware. En una prueba de concepto con prompts manipulados, observamos mejoras notables en su capacidad para guiar a los analistas durante el triaje, el proceso crucial de identificación y clasificación.
La prueba de concepto con prompts manipulados revela mejoras notables en la capacidad de GPT para guiar a los analistas durante el triaje, el proceso crucial de identificación y clasificación.
El viaje de GPT al análisis de malware destaca sus innegables fortalezas verbales y revela los desafíos vinculados a la brecha entre el conocimiento y la acción. La exploración de soluciones y mitigaciones refleja un esfuerzo continuo para mejorar la aplicabilidad de GPT en tareas complejas, señalando hacia un futuro donde la inteligencia artificial y la ciberseguridad convergen en un sólido terreno de colaboración y avance tecnológico.