Check PointはOpenAIのDaybreakを活用し、脆弱性研究にかかる時間を大幅に短縮している。同社CTOのJonathan Zanger氏によれば、以前は完了まで数時間を要していた脆弱性研究のワークフローが、Daybreakによって数分にまで短縮されたという。Check PointはOpenAI Daybreak Defense Networkに参加する企業の一つであり、このネットワークは防御側がOpenAIの最先端サイバーモデルを利用できるようにするものだ。これらのモデルは脆弱性を分析し、攻撃経路を推論し、コードや設定に潜むセキュリティ上のギャップを特定できる。
Check PointはAI、ワークスペース、クラウド、ネットワークの各セキュリティ製品を通じて10万以上の組織の保護を支援している。同社の研究部門であるCheck Point Researchは、新たに出現する脆弱性を調査し、その知見を顧客向けの防御策へと変換するという「予防優先」のアプローチを担っている。Daybreakはこの研究を加速させ、脆弱性を理解してから防御策を開発するまでの道のりを短縮する。Zanger氏は、OpenAIが最先端のサイバーセキュリティインテリジェンスを防御側の手に渡し、Check Pointのような企業がそれを脅威予防へとつなげられるようにしていると述べている。
Zanger氏は、サイバー脅威の数が増え、その手口も高度化していると指摘する。Check Pointにとって流れについていく鍵は、新たに公表された脆弱性に関する情報を、できるだけ早く顧客の防御に反映することだ。新しい脆弱性が明らかになれば、できる限り迅速に顧客を保護することが同社の役割となる。この作業は、脆弱性を調査し、その発見をセキュリティシグネチャや侵害指標（IoC）に変換する専門アナリストに依存している。こうした研究には専門的なスキルが必要であり、チームの処理能力はこれまで対応できるアナリストの数によって制約されていた。
Check PointはDaybreakを使い、このワークフローのより多くの部分を自動化している。Zanger氏によれば、同社はDaybreakを活用してプロセスを加速・自動化し、以前は数時間かかっていた作業を数分で行えるようになった。価値の源泉は、モデルがセキュリティ上の問題について推論できる点にある。Daybreakは脆弱性を理解し、さまざまな攻撃パターンを分析し、コードをスキャンしてギャップを特定できる。Zanger氏はまた、複雑なコードや設定を理解し、システムがどのように攻撃にさらされ得るかを見極める能力の進歩にも言及している。Check Pointはこれらの能力がサイバーセキュリティのワークフローに組み込めるほど成熟したと考えている。脆弱性研究において、Daybreakはシグネチャや侵害指標の開発につながる調査作業を支え、アナリストが脅威の理解から防御策の開発へとより速く進めるようにする。
脆弱性研究に加えて、Check PointはDaybreakを用いたエージェント型ネットワークセキュリティオーケストレーションのソリューションをOpenAIと共同で開発している。Zanger氏が描くアプローチでは、顧客環境の継続的な監視と、明確に定められた運用上の境界を組み合わせ、影響の大きい操作については人間の承認を求める。顧客が自らのセキュリティ目標を設定し、システムはその発見内容、推奨される対応、関連するリスクを説明して、顧客がどう進めるかを判断できるようにする。
脆弱性研究が数分で完了するようになった今、Check Pointの次の優先課題は修復である。同社はDaybreakの能力を活用し、特定したギャップへの対応をセキュリティチームがより容易に行えるようにしたい考えだ。Zanger氏は、OpenAIのDaybreakを既存のセキュリティワークフローと組み合わせることで、脅威をリアルタイムに予防できるレベルの自動化が可能になると述べている。Check Pointの顧客にとっては、研究の高速化が新たに発見された脆弱性への防御策の開発を後押しする。Daybreakを通じて、同社はこの進展をさらに自律的な防御へと広げ、顧客がセキュリティ目標を設定し、重要な操作を承認する形を目指している。