要約:
- 未修正のソフトウェアの脆弱性は、サイバーセキュリティの慢性的な課題であり、毎年高額なデータ侵害をもたらしている。
- 脆弱性の悪用によるデータ侵害の平均コストは、IBMの「2023年データ侵害のコストレポート」によると417万ドル。
- 悪意のあるスキャン活動が始まるまでの中央時間は5日であり、その後、批評的な脆弱性の修正が利用可能になってから2か月後でも、約半数が未解決のまま。
- 一部のサイバーセキュリティ専門家は、Generative AIが脆弱性の解決に役立つと考えており、Googleの大規模言語モデル（LLM）はすでに成功を収めている。
- Googleの研究者たちは、AIを使って脆弱性を見つけて修正し、修正を自動的に作成することで、エンジニアリングの時間と労力を節約できると述べている。
感想:
Generative AIを使用してソフトウェアの脆弱性を見つけて修正する取り組みは非常に興味深いものです。Googleの研究者たちがAIを活用して、脆弱性の修正を自動化する方向に進んでいることは、将来的には大きな成果をもたらす可能性があると感じます。ただし、技術の発展にはまだ時間がかかると述べられており、データセットの作成やプログラム機能の維持など、課題も多いようです。しかし、セキュリティの向上や脆弱性の対処を効率化するためには、Generative AIの活用が重要であり、今後の展開が注目されます。