AI が脆弱性研究に革命をもたらす方法 | SC Media

GenAIとAIエージェントは、独自のコード分析、推論、自動化機能を組み合わせて、時間を節約し、以前見落とされていた欠陥を発見する。
GoogleのBig SleepやCode IntelligenceのSparkなどのAIエージェントが、人気のあるオープンソースプロジェクトのセキュリティ欠陥の自律的な発見を可能にし、大規模言語モデル（LLMs）をフェージングワークフローに組み込むことで、研究者がより効率的に作業できるようになっている。
AIエージェントは、従来の自動化を超える独自の推論能力を持ち、他のツールを活用できるため、脆弱性調査の効率向上に寄与する。
AIエージェントが従来の脆弱性テストツールに組み込まれると、バグ検出能力が向上し、トライアジングやデバッグが容易になり、セットアッププロセスが加速する。
LLM強化の脆弱性テストにより、時間節約だけでなく、コードカバレッジの増加や高レベルの作業に集中できるようになる可能性がある。

私の考え：
GenAIとAIエージェントの技術は脆弱性調査において大きな進歩を遂げており、従来の手作業に代わる効率的な自動化をもたらしています。AI技術を活用することで、セキュリティ研究者や開発者はより効果的に作業できるようになり、脆弱性の発見や修正プロセスが向上する可能性があります。