要約：
- Googleのセキュリティアナリストが、巨大言語モデル（LLM）を使用して自動的な脆弱性調査を可能にするフレームワーク「Project Naptime」を開発中。
- LLMを活用して脆弱性を発見し、解析することを目指し、人間のセキュリティ専門家のアプローチに類似した方法で研究を実行。
- Googleの研究者は、過去の研究を改善して、CyberSecEval 2での性能を20倍に向上させるなど、脆弱性の発見に成功。
- 特定の原則に基づいて、LLMの強みを活かしつつ、制限も認識した設計を行い、Naptime専用アーキテクチャを作成。
- LLMによる脆弱性調査は進化途上であり、自律攻撃セキュリティ研究にはまだ進展が必要。
感想：
GoogleのProject Naptimeは、人間のセキュリティ専門家のアプローチに基づいて、LLMを活用した脆弱性調査を進める興味深い取り組みです。研究者が従来の研究を改善し、性能向上に成功した点が注目されます。LLMの自律攻撃セキュリティ研究には課題が残るものの、その可能性に期待が寄せられます。