Check Point раскрывает сильные и слабые стороны GPT-4 в борьбе с вредоносным ПО

Команда специалистов Check Point недавно провела исследование возможностей GPT (Generative Pre-trained Transformer) в сфере анализа вредоносных программ на примере большой языковой модели GPT-4 от OpenAI. Результаты показали как сильные стороны ИИ-модели в этой области, так и ряд проблем, с которыми она сталкивается.

Одним из главных преимуществ GPT являются его лингвистические способности — подбор нужных слов и их оптимальное расположение в тексте. Это позволяет использовать обширную базу человеческих знаний, накопленную в процессе обучения GPT. Если в обучающих данных есть ответ на поставленный вопрос, GPT может воспроизвести его с удивительной точностью.

Однако есть существенный разрыв между знаниями и действиями. GPT сталкивается с трудностями в понимании сути информации, необходимом для решения многих практических задач анализа вредоносных программ.

В частности, при анализе двоичных файлов на предмет их вредоносности возможности GPT оказались ограниченными. Исследователями был выявлен ряд ключевых проблем:

• Ограниченность оперативной памяти. GPT не может удерживать в фокусе внимания сразу большой объем данных.
• Разрыв между знанием и действием. Даже если GPT знает ответ, он не всегда может применить это знание в контексте поставленной задачи.
• Ограничения логического мышления. GPT плохо справляется с задачами, требующими сложных логических построений.
• Отсутствие экспертных знаний в узкоспециализированных областях.
• Проблемы с ориентацией на конечную цель при решении многоэтапных задач.
• Неспособность к пространственному мышлению, важному в некоторых аналитических задачах.

Чтобы преодолеть эти ограничения, исследователи предложили различные усовершенствования в настройках GPT. Было продемонстрировано, что даже незначительные правки в поведение модели позволяют GPT лучше справляться с анализом вредоносных программ и выступать в роли помощника для человека-аналитика.

В частности, специально разработанные подсказки помогали GPT держать фокус на текущей задаче, компенсируя ограниченность оперативной памяти, а дополнительные разъяснения в запросах уменьшали разрыв между знаниями и действиями.

Также была продемонстрирована возможность использования GPT в качестве интерактивного помощника-аналитика. GPT отвечал на вопросы и давал рекомендации в процессе анализа конкретных образцов вредоносного ПО.

В целом, несмотря на имеющиеся сложности, исследование Check Point подтверждает потенциал технологий на основе GPT в сфере кибербезопасности. Предложенные методы преодоления ограничений открывают путь к дальнейшему прогрессу в этом направлении. Сочетание возможностей ИИ и экспертных знаний человека в будущем может существенно улучшить анализ киберугроз.