1950年、現代コンピューティングの父であるアラン・チューリングは、「機械は考えることができるか？」と問いました。その質問は、人間のようなテキストを理解し生成できる機械を発明する探求へと進化し、その結果自然言語処理（NLP）やAIサポートのチャットボット、ChatGPTなどが登場しています。
UBSによれば、ChatGPTは容易にアクセスできる最初の大規模言語モデル（LLM）で、多岐にわたる分野で助っ人として使用できます。OpenAIによって開発された自然言語処理（NLP）モデルであるGPTを基盤としており、言語翻訳やテキスト生成などのNLPタスクで一般的に使用されています。ChatGPTは、文脈を理解し、テキストを生成し、正確に質問に答えるように設計されています。
ChatGPTの力は、大量のデータを迅速かつ効率的に分析・処理する能力にあります。サイバー脅威情報（CTI）の専門家は、ChatGPTを使用して、脅威フィード、ダークウェブフォーラム、セキュリティブログなどの幅広い情報源から洞察を収集、分析、生成することができます。さらに、ChatGPTは定型的なタスクを自動化するために使用でき、CTI専門家がより高度な分析と戦略的な意思決定に集中できるようにします。人間のようなテキストを生成する能力は、整理された報告書を作成し、CTIチーム間の協力を促進するための優れたツールとなります。
この記事では、ChatGPTのCTI分野でのさまざまな応用について詳しく説明し、CTI専門家やサイバーセキュリティコミュニティ全体にもたらす潜在的な利点を認識する重要性について説明します。ChatGPTの能力を理解し、効果的に活用することで、CTI専門家はサイバー敵から一歩先を行き、組織をサイバー脅威からよりよく保護することができます。
ChatGPTのCTIでの応用
脅威情報収集
CTI専門家は、OSINT、TECHINT、HUMINTなどの多岐にわたる情報源から脅威情報を収集する必要があります。ChatGPTは、ソーシャルメディアプラットフォーム、ブログ、フォーラムなどのさまざまな情報源から情報を自動的にスクレイピングし統合することで非常に貴重です。迅速かつ効率的にデータを処理することで、ChatGPTはCTI専門家が進化する脅威風景を最新の状態に保ち、実用的な洞察を生成するために集中することを可能にします。
ChatGPTは、転送された任意の記事から必要な情報を抽出することができます。以下の例では、SOCRadarのSandwormという脅威グループに関する記事からCTI専門家がどのように利益を得るかを尋ねると、それは出力として重要な情報をリストします。
分析と特定
CTI専門家にとって、収集したデータの中で関連するパターン、相関、異常を特定することが重要です。ChatGPTは、大規模なデータセットを分析し、トレンドとパターンを特定するために、先進的な分析と機械学習の技術を適用することでこのプロセスを支援することができます。分析プロセスを自動化することで、ChatGPTはCTI専門家が結果を解釈し、情報に基づいた意思決定を行うために集中することを可能にします。
loghubリポジトリからサンプルとして取得したLinuxログの一部についてChatGPTに尋ねると、ログ内のIPアドレスとログの内容、攻撃内容、ログ内の問題点について、理解しやすい方法で教えてくれます。
定型タスクの自動化
CTI専門家は、報告書の生成、脅威フィードの監視、ログデータの分析など、時間のかかる定型的なタスクにしばしば負担されます。ChatGPTはこれらのタスクを自動化することができ、CTI専門家がより戦略的な活動に集中することを可能にします。定型タスクを自動化することで、ChatGPTはCTI専門家がより高度な分析、脅威ハンティング、戦略的な計画に多くの時間を費やすことができるようにします。
協力と知識共有の改善
CTI専門家がチームで働く中で、効果的な協力と情報共有は成功にとって不可欠です。ChatGPTは貴重な知識リポジトリとなり、チームメンバー間での情報共有を促進することができます。特定の脅威やインシデントに関する要約の生成、説明の提供、質問への回答の能力は、CTI専門家間での効果的な協力と情報に基づいた意思決定を促進します。
SOCRadarプラットフォームのCTIモジュールでLockBitから入手したサンプルIOCを使用して、サイバー脅威情報を共有するための標準化された言語であるStructured Threat Information Expression（STIX）をChatGPTに生成させるように頼んだところ、ChatGPTから以下の出力を得ました。
マルウェア分析
ChatGPTは、マルウェア分析に活用できます。自然言語処理の能力を活用して、ChatGPTはマルウェアコードを分析し、パターンと異常を特定し、詳細な報告書を生成することができます。複雑なコード構造を理解し、人間が読めるテキストを生成する能力は、マルウェアアナリストにとって貴重なツールとなります。
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| W4SP Stealerの "inject.py "スクリプトがChatGPTに送信されると、このような情報を出力します。 |
また、ChatGPTにソースコードが公開されているGitHubリポジトリを尋ねると、有益な説明をしてくれます：
さらにChatGPTは、マルウェアの機能や動作をより深く理解するためのリバースエンジニアリングにおいて、CTIの専門家を支援することができます。マルウェアのコードを解析することで、ChatGPTは暗号化アルゴリズム、通信プロトコル、永続化メカニズムなどの重要なコンポーネントを特定し、ミティゲーションや防御のための貴重な情報を提供することができます。
PicoCTFのリバースエンジニアリング演習の一つであるvault-door-1演習をChatGPTに与えたところ、この課題を見事にクリアしました：
YARAルール作成
YARAは、特定のパターンに基づいてマルウェアサンプルを識別し分類するために使用される強力なツールです。ChatGPTは、マルウェアサンプルを分析し、パターンと署名を特定することでYARAルールの作成を支援することができます。ルール作成プロセスを自動化することで、ChatGPTはマルウェアアナリストがより複雑なタスクに集中することを可能にし、効率と効果を高めます。
RedLine Stealerをサンプルとして、ChatGPTに文字列関数の出力を共有し、GPTに重要な文字列の取得とYARAルールの作成を依頼しました。
ChatGPTはプロンプトから重要な点をリストアップし、このシナリオに対応するYARAルールの例を書きました。
脅威ハンティング
脅威ハンティングは、潜在的な脅威を特定し、重大な損害を引き起こす前に対処する積極的なアプローチです。ChatGPTは、大量のデータを分析し、潜在的な脅威と異常を特定することで脅威ハンティングを支援することができます。機械学習の能力を活用することで、ChatGPTは迅速に脅威を特定し、CTI専門家がタイムリーな行動を取ることができるようにします。
セキュリティインテリジェンスの統合
ChatGPTは、様々な情報源からのセキュリティインテリジェンスを統合する上で重要な役割を果たすことができます。様々な脅威フィード、ソーシャルメディアプラットフォーム、その他のソースからの情報を統合することで、ChatGPTは脅威ランドスケープの包括的なビューを提供することができます。異なるソースからの情報を分析・統合する能力により、CTIの専門家は情報に基づいた意思決定を行い、適切な行動を取ることができます。
結論
サイバー脅威の風景が進化する中、CTI専門家は先を行くための先進的なツールが必要です。ChatGPTは、CTIプロセスのさまざまなコンポーネントを改善するために使用できる強力なソリューションを提供します。データの収集、文脈分析の改善、定型タスクの簡素化、協力の促進など、CTI専門家が実用的な洞察を生成し、組織やクライアントをサイバー脅威から保護するために集中することを可能にします。AI技術の進展に伴い、ChatGPTなどのAIツールはCTI専門家にますます貴重な利点を提供し、分野内での潜在的な応用を拡大しています。
