Last Updated on 2024-04-27 08:54 by 荒木 啓介
GoogleはAIとLLM（Large Language Models）を活用して、悪意のあるコンテンツの特定、脅威のブロック、脆弱性の発見と修正に取り組んでいる。これにより、インシデント対応の高速化と品質向上が可能となり、要約作成時間を51％短縮できる。Googleのインシデント対応プログラムは、識別、調整、解決、クロージャ、継続的な改善の5つのステップに従っており、迅速かつ効果的なサービス回復を目指している。
LLMの能力に関する研究では、人間による要約とLLMによる要約を比較し、LLMの方が評価が高く、作成時間も半分であることが明らかになった。しかし、LLMの使用には幻覚やエラーのリスクが伴うため、人間によるレビューが必要である。Googleは、機密情報やプライバシー情報を含むインシデント処理において、データを保存しないインフラストラクチャを構築している。
LLMの活用には、入力データの構造化とプロンプトエンジニアリングが必要であり、これにより優れた要約の生成が可能となる。ワークフローにプロンプトを統合することで、ユーザーが要約を承認または変更でき、時間の節約と要約の品質向上を実現している。さらに、LLMは複雑なコミュニケーションの起草にも活用されており、時間の節約と内容の品質向上をもたらしている。
Googleは、LLMを使用してユーザー保護をより効率的に行う新しい方法を探求し続けており、メモリセーフティプロジェクトやセキュリティ勧告の発行など、さまざまなセキュリティワークフローの改善にLLMを活用する予定である。
【ニュース解説】
Googleは、セキュリティとプライバシーのインシデント対応を高速化し、その品質を向上させるために、LLM（Large Language Models）と呼ばれる大規模言語モデルを活用しています。これは、悪意のあるコンテンツの特定、脅威のブロック、脆弱性の発見と修正など、セキュリティ関連の作業にAIを利用する取り組みの一環です。Googleは、この技術を用いて、インシデントの要約作成時間を51%短縮し、要約の品質を向上させることに成功しました。
インシデント対応プロセスは、識別、調整、解決、クロージャ、継続的な改善の5つの主要なステップから成り立っています。このプロセスを通じて、Googleのチームは潜在的なデータインシデントを迅速に特定し、解決策を実施し、サービスを正常な状態に戻すことを目指しています。LLMの活用により、このプロセスの一部であるインシデントの要約作成が大幅に効率化されました。
LLMを使用する際の主な課題の一つは、生成された要約に幻覚やエラーが含まれる可能性があることです。これを防ぐため、Googleは生成されたドラフトを人間がレビューすることで、品質を保証しています。また、機密情報やプライバシーに関する情報を含むインシデントを処理する際には、データを保存しないインフラストラクチャを構築し、プライバシーの保護にも配慮しています。
LLMの活用には、入力データの構造化とプロンプトエンジニアリングが必要です。これにより、LLMはインシデントの要約だけでなく、より複雑なコミュニケーションの起草にも利用できるようになります。この技術の導入により、インシデントコマンダーはコミュニケーションの作成にかかる時間を大幅に削減し、他の重要なタスクに集中できるようになりました。
Googleは、LLMを活用したセキュリティ対策のさらなる改善と発展を目指しています。例えば、LLMを使用してC++コードをメモリセーフなRustに書き換えるプロジェクトや、設計文書を読み取り、その内容に基づいてセキュリティ勧告を出すなど、セキュリティワークフローの日常的な改善にLLMを利用する計画があります。
この技術のポジティブな側面は、セキュリティとプライバシーのインシデント対応の迅速化と品質向上にあります。しかし、生成された内容の正確性を確保するためには、人間によるレビューが不可欠であり、このプロセスには追加の時間とリソースが必要になる可能性があります。また、機密情報の取り扱いには、特に注意が必要です。Googleが取り組んでいるように、データを保存しないインフラストラクチャの構築と、生成された内容の厳格なレビューが、これらのリスクを最小限に抑える鍵となります。
