チェック・ポイント、OpenAIのフロンティアAIモデルをセキュリティプラットフォーム全体に統合

　チェック・ポイント（Check Point）は、OpenAIのセキュリティ向けAI「Daybreak」を自社のセキュリティプラットフォーム全体に統合した。これにより、AIを悪用する攻撃者よりも早く、防御側がリスクを発見・検証・修復できるようになるとしている。

サイバー防御全体でフロンティアAIを実務に活用

　OpenAIのDaybreakをチェック・ポイントのセキュリティプラットフォームに組み込むことで、セキュリティ機能を構築・検証し、継続的に強化することが可能になるという。また、それらの機能を、ユーザーがすでに利用しているセキュリティワークフローに直接提供するとのことだ。

　OpenAIのフロンティア・サイバーモデルを活用し、チェック・ポイントのセキュリティインテリジェンス、コンテキスト、適用（エンフォースメント）と組み合わせることで、膨大なセキュリティ情報から、検証済みのリスク、実行可能な意思決定、より迅速な保護へと転換できるよう顧客を支援すると述べている。

主な機能とメリット

• Agentic Exposure Validation（エージェント型エクスポージャー検証／エクスポージャー管理）：同社のマルチエージェント・パイプラインは、現実に悪用可能なリスクを理論上の検出結果から切り分けるという。このシステム内において、OpenAIのフロンティア・サイバーモデルを試験導入しており、その推論をチェック・ポイントのセキュリティコンテキスト、制御、証拠と組み合わせることで、攻撃経路を検証し、実証されたリスクに優先順位を付け、修復を加速するとのこと
• Keystone（エージェント型セキュリティ管理）：ポリシーや設定を手作業で管理する代わりに、ユーザーは自社のセキュリティインテント（意図）を定義し、AIが環境を継続的に把握し、リスクを特定し、制御をどのように適応させるべきかを判断するとのこと。このプロセスにOpenAIのフロンティア・サイバーモデルを導入し、潜在的な攻撃経路の調査、脆弱性やリスクの高いエクスポージャーの把握、適切な修復策の特定を支援するという
• Autonomous Workspace Platform（自律型ワークスペースプラットフォーム）：チェック・ポイントの調査パイプラインは、メール、エンドポイント、モバイル、ブラウザのテレメトリを相関分析し、未整理のアラートキューではなく、調査済みで確度の高い少数のインシデントへと集約するという。このパイプラインはOpenAIの推論を活用し、マルウェアの挙動、攻撃者の手法、認証情報の悪用チェーンにわたる複雑な脅威を調査しているとのこと。これにより、より明確な判定と深刻度、そして修復のガイダンスを提供し、セキュリティチームの負担を軽減する
• NexPloit：脆弱性情報を検証済みの攻撃素材へと変換し、一般に公開されているエクスプロイトコードに依存することなく、保護機能の自動開発を推進。OpenAIのフロンティア・サイバーモデルを活用し、そのリサーチにおける脆弱なコードとパッチの理解、現実的な悪用経路の特定、検証済みの結果への到達を加速しているとのこと

　これらの機能は段階的に提供されており、一部機能はすでに本番環境で稼働しているとのこと。他の機能は開発中で、デザインパートナーとともにテストを進めているという。技術の進歩に応じて、今後さらに機能を追加していく予定だと述べてる。展開にあたっては、モデルが参照できる範囲を統制し、実行できる操作を制限し、生成した内容をテスト・検証したうえで、承認されたセキュリティワークフローの範囲内のみにおいて作業を任せる、という規律を一貫して適用しているとのことだ。

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