マイクロソフトは、重大なセキュリティ脆弱性を97%の精度で特定できるAIシステムを開発した。

Microsoft は、テストにおいてセキュリティ脆弱性と非セキュリティ脆弱性を 99% の精度で区別し、重大かつ優先度の高いセキュリティ脆弱性を 97% の精度で特定するシステムを開発したと主張しています。今後数か月以内に、Microsoft は、いくつかのサンプル モデルやその他のリソースとともに、このアプローチを GitHub でオープンソース化する予定です。

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報道によると、このシステムは、Azure DevOps と GitHub のリポジトリに保存されている、47,000 人の Microsoft 開発者が実行した 1,300 万件の作業プロジェクトとバグのデータセットでトレーニングされたとのことです。

Coralogix は、開発者が記述するコード 1,000 行ごとに 70 個のバグが作成され、バグの修正にはコード 1 行の記述よりも 30 倍の時間がかかると推定しています。米国では、製品の欠陥の特定と修正に毎年 1,130 億ドルが費やされています。

まず、モデルはセキュリティ バグと非セキュリティ バグを分類し、次にバグの重大度を重大、重要、または低影響としてランク付けします。

マイクロソフトは、このモデルは社内の運用環境に導入されており、セキュリティ専門家が承認したデータを使用して引き続き再トレーニングされる予定だと述べた。 （ベンチャービート）