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核心概念
大規模言語モデルを使用してnpmエコシステムでのマルウェアを検出するためのSocketAI Scannerワークフローが優れた性能を示す。
要約
- Gartner 2022年レポートによると、2025年までに世界中の組織の45%がソフトウェア供給チェーン攻撃に遭遇する可能性がある。
- 現在のマルウェア検出技術は、手動レビュープロセスを支援するが、高い偽陽性率と限られた自動化サポートがある。
- SocketAI Scannerは、LLM（Large Language Models）を使用してnpmエコシステムで潜在的なマルウェアを検出する多段決定メーカーマルウェア検出ワークフローを提供する。
- GPT-3およびGPT-4モデルは、静的解析ツールと比較して優れたパフォーマンスを示し、特にGPT-4は精度とF1スコアで優れている。
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Shifting the Lens
統計
2025年までに世界中の組織の45%がソフトウェア供給チェーン攻撃に遭遇する可能性がある（Gartner 2022年レポート）。
引用
"現在のマルウェア検出技術は、手動レビュープロセスを支援するが、高い偽陽性率と限られた自動化サポートがある。"
深掘り質問
他の記事や研究からこの議論を拡張する方法は？
この議論を拡張するために、他の研究や記事から以下の点を考慮できます：
異なるLarge Language Models（LLMs）を使用して同様の実験を行い、結果を比較することで、異なるモデル間の性能差異を理解する。
静的分析だけでなく、動的分析やヒューリスティックアプローチと組み合わせてマルウェア検出手法の有効性を評価し、包括的なセキュリティ対策について考察する。
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