AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「ファジングにAIを使うと効率が上がる」って話を聞きまして、正直ピンと来ないんです。これって現場で役に立つ技術なんですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。要点は三つです：初期の入力（シード）が重要であること、LLM（Large Language Model）がその最適化を手助けできること、そして実験で大きな改善が確認されていることです。
初期の入力が重要、ですか。今までのファジングはランダムにたくさん突っ込めば当たる、という認識なんですが、そこを変えると具体的に何が変わりますか。
良い質問ですね！ファジングは「どの入力から探索を始めるか」で探索の向かう先が大きく変わります。つまり初期シードを賢く選べば、限られた時間で目的の脆弱箇所に効率よく到達できるのです。
なるほど。それでLLMを使うと何をしてくれるんですか。LLMって要するに何を学習している機械なんですか。
素晴らしい着眼点ですね！LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）とは、大量のテキストやコードを学習し、文脈を理解して自然な文章やコードを生成できるモデルです。ここではソースコードやパッチ情報を理解して、ファジングに有効な初期入力を作る役割を果たしますよ。
これって要するに、専門家が手で条件を書かなくても、LLMがソースとパッチを見て効率よく“当たり”を作ってくれるということですか。
その通りですよ。要点を三つで整理します。第一に、冗長で長いユーザー入力を洗練して簡潔なプロンプトに変える「リファインメント」が効くこと。第二に、その最適化されたプロンプトを使ってターゲットに寄せる初期シードを生成・選択する「生成」が効くこと。第三に、結果的にファジングの到達速度や脆弱性検出効率が大幅に改善することです。
実際の効果はどれくらい期待できるんですか。うちの現場で投資対効果を説明できる数字が欲しいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！実験では、既存の最先端ファジング手法に比べて、特定ターゲットへの到達速度が数十倍高速化した例や、ターゲット到達に要する試行が数百倍改善した例が報告されています。もちろん環境依存だが、投資対効果の説明材料には十分使えるデータです。
分かりました。最後に私が今学んだことを整理していいですか。初期シードをLLMで最適化すると、手作業を減らして短時間で脆弱箇所に当たりやすくなる、ということで合ってますか。間違っていたら訂正してください。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で正しいです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次は実際にどの情報を用意すれば良いかを段階的に整理して進めましょう。
