AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「ファジングが大事です」と騒ぐのですが、正直何がそんなに変わるのか分からなくて困っております。今回の論文は我々のような製造業の現場にどんな示唆があるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、この論文は既存のファジングツールの初期入力（シード）をAIで改善することで、テスト効率と脆弱性発見率を高められることを示しているんですよ。
なるほど、初期入力を良くするだけでそんなに違うのですか。費用対効果の観点で、どれくらい効くかという感触が知りたいです。
大丈夫、具体的なポイントを三つに分けて説明しますよ。第一に初期シードの質が上がれば探索するプログラムパスが増え、時間あたりの脆弱性発見数が上がること。第二に学習モデルを一度作れば繰り返し使えるので長期的な効率が良くなること。第三に生成されたシードは既存のワークフローへ組込めるため現場の負担が小さいこと、です。
これって要するに、高品質なテスト入力を自動で作ってAFLというファジングの効率を上げるということですか？我々が社内で試す場合、どこに注意すれば良いですか。
いいまとめですね！補足しますと、注意点は三つです。まず良質な学習用テストケースを用意すること、次にモデル学習時の安定化（ここでWasserstein GANが利く）を図ること、最後に生成シードが実際のターゲットに合うかを少量ずつ確認する運用プロセスを作ることです。
学習用の良質なテストケースというのは、自前で用意しないといけないのですか。外部データを使う場合のリスクもありそうですね。
素晴らしい着眼点ですね！理想は自社製品や類似製品のテストケースを使うことです。外部のケースを使うと入力形式や想定が異なり無駄な学習や誤ったシード生成につながる可能性があるため、慎重に選ぶ必要がありますよ。
現場に負担をかけないと言われても、初期投資はどの程度見れば良いのか。外注にすべきか内製にすべきか、判断基準が欲しいです。
良い質問です。経営判断としては、期待される脆弱性のコストと学習モデルの再利用性を天秤にかけてください。短期的に一回だけ試すなら外注が現実的である一方、長期的に継続的に使う意図があるなら内製化してノウハウを蓄積する方が総費用は下がることが多いですよ。
わかりました。まずは少量の自社ケースで試してみて、効果がはっきり出れば内製を検討するという段取りで進めます。要するに投資は段階的にということですね。
その通りです、大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さく始めて測定し、効果が見えたらスケールするという進め方が現実的です。
では最後に簡潔に、今回の論文の要点を私の言葉でまとめます。生成モデルで高品質なシードを作ることでAFLの探索効率と脆弱性発見力が向上し、初期投資は段階的に回収できるという点が本質だと理解しました。
