サイバーセキュリティ研究者、エナ・ベイシックをご紹介します

Epiroc - Enna Cropped
大規模言語モデル(LLM)は、脆弱性の検出や修正など、セキュリティ関連のタスクを含む様々なプログラミング作業を自動化する強力なツールとして台頭しています。その有望な能力にもかかわらず、既存のコードの生成や修正が求められる場合、LLMはプログラマーが気づかない脆弱性を導入する可能性があります。コードを分析する際に、明らかな脆弱性を見逃したり、存在しない脆弱性を指摘したりすることがあります。 
エナ・ベイシックは、産業界と学界の両方に深く関わるサイバーセキュリティ研究者です。彼女は、エピロックのITセキュリティチームの一員であると同時に、エレブルー大学の産業界博士プログラムで学ぶ博士課程学生でもあり、当社が誇る社員の一人です。  
Epiroc - Jonas Orebro University

ヨナス・アルベルトソン(左)と ヨハン・シュニュラー

ヨナス・アルベルトソン(左)と ヨハン・シュニュラー

エピロックとエレブルー大学は、持続可能な成長を可能にするため、選定された教育・研究・革新の質を高めることを目的とした戦略的連携協定に基づき協力しています。

協定の詳細についてはこちら:エピロックとエレブルー大学の連携

 

"エピロックの産業界博士課程生として、当社の機械やソリューションが実際にどのように導入され、活用され、サービス提供されているか、また技術者や機械オペレーターが、高度にデジタル化、自動化、電動化され、自律性を増した当社のソリューションとどのように接しているかを、現場で見て理解する多くの機会を得ることができます。これは、私の研究を実践的な状況やユースケースという文脈において、大いに豊かにしてくれます。"

Enna Basic

エナは2023年、スウェーデン・ヴェステロースにあるメーラルダーレン大学にて、ソフトウェアエンジニアリングを専攻したコンピュータサイエンスの修士号を取得し卒業しました。  

 

エナは初めての学術論文を出版に向けて提出したばかりで、現在ピアレビューの過程にあります。 

 

 

エナさん、あなたの最初の学術論文ではどのような内容を取り上げたのですか?

 「このシステマティック・レビュー(SLR)において、私の目的は、様々なコード関連タスクにLLMを利用することのセキュリティ上の利点と潜在的な欠点の両方を調査することでした。まず、私はコード生成のためにLLMを使用した場合に導入される可能性のある脆弱性の種類に焦点を当てました。次に、任意のコードにおける脆弱性をLLMが検出および修正する能力と、選択したプロンプト戦略がこれら2つのタスクにおける性能にどのような影響を与えるかを分析しました。最後に、LLMに対するデータ汚染攻撃が、前述のタスクにおける性能にどのような影響を及ぼし得るかについて、詳細な分析を提供しています。」

 

また、この論文は、私の学術指導教官であり、エレブルー大学応用自律センサーシステムセンター(AASS)の機械知覚・インタラクション(MPI)研究所副所長であるコンピュータサイエンス博士、アルベルト・ジャレッタ氏と共著であることも特筆したいと思います。

 

エピロックには非常に協力的なマネージャーが、エレブルー大学には素晴らしい学術指導教官がおり、大変幸せに感じています。職業的に、私は夢を叶えているのです。   

私の研究の次の段階における目標は、エピロックの様々なコードリポジトリを活用し、より従来型のコーディング方法と、LLMを活用したより最近の実践方法を比較・分析することです。具体的には、どのような長所と短所があるのでしょうか?」  

 

記事へのリンク:

「大規模言語モデルとコードセキュリティ:システマティック・レビュー」

 

新しいアイデアは、障害ではなく、チャンスに目を向ける人から生まれます。現状にあえて挑戦し、失敗を恐れない人。常に物事を改善する方法を模索している人たちです。

エピロックにおいて、すべてはエナのような人材から始まります。

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