Resúmenes generales Gracias a su red de asociaciones de palabras, GPT domina la gramática y la diferencia entre hechos clave y hechos secundarios. Como resultado, una de las tareas en las que se puede confiar más en GPT es la producción de "un resumen del panorama general" cuando se le dan datos demasiado extensos para el consumo humano. Por ejemplo, cuando se le dio parte de un registro de llamadas API muy largo, producido por una pieza de malware, y se le pidió que resumiera el registro, GPT produjo la siguiente salida útil:  El malware parece estar interactuando fuertemente con la API de Windows y realizando diversas operaciones como operaciones con archivos, gestión de memoria, escalada de privilegios, carga de librerías y, sobre todo, operaciones relacionadas con la criptografía.
La brecha entre el conocimiento y la acción
Sin embargo, surge un reto notable: la brecha entre el conocimiento y la acción, que recuerda a la crítica de Richard Feynman a los estudiantes que memorizaban sin comprender. Esto se repite en los encuentros de GPT con las tareas de análisis de malware, donde sus dificultades parecen estar enraizadas en la comprensión de la esencia de la información. La dicotomía entre tener acceso a la información y comprender su significado plantea retos en tareas que requieren una comprensión más profunda del contexto.
Retos habituales en el análisis de malware La complejidad del análisis de malware plantea retos a GPT. Cuando se le asignó la tarea de identificar binarios benignos o maliciosos, GPT mostró limitaciones. Al final, ver cómo GPT se enfrentaba a esta tarea aparentemente sencilla nos proporcionó una gran cantidad de información sobre su capacidad para razonar en este ámbito. Aunque GPT es una construcción artificial, muchos de los desafíos que uno encuentra al aplicar GPT al dominio del análisis de malware parecen extrañamente humanos por parte de GPT. Recopilamos muchos ejemplos en los que GPT se topaba con estos retos al intentar abordar alguna tarea, e intentamos en la medida de lo posible clasificarlos en categorías más amplias y generales. El resultado fue la siguiente lista de 6 obstáculos principales generales: Desviación de la ventana de memoria La brecha entre el conocimiento y la acción Techo de razonamiento lógico Desvinculación de la experiencia Orientación por objetivos Ceguera espacial
Superar los retos Reconociendo estos retos, buscamos hacks y mitigaciones para elevar las capacidades de GPT en el análisis de malware. Una prueba de concepto, en la que se utilizó un prompt fuertemente manipulado, mostró mejoras en la capacidad de GPT para guiar a un analista durante el triaje (proceso de identificación y clasificación). Puede ver una demostración de cómo se comporta GPT en las tareas de triaje con todas las mitigaciones descritas anteriormente introducidas:
Conclusión
El viaje de GPT hacia el análisis de malware pone de manifiesto sus puntos fuertes naturales y los retos a los que se enfrenta a la hora de razonar en este ámbito. Aunque su agudeza verbal y su vasto repositorio de conocimientos son ventajas innegables, la brecha entre el conocimiento y la acción presenta obstáculos. La exploración de los hackeos y las medidas de mitigación supone un esfuerzo continuo por mejorar la aplicabilidad de GPT en tareas complejas, abriendo vías para futuros avances en la sinergia entre inteligencia artificial y ciberseguridad, | 
