SentinelOne 首席 AI 官 Gregor Stewart 表示，借助 OpenAI Daybreak 的逆向工程能力，原本需要顶尖安全研究员四到六周才能完成的恶意软件分析，现在大约八小时就能产出人类水平的结果。这家安全厂商将 OpenAI 的模型用于恶意软件逆向工程，逐层拆解软件、弄清其行为。缩短分析时间后，研究员有余力调查更多样本，并在不同样本之间交叉比对，找出共享组件和潜在关联。

Stewart 说，过去团队只能挑最重要或最有趣的威胁做深度调查，逆向的软件数量很少，很难看到威胁之间的联系；现在更快地逆向能绘制更广的恶意软件图谱，看清威胁如何关联、关系如何演变。这种跨样本的视野，有助于在客户调查中发现线索，也能更主动地提前防御。Stewart 强调，自动化不能替代责任归属，架构层面的改动仍需人工把关，而局部修复或不改变软件根本运行方式的改动更适合交给自动化。

SentinelOne 内部，OpenAI 网络能力的引入让更多员工接触到此前稀缺的安全专家级知识，更多团队成员可以自己调查问题，而不必依赖少数专家。Stewart 还希望把 OpenAI 的网络能力引入代码编写环节，让开发者在构建时直接处理安全问题。他把这总结为：OpenAI 正把专家级网络能力交给开发团队中的每个人，从而把优势转向防御者。