セキュリティ
VulnCheckによれば、AIが発見した脆弱性のうち実際に武器化された割合は2%未満にとどまっており、最先端モデルが攻撃者に大きなアドバンテージを与えているとする主張には疑問符が付きます
Anthropicの「Project Glasswing」は数万件にも及ぶ潜在的なセキュリティ上の欠陥を洗い出した可能性がありますが、新たな調査結果は、AI支援による脆弱性発見が多くの人々が予想していたような実際の攻撃の波をまだ引き起こしていないことを示唆しています。
The Registerに提供された調査結果の中で、VulnCheckはAnthropicのProject GlasswingとBerkeley Vulnerability Research Initiativeによって公に帰属が示された1,061件のAI支援脆弱性発見事例を分析し、自社のKnown Exploited Vulnerability(KEV)データベースと突き合わせました。
その結果、実際に悪用が確認されたのはわずか14件、割合にして1.3%にとどまり、これはVulnCheckのデータセット全体における脆弱性の悪用率とほぼ同じ水準でした。
これは、最先端AIが即座に武器化可能な脆弱性を大量に生み出すことで攻撃者側に劇的に有利な状況をもたらしているという言説とはかけ離れた結果です。むしろこのデータは、現時点でのAIは、攻撃者が実際に悪用する脆弱性の割合を高めるというよりも、研究者が発見できる脆弱性の量を増やすことに長けているということを示唆しています。
今回の報告書は、とりわけAnthropicが大々的に発表したProject Glasswingを名指しで取り上げています。同プロジェクトは4月に公開され、AI支援による脆弱性発見によって攻撃者がシステムを乗っ取ったり、業務を妨害したり、データを窃取したりできるようになる恐れがあると警鐘を鳴らしていました。
Claude Mythosは23,019件もの脆弱性候補を特定した可能性がありますが、その大半がその後どうなったのかを示す公開情報は驚くほど乏しい状況です。VulnCheckの指摘によれば、CVEとして公開されたのはわずか126件にとどまり、実際に悪用が確認されたのは1件のみで、AnthropicによるProject Glasswing開始以降の公開開示実績にはほとんど進展が見られないとのことです。
とはいえ、これはAI支援による脆弱性研究が失敗であることを意味するわけではないと、VulnCheckのセキュリティ研究者Patrick Garrity氏は述べています。
「AI支援による脆弱性発見が攻撃者と防御側の双方にとって価値を持つことは明らかです」とGarrity氏は記しています。「今回のデータは、AIが発見した脆弱性が従来の手法で発見された脆弱性よりも本質的に悪用されやすいことを示すものではありません」。同氏はむしろ、AIは単に研究者がより多くの欠陥を発見する手助けをしているにすぎず、それによって犯罪者に先んじて防御側がパッチを適用する機会が生まれていると主張しています。
Garrity氏は、この脅威が誇張されたものにすぎないと断定するまでには至りませんでしたが、一部の言説が実態を先取りしすぎていることは示唆しました。
「Anthropic自身の開示台帳が停滞している状況も含め、これまでのデータは、AI支援による脆弱性発見と最先端の能力が、現時点で得られている証拠に比べて過大に喧伝されてきたことを示唆しています」と同氏は記しています。「だからといってリスクが架空のものだというわけではありません。その影響は現実のものではあるものの、控えめなものにとどまっているということです」。
その一方で、攻撃者側も決して手をこまねいていたわけではありません。VulnCheckは2026年上半期に495件の既知の悪用済み脆弱性を確認しており、そのうち約3分の1をコンテンツ管理システム(CMS)が占め、ネットワークエッジデバイスも相変わらず攻撃者に好まれる標的となっています。攻撃者がAIの利用にとどまらず、急速に拡大するAIソフトウェアスタック自体の弱点を探し始めていることから、AI製品そのものもますます魅力的な標的になりつつあります。
言い換えれば、AIは脆弱性研究のあり方を変えつつあるものの、一部で予測されていたような悪用の大爆発はまだ引き起こしていないということです。®
