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Glasswingが発見しVulnCheckの研究者が追跡している225件の脆弱性のうち、実際に悪用が確認されているのはわずか1件です
先進的なAIモデルのバグ発見能力によって、攻撃者が新たに見つかったCVEを悪用するケースが増えるのではないかという懸念が広がっていますが、実際にはAnthropicまたはProject Glasswingに紐づく脆弱性のうち、実際に悪用されているものは0.5パーセント未満にとどまっています。これはVulnCheckのセキュリティ研究者Patrick Garrity氏によるものです。
Garrity氏は、Anthropicが選定したパートナーに同社のClaude Mythos Previewモデルへのアクセスを提供する取り組み「Project Glasswing」に紐づくCVEについて、同社がこのプログラムを4月に発表した直後から追跡を開始しました。
当時Anthropicは、この新モデルのバグ発見・悪用スキルがほぼすべての人間の能力を上回っているため、一般公開するにはリスクが高すぎると説明していました。そのためAnthropicは、Mythos Previewへのアクセスを審査済みのGlasswing参加者に限定しており、参加者たちは自社のソフトウェア製品やオープンソースの依存関係に含まれる欠陥の発見・修正など、防御的なセキュリティ業務にこのモデルを活用しています。
Garrity氏のAnthropic CVEトラッカーは、Anthropicチームおよび(または)Project Glasswingの功績とされる脆弱性の一覧を管理しており、さらにこれらのCVEを同社の既知の悪用済み脆弱性インデックスと照合することで、Glasswingの実際の「危険度」」をより正確に把握できるようにしています。
月曜日時点でのCVE件数は225件に上りますが、実際に悪用が確認されているのはGhostの深刻なSQLインジェクションの欠陥(CVE-2026-26980)のたった1件のみです。
「脆弱性を発見することと、それが実際に脅威アクターにとって有用で、実際に使われるかどうかは大きく異なります」とGarrity氏はThe Registerに語っています。「このデータが示す本質は、Anthropicが発見し開示している脆弱性の影響範囲がかなり限定的であり、私たちが確認する限り、脅威の観点から見ればランダムに選んだ他の脆弱性群と大差ない結果になっているということです」
Anthropicからは本誌の質問に対する回答がまだありませんが、返答があり次第この記事を更新する予定です。
Garrity氏は、AIのバグ発見能力そのものを否定しているわけではないと述べています。
今見られている過熱ぶりの多くは、あらゆる脆弱性やバグが脅威アクターに使われる可能性が高いという前提に基づいています。しかし実際には、悪用キャンペーンで使われるのはごく一部にすぎません
実際、ここ数か月のセキュリティ開示の動向を追ってきた人であれば、AIモデルが以前よりはるかに多くのセキュリティ上の欠陥を明るみに出しているという事実に異論を唱えるのは難しいでしょう。その好例が、Microsoft、Apple、Palo Alto Networksによる最近の大量のパッチ配布であり、オープンソースプロジェクトについても同様です。
また、Garrity氏が指摘するように、こうした脆弱性発見能力は「特定の1つのモデルやハーネスに固有の能力ではありません」。
「今見られている過熱ぶりの多くは、あらゆる脆弱性やバグが脅威アクターに使われる可能性が高いという前提に基づいています」とGarrity氏はThe Registerに語っています。「しかし実際には、悪用キャンペーンで使われるのはごく一部にすぎません。過去の傾向を見ると、実際に武器化され現場で使われる脆弱性の割合は、1パーセント弱から2パーセント程度にとどまっています」
さらに、最近のAIモデルはバグの発見には優れている一方で、その修正はまだあまり得意ではないことが、いくつかの最新の調査で明らかになっています。
そのうちの一つでは、1Passwordの研究チームが、OpenAIのChatGPT-5.5とAnthropicのOpus 4.8という2つの最先端モデルを用いて6,080件のパッチを作成し、分析しました。その結果、モデルが生成した修正が脆弱性を完全に解決できたのはわずか26パーセントにとどまり、約54パーセントは脆弱性を解決できなかったか、新たな脆弱性を生み出したか、あるいはその両方に該当していました。
アプリケーションセキュリティ企業Veracodeによる別の調査では、100を超えるモデルと80件のコーディングタスクを対象に調べたところ、AI生成コードの平均的なセキュリティ合格率はわずか56パーセントにとどまることが分かりました。
つまり、セキュリティ修正の開発と適用に関わる作業は、依然として人間の手を必要としているということです。
「AIによって脆弱性発見のハードルは大幅に下がりましたが、本当のギャップはその先の工程、すなわち調整、トリアージ、修復、パッチ展開といった、依然として人手を多く要する部分にあります。これはAnthropic自身も認めていることです」とGarrity氏は述べています。「彼らはプロジェクトを立ち上げるまで、この点に気づいていなかった可能性があります」®
