「Mythosの衝撃」はすでに過去のもの――これからサイバーセキュリティが直面する本当の課題

AnthropicがClaude Mythos Previewを発表すると、サイバーセキュリティをめぐる議論はたちまち、AIに何ができるのかという点に集まりました。数十年前から存在する脆弱性の発見、実際に動作するエクスプロイトの開発、かつては専門家の知識が必要だった作業の高速化などです。Anthropicによると、Mythosは人間が見つけられなかったソフトウェアの欠陥を発見しました。初期のテストでは、熟練のペネトレーションテスターなら数日かかる多段階のネットワーク攻撃を、数分で実行できることも示されました。

Mythosの提供が一部の組織に限られ、さらに150の組織に拡大される程度にとどまると発表された際、セキュリティ責任者やサイバー防御担当者は、いったん安堵のため息をつきました。

しかし、Mythosをめぐる熱狂は収まりました。今求められているのは、その警告を実践的な防御態勢へと転換することです。言い換えれば、「Mythosの衝撃」と当初の「ショック」は終わり、ここからが本当の課題になります。組織は自社のリスクにさらされた箇所を把握し、真のリスクを優先順位付けし、AI搭載型の攻撃に先んじられる速さでパッチ適用や緩和策を講じられるでしょうか。そもそも、それらを発見する段階で、AIと同じ速さで動けるでしょうか。

AIによる攻撃の加速は、すでに定着している

もはや目を背けることはできません。AIを活用した攻撃や、AIで加速された攻撃はすでに現実のものとなり、世界中でサイバー攻撃の手口を塗り替えつつあります。スタンフォード大学のAI Indexによると、2026年にはAIエージェントがサイバーセキュリティの課題を解決する確率が93%に達しました。2024年にはわずか15%でした。独立したテストもこの傾向を裏付けています。英国のAI Security Institute（AISI）は、Claude Mythos Previewが32段階の模擬企業ネットワーク攻撃を自律的に実行し、標的マシンに隠されたフラグを回収できることを確認しました。人間なら完了までに約20時間かかるシナリオです。つまり、最先端のAIモデルは、偵察、エクスプロイト、権限昇格を人間の手を借りずに連鎖させられるということです。これらの試験でMythosは、人間の専門家が数日を要する作業である脆弱性の発見とエクスプロイトを、自律的かつ確実にこなしました。

関連機関の調査も、この見方を裏付けています。Cloud Security Allianceのレポートによると、攻撃者はすでに機械の速度で活動している一方、防御側は依然として「組織の速度」で動いていることが多いといいます。実際には、数週間から数カ月かかるパッチ適用サイクルでは、数時間単位に短縮されたエクスプロイトの猶予期間に追いつけないということです。OS、ブラウザ、ネットワーク機器など広く展開されているソフトウェアは、多くの企業が依存する影響の大きい標的であり、そうした製品が急速に武器化されています。メールも例外ではありません。攻撃者はAIを使ったプロンプトインジェクション型のフィッシング攻撃を強化し、従業員をだまして偽の口座へ送金させています。

脆弱性とエクスプロイトが急増

データを見ると、これは理論上の懸念ではありません。既知の脆弱性の数と、その悪用件数は急増しています。GoogleのThreat Intelligenceグループによると、報告された脆弱性は2026年1月から7月にかけて倍増しました（月約5,000件から1万件超へ）。同時に、実際に悪用された脆弱性の数もほぼ倍増しています。2025年は月平均約10.5件でしたが、2026年初頭には月約18件になりました。ゼロデイ（未知の脆弱性）を突くエクスプロイトも、わずかに増加しています。

Googleなどは、この傾向が今後も続くと警告しています。AIの支援による脆弱性の発見とエクスプロイトが加速し続けるなら、防御側はこれまでのような「優先順位を付けない一括パッチ適用」を続ける余裕はありません。代わりに、脅威インテリジェンスに基づくトリアージモデルへ移行する必要があります。実際に狙われている脆弱性に集中し、対応をできる限り自動化するということです。これには、継続的なスキャン、資産管理、リスクベースの優先順位付けが欠かせません。これらはしばしば、Wiz、Tenable、Microsoft Defender for Cloudなどのツールを使ったエクスポージャー管理と呼ばれます。たとえばSecurity Boulevardは、エクスポージャー管理プログラムがAIを使って資産、脆弱性、設定ミスを常時マッピングし、最もリスクの高いものを自動的に優先順位付けして修復すると解説しています。このアプローチは、いわば「Mythos対応」のセキュリティプログラムです。AIが生み出す大量の発見事項をさばき、機械の速度で修正することを想定した設計です。いわば、AI対AIの戦いです。

AIを防御に活用する

重要なのは、防御側も攻撃者と同様にAIを使えることです。AIは両陣営に恩恵をもたらします。先に触れたAnthropic自身のProject Glasswingが好例です。2026年4月上旬の時点で、Mythos Previewを試していたのは約50の組織にとどまっていましたが、数週間のうちに自社のコードベース全体に適用し、深刻度が高いか重大な欠陥を1万件以上発見しました。Anthropicは現在、Glasswingを重要と見なす約150の組織に拡大しています。電力、医療、通信などの分野で、そのコードが数百万人のユーザーに影響を及ぼす組織です。目的は、AIを活用した新しいワークフローを業界に浸透させることです。参加パートナーはベストプラクティスを共有し、脆弱性を共同でトリアージし、AIで修正案を提案させたり、コードを事前に堅牢化したりもしています。

Glasswingの教訓は、AIが防御側の作業も高速化できることを示しています。たとえば、Mythosクラスのモデルは、パッチの作成やレガシーコードのメモリ安全な言語への変換、自社システムに対する「AIレッドチーム」の実行にも転用できます。Anthropicによると、パートナーはすでにMythosで修正を自動生成しており、新たに公開されたツール（Claude Security）は、Mythosをやや安全にした派生モデルを使ってコードをスキャンし、パッチを提案します。実務の面では、組織はセキュリティツール群へのAI追加を検討すべきです。自動化されたペネトレーションテスト、インテリジェントな資産検出とタグ付け、AIによるパッチ生成を活用すれば、攻撃者に遅れを取らずに済みます。

基本を固める

高度なツールを導入する場合でも、基本の重要性はこれまで以上に高まっています。AISIは、Mythosの影響がむしろサイバーセキュリティの基本の重要性を浮き彫りにしていると強調しています。定期的なパッチ適用、強固なアクセス制御、安全な設定、包括的なログ記録といった基本です。英国のCyber Essentialsでも同様に示されています。

つまり、攻撃者がエクスプロイトを自動化できるなら、防御側は衛生管理と検知をいっそう強化しなければなりません。エクスプロイトの猶予期間が数時間にまで縮まるなか、組織はパッチ適用サイクルの加速を迫られる可能性があります。具体的には、更新の頻度を上げる、ホットフィックスを順次展開する、すぐに修正できない場合はネットワーク制御による仮想パッチを適用する、といった対応が考えられます。

最小権限とセグメンテーションも欠かせません。各ユーザーやシステムのアクセス権を、必要なものだけに絞るためです。認証情報を盗んだ攻撃者（あるいは悪意あるAIエージェント）が、横展開や権限昇格をしにくい状態にしておくべきです。ネットワークのセグメンテーションやマイクロセグメンテーションは、境界を突破された場合でも、攻撃を遅らせたり封じ込めたりできます。インシデント対応の訓練も、高速なAI攻撃を想定してプレイブックを更新する必要があります。たとえば、主要なアカウントや認証情報が侵害されたシナリオを試し、「ブレークグラス」用の管理者アカウントや復旧キーを（可能ならオフラインで）保護しておきます。そうすれば、主要なIDプロバイダーやドメインが停止しても、制御を取り戻せます。

要するに、レジリエンスの構築とは、AI主導の新しい手法と堅実なエンジニアリングを組み合わせることです。Anthropicは、Mythosクラスの能力が近いうちに多くの組織に行き渡ると警告しています。しかも、プレビュー版より安全対策は少なくなるといいます。中国が同様のモデルを手に入れてオープンソース化する可能性も否定できず、その場合は攻撃者もそれを利用できるようになります。セキュリティチームは今すぐ、機械の速度で動く体制に適応しなければなりません。エクスポージャーの発見とパッチ適用を自動化し、厳格なアクセス制御を徹底し、検知と対応を強化することです。一部の攻撃は成功するという前提に立ってこそ、被害を封じ込める防御を設計できます。

強力なAIが注目を集めた「Mythosの衝撃」は確かに過ぎ去りました。今重要なのは、その警告を実践的な備えに変えることです。AIというランプの魔人はすでに外に出ており、サイバー攻撃者はこうしたツールを活用します。それと同時に、私たちも自分たちのセキュリティ上の願いをAIに伝えていくことになります。