AIが脆弱性を侵害に転用するのを阻止するための競争

シニアコンテンツストラテジスト兼ニュースライター

2026年7月23日

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6月、ファイブ・アイズ加盟国のサイバーセキュリティ機関は、最先端のAIが組織の適応能力を上回る速さでサイバー攻撃と防御のあり方を変革していると警告した。彼らのメッセージは明確だった。「期限は数年ではなく、数ヶ月だ。」

それ以来、警告は期限という厳しいものへと変わっていった。

欧州中央銀行はユーロ圏の銀行に対し、AIを利用したサイバー脅威への対策計画を10月までに提出するよう指示した31 、 2026 。カナダの金融規制当局は
銀行や保険会社に対し
高度なAIモデルによって脆弱性の特定、修正、対応に要する時間が短縮される可能性があると警告した。規制当局は、データが既に示している事実にようやく追いつこうとしている。AIの導入により、脆弱性の発見から悪用までの期間が短縮され、2021年には約10ヶ月だったものが、2026年にはわずか3時間になる見込みだ。どんなパッチサイクルも、それに追いつくことはできない。セキュリティ責任者にとっての課題は、どの脆弱性を最初に修正すべきかという点から、攻撃者が最初の足がかりを得た後、どこまで攻撃を進めることができるかという点へと変化しつつある。

AIのスピードに伴うリスクの制御がなぜこれほど難しいのか

サイバー防御担当者は、自らのシステムよりも速いスピードで進行する脅威を制御することを求められている。

リスクは周知の通りだ。脆弱なシステム、過去の負債、パッチ適用サイクルの遅さ、脆弱なID管理、そしてインシデント対応の遅延などが挙げられる。変わったのは、ペースとプレッシャーだ。

Frontier AIは、防御側が脆弱性をより迅速に発見・評価するのに役立ちます。しかし、攻撃者も同様の利点を得ます。

発見が速くなり、悪用も速くなり、脆弱性を攻撃経路に結びつける方法も速くなります。心理学者のスーザン・フォークマンとリチャード・ラザルスは、これをストレス評価と呼んだ。脅威が深刻だと感じられ、コントロールが不確実だと感じられると、不安が急上昇する。最先端AIがセキュリティリーダーにもたらすのは、まさにこうした状況です。機械速度での脆弱性発見と
人間の速度でのパッチ適用、テスト、対応が融合するのです。‍

ゼロデイ時計の針はますます速く進んでいる

ゼロデイクロックは、脆弱性が公表されてから実際に悪用されることが確認されるまでの時間を追跡するものです。そのデータは厳しい現実を物語っている。攻撃者はますます速くなっている一方で、パッチ適用には依然として時間がかかっているのだ。

すべての脆弱性が悪用されるわけではない。しかし、広く使われているソフトウェア、脆弱なシステム、そして重要なインフラは、あっという間に攻撃の標的になり得る。

攻撃者が脆弱性を分析し、エクスプロイトを作成し、攻撃経路をテストする速度が、防御側が修正プログラムを検証して展開する速度よりも速い場合、リスクは増大する。

それが、最先端のAIがさらに難しくしている問題だ。

情報漏洩から悪用までの期間の中央値は、2021年の約10ヶ月から2026年には3時間に短縮された。

個別のタスクから攻撃チェーンまで

英国AIセキュリティ研究所は、高度なモデルが、より長く、複数のステップからなるサイバータスクにおいて、性能を向上させていることを発見した。制御された32段階の企業ネットワークシミュレーションにおいて、Mythos Previewは最初のモデルとして完全なチェーンを完了し、10回の試行のうち3回成功、平均22ステップを達成した。続いてクロード作品4.6が演奏され、平均16ステップだった。

*キャプチャー・ザ・フラッグ形式の競技において、最先端モデルの成功率は急激に上昇している。*

AISIによる最新のGPT-5.5の評価でも、能力の向上はMythosに限ったことではないことが判明した。同研究所は、最先端のAIサイバー性能は、近年のモデル全体に見られる広範な傾向の一部であると述べた。

これは、AIがあらゆる厳重に防御された企業を自律的に侵入できることを証明するものではない。

これは、偵察から悪用、横方向の移動に至るまで、攻撃チェーンのより多くの部分が自動化しやすくなっていることを示している。

AIの脆弱性をめぐる競争は世界規模に拡大する

これらの評価は、研究者がテストできるモデルのみを対象としている。Illumioのグローバルソリューションアーキテクチャディレクターであるマイケル・アジェイ氏は、自分たちが対応できないものについて懸念している。

「私が懸念しているのは、秘密裏に開発されているものだ」とアジェイ氏は述べた。「ミトスやその他、我々が把握している最先端のAIが存在する。」しかし、秘密裏に開発されているシステムは、さらに強力なものになる可能性がある。

彼の懸念はもはや理論上の問題ではない。

6月24日、中国のセキュリティ企業である360 Security Technology （旧Qihoo 360）は、同社のAIモデル「Yitian Tulong」ファミリーに属する2つのAIセキュリティツールを発表した。創設者の周洪義は、そのうちの1つである「吐龍峰」を、中国版の神話と呼んだ。ソフトウェアの欠陥を探し出す。2つ目のツールであるYitianzhenは、サイバー防御とインシデント対応を自動化する。

360は、Tulongfengが3,432件のソフトウェアの欠陥を発見したと述べ、そのうち105件は中国当局によって確認されたとしているが、この主張は独自に検証できていない。

このモデルがMythosに匹敵するかどうかよりも、この発表が示唆する内容の方が重要だ。つまり、ソフトウェアの欠陥を見つけて利用するためのAI競争は既に始まっているということだ。

ツールは新しいものです。アクセスの問題はそうではない。

CISA、NSA、FBI、その他のパートナー機関は、中国政府の支援を受けたグループが米国の重要インフラに侵入し、ネットワーク内に潜伏していると警告している。そのアクセス権は、スパイ活動以外にもはるかに多くの用途に利用される可能性がある。

今、AIがその状況に加わろうとしている。

2025年11月、アントロピック社は、同社が「AIが主導した初のサイバー諜報活動」と呼ぶものを阻止したと発表した。アントロピック社は、このキャンペーンを中国政府が支援する団体と高い確度で結びつけた。

同社によると、攻撃者はClaudeというソフトウェアを使って業務の一部を自動化していたという。それには、標的の発見、弱点の発見、弱点の悪用、そしてデータの取得が含まれていた。

アントロピック社によると、このキャンペーンは約30の組織を対象としており、金融機関や政府機関などが含まれるという。

CrowdStrike社はまた、中国と関係のあるハッカー集団が、テクノロジー企業、特にAI、半導体、ソフトウェア、その他の主要セクターに関連する企業にとって最大の諜報活動の脅威となっていると警告している。

これらの報告書は、セキュリティに関する議論のあり方を変えるものだ。

組織は、単一のAIモデル、単一のベンダー、または単一の国に基づいて計画を立てることはできない。彼らは、攻撃者が脆弱性を見つけ出し、エクスプロイトを作成し、より迅速にサイバー作戦を実行できる未来に備える必要がある。

「Frontier AIは、脆弱性管理や脆弱性リスクを変えるものではありません」とアジェイ氏は述べた。「それは既存の問題を機械的なスピードで増幅させる。」