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AIがソースコードから脆弱性を特定するイメージ図
TechAI分析

AI サイバーセキュリティ ゼロデイ脆弱性 2025:未知のバグを発見する「推理能力」の衝撃

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2026年、AIのサイバーセキュリティ能力が飛躍的に向上。RunSybilのAIツール「Sybil」が未知のゼロデイ脆弱性を発見しました。Claude Sonnet 4.5の最新ベンチマーク結果とともに、AI時代の新たな資安リスクと防御策を Chief Editor が解説します。

AIが自ら考え、人間が気づかなかったシステムの穴を見つけ出す時代が到来しました。サイバーセキュリティ・スタートアップのRunSybilが開発したAIツール「Sybil」が、これまでインターネット上のどこにも報告されていなかった未知の脆弱性、いわゆる「ゼロデイ脆弱性」を発見したことが明らかになりました。これは単なるパターンマッチングではなく、AIがシステム間の複雑な相互作用を理解し、論理的に推論した結果であるという点で、業界に大きな衝撃を与えています。

AI サイバーセキュリティ ゼロデイ脆弱性 2025:検知能力の飛躍的向上

カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータ学者であるドーン・ソン教授によれば、フロンティアモデルのサイバーセキュリティ能力はここ数ヶ月で劇的に向上しています。彼女が共同開発したベンチマーク「CyberGym」によるテスト結果が、その進化を明確に示しています。

モデル名計測時期脆弱性発見率
Claude Sonnet 42025年7月約20%
Claude Sonnet 4.52025年10月30%

ソン教授は、問題を細分化して考える「シミュレーテッド・リーズニング(模擬推理)」や、自らツールを操作する「エージェント型AI」の進展が、この10%以上の性能向上を支えていると指摘しています。特にAnthropic社の最新モデルであるClaude Sonnet 4.5は、188のプロジェクトに含まれる1,507件の脆弱性のうち、3割を低コストで特定することに成功しました。

攻防の分岐点:防御側はいかに備えるべきか

しかし、この技術革新は諸刃の剣です。RunSybilの共同創業者であるアリエル・ハーバート=ボス氏は、「ハッカーが行うコード生成や操作をAIも実行できる以上、攻撃側のスピードも加速する」と警鐘を鳴らしています。これに対し、ソン教授は「セキュア・バイ・デザイン」の重要性を説いています。AIを活用して最初から脆弱性のないコードを生成する手法や、モデルのリリース前にセキュリティ研究者と共有し、事前にバグを洗い出す仕組みの構築が急務となっています。

本コンテンツはAIが原文記事を基に要約・分析したものです。正確性に努めていますが、誤りがある可能性があります。原文の確認をお勧めします。

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