脆弱性の公開は倍増、攻撃も同じペースではない　AIが変える発見の現場

Google Threat Intelligence Group（GTIG）の分析では、ソフトウェア脆弱性の公開件数は2026年1月から8月にかけて2倍以上に増えました。一方、攻撃者による悪用が観測された脆弱性の増加は、公開件数ほど急ではありません。AIを使った発見では、リモートコード実行につながる脆弱性の割合が高いという特徴も見られました。ただし、全体の増加のうち、どれだけがAIだけに起因するのかは、この分析からは分かりません。317

公開された脆弱性と、悪用された脆弱性は別の数字

月間の脆弱性公開件数は、2026年1月の5,045件から8月には10,740件に増加しました。GTIGが数えた、実際に悪用されたことが確認された脆弱性は、2026年の最初の8カ月で141件。2025年の通年では127件でした。悪用が確認された脆弱性の月平均は、2025年の10.5件から、2026年1〜8月には18件に増えています。3

ここで区別したいのは、公開件数は「公表された脆弱性」の数であり、悪用件数は「攻撃者に利用されたことが観測された脆弱性」の数だという点です。どちらも攻撃の回数や被害者の数を示すものではありません。脆弱性が多く公開されたからといって、その同じ割合で攻撃に使われているとは限りません。3

データからは、脆弱性の発見・公開と悪用の両方が増えたことが読み取れます。ただし、どちらの増加もAIが原因だと切り分けて示すものではありません。GTIGの分析が示しているのは、脆弱性の発見におけるAIの影響が強まっていることと、AIの関与が疑われる脆弱性の一部に見られるリスクの傾向です。329

AIが関与した脆弱性には、異なる傾向も

GTIGが「AIによって発見された可能性が高い」と分類した脆弱性の約半数は、リモートコード実行（RCE）を可能にするものでした。他の脆弱性では約26％です。RCEは、脆弱なシステム上で攻撃者がコードを実行できる状態を指すため、深刻な影響につながる可能性があります。ただし、「AIによる発見の可能性が高い」という分類は、すべての脆弱性をAIが単独で見つけたことを意味しません。1723

深刻度の数字も、ひとまとめにはできません。GTIGの分析を報じた記事によると、AIによる発見の可能性が高い脆弱性の58％は中リスクと評価され、他の公開情報では28％でした。一方、高リスクとされたものは約4％で、AIの関与が疑われるグループとそれ以外で大きな差はありませんでした。別の指標では、GTIG独自の尺度による高リスクの公開件数が1月の131件から8月の350件に増加しています。こちらはAI関連に限らず、公開された脆弱性全体の数字です。232829

ゼロデイだけでなく、公開済みの脆弱性にも注意

ゼロデイ脆弱性とは、修正プログラムが用意される前に悪用された脆弱性です。一方、n-day脆弱性は、すでに公表され、修正プログラムが提供されている場合もありますが、更新が済んでいないシステムでは悪用されるおそれがあります。

GTIGによると、ゼロデイの月間悪用件数は、2025年の平均約8件から、2026年1〜8月には約11件に増えました。全体の悪用件数の増加よりも緩やかです。新たなゼロデイだけでなく、公開済みの脆弱性も攻撃対象になり得ることを示しています。ただし、n-dayの悪用のうち、AIがどの程度関与したかは、この数字からは判断できません。329

GTIGは、AIを使って開発されたとみられるゼロデイ攻撃ツールを持つ犯罪グループも確認しました。このグループは大規模な悪用を計画していましたが、GTIGは、事前の発見によって計画された使用を防げた可能性があるとしています。これはAIが関与した個別事例であり、悪用全体の増加をAIの成果とする根拠ではありません。7

AIを動かすソフトウェアも攻撃対象に

GTIGによると、大規模言語モデル（LLM）の開発や運用に使われるソフトウェアのエコシステム自体も、悪用の標的になっています。企業は、AI関連の部品やサービスも本番環境を構成するソフトウェアとして扱い、攻撃にさらされている範囲や悪用の証拠を踏まえて、個々の脆弱性に対応する必要があります。1

防御側とソフトウェアベンダーに求められること

防御側は、公開件数だけで優先順位を決めないこと。 対象システムが外部に公開されているか、悪用の証拠があるか、被害がどれほど深刻になり得るかを見て対応を判断します。インターネットに接続されたシステムやAIソフトウェアを把握し、修正プログラムが利用可能になったら速やかに適用することも重要です。パッチがない段階で悪用されている脆弱性には、監視や緩和策を準備し、既知の脆弱性については公開から修正までの時間を短くする必要があります。389

ベンダーは、AIを使った検査と人によるレビューを組み合わせること。 リリース前の脆弱性発見・検証にAIを活用しつつ、AI関連の部品も本番ソフトウェアとして安全に管理します。顧客が影響範囲を判断して更新できるよう、修正プログラムと具体的な注意情報を速やかに提供することも求められます。GTIGの分析が示すのは、発見件数の多さだけでなく、見つかった脆弱性がもたらし得る影響にも目を向ける必要性です。48