AIがセキュリティ研究を変える？Anthropic「Project Glasswing」とClaude Mythosの実力

これは、同じ技術が攻撃者にも利用される可能性があるためです。ゼロデイ脆弱性を自動発見・悪用できるAIが広く公開されれば、サイバー攻撃のハードルが大きく下がる恐れがあります。

初月の成果：1万件以上の重大脆弱性

Anthropicの初期報告では、プロジェクト開始から約1か月で次のような結果が出たとされています。

• 高または重大レベルの脆弱性が1万件以上発見
• 参加パートナーの多くが 数百件の重大バグをそれぞれ発見
• 一部企業では バグ発見速度が10倍以上に増加

例として挙げられているのがCloudflareです。同社はこのモデルを使い、主要サービス全体で 約2000件のバグ（うち約400件が重大または高リスク） を発見したと報告しています。

こうした数字が正しければ、AIによって大規模コードベースの監査速度が劇的に上がる可能性を示しています。

技術的能力とベンチマーク

外部評価でも一定の能力が示唆されています。

英国の AI Security Institute（AISI） による評価では、Claude Mythos Previewは専門家レベルのサイバーセキュリティCTF（Capture‑the‑Flag）課題の 73％を解決 したと報告されています。

また、報告されている能力には次のようなものがあります。

• 未知のゼロデイ脆弱性の発見
• 複数のバグを組み合わせた 権限昇格攻撃の構築
• 脆弱性の影響を示す 実際に動くエクスプロイトコードの生成

これは単なる静的コード解析を超え、トップレベルのセキュリティ研究者が行う作業に近い領域です。

実際に見つかった脆弱性の例

多くの詳細は非公開ですが、いくつかの例が報告されています。

• OpenBSDカーネルの27年前の脆弱性（TCP SACK関連）
• FFmpegの16年前のバグ（数百万回の自動テストでも見逃されていた）
• Linuxカーネルの複数の脆弱性チェーンによる権限昇格

Anthropicによると、発見された脆弱性の 99％以上はまだ公開パッチが出ていないため詳細を公開できない としています。

参加している企業・組織

Project Glasswingには、主要テクノロジー企業やセキュリティ企業を含む 約50のパートナー が参加しています。

公開されている例としては次の企業があります。

• Amazon Web Services（AWS）
• Apple
• Google
• Microsoft
• NVIDIA
• Cisco
• Broadcom
• CrowdStrike
• Palo Alto Networks
• JPMorgan Chase
• Linux Foundation

これらの組織が自社ソフトウェアや重要なオープンソースに対してモデルを実行し、脆弱性の発見と修正を進めています。

なぜモデルは公開されていないのか

Anthropicがこのモデルを公開していない最大の理由は 攻撃用途のリスク です。

もしゼロデイを自動発見し、エクスプロイトまで生成できるAIが広く利用可能になれば、国家レベルや犯罪組織によるサイバー攻撃が大幅に容易になる可能性があります。

そのため、まずは限られたパートナーとともに 世界の重要ソフトウェアをできるだけ安全にすることを優先 していると説明されています。

セキュリティ専門家の懐疑的な見方

ただし、数字のインパクトとは裏腹に、専門家の間では慎重な見方もあります。

1. 独立した検証が少ない

1万件以上の脆弱性という大きな数字は主にAnthropicの報告に基づいています。多くの脆弱性がまだ非公開のため、外部研究者が直接検証することは難しい状況です。

2. 既存ツールでも再現できる可能性

一部の研究者は、公開モデルや既存ツールの組み合わせでも類似の脆弱性発見が再現できる可能性があると指摘しています。

つまり、Mythosが完全に新しい能力というより 既存技術を大きく加速させたもの かもしれないという見方です。

3. 実運用での確認率が不透明

CTFの成功率などの指標はあるものの、実際の本番ソフトウェアで AIが見つけたバグのうちどれだけが正式に確認・修正されたか という統計はまだ十分に公開されていません。

まとめ

Anthropicの発表が事実であれば、Project Glasswingは AIによる脆弱性発見として過去最大級の取り組み です。開始からわずか1か月で 1万件以上の重大なバグ を発見したと報告されています。

ただし、その多くはまだ公開されておらず、外部研究者による検証も限定的です。

確かなのは、AIがソフトウェアセキュリティ研究の強力なツールになりつつあるということです。Claude Mythosが本当のブレークスルーなのか、それともAIによる脆弱性分析の進化の一段階なのか——その答えは、今後数年で明らかになっていくでしょう。