Anthropicは、Claude Mythos Previewについて、コンピューターセキュリティの作業で高い能力を発揮するモデルだと説明している。同社はこのモデルを使い、重要ソフトウェアを防御する「Project Glasswing」も立ち上げた。一方で、モデルの能力に関する最も強い公開主張は慎重に受け止める必要がある。独立した検証はまだ限られており、Anthropicも一般公開ではなく、管理されたアクセスにとどめている。
シンガポール政府は、同国がMythosにアクセスできるわけではなく、将来のすべてのフロンティアモデルに早期アクセスできるとも考えていないと説明している。その代わり、AI研究所、サイバーセキュリティ企業、その他のパートナーと連携し、新たな能力の進展と安全面への影響を追跡している。
この点は重要だ。組織は、特定の一つのモデルを調査できることを前提にセキュリティ計画を作るべきではない。異なるモデルやツール、攻撃手順が利用可能になっても機能する統制を整える必要がある。
CSAと政府技術庁(GovTech)は、CIIの運営者と政府機関にフロンティアAIのリスクを通知している。求められているのは、目新しい対策というより、基本策を攻撃の速度に合わせて徹底することだ。
これらは従来からのサイバー衛生の基本だが、フロンティアAIによって「後回しにするコスト」が高まっている。狙いは、攻撃者が利用できる弱点を減らし、発見から修正までの時間を短縮することだ。
AIを活用したサイバーセキュリティは、脅威の検知、アラートの優先順位付け、インシデント調査、脆弱性の発見や修正を高速化できる。シンガポールの情報通信セキュリティ機関(CSIT)は、重要ソフトウェアのゼロデイ脆弱性を早期に見つけるAI駆動のワークフローやファジングシステム、攻撃者に先んじて設計上の弱点を明らかにする敵対的エミュレーションを紹介している。
ただし、防御目的のAIにも新たなセキュリティ責任が生じる。CSAは、モデルだけを強化するだけでは不十分だとしている。システムの所有者は、企画・設計、開発、導入、運用・保守、廃止というAIライフサイクル全体でリスクを評価しなければならない。保護対象はモデルの挙動に限らず、学習・運用データ、インターフェース、依存関係、サプライチェーン、アクセス制御、監視体制にも及ぶ。
AIがパッチを推奨したり、インシデントを分類したり、OTや公共サービスに影響する対応を提案したりする場合は、特に人間による検証を残すことが不可欠だ。
シンガポールの政策は、最低限のセキュリティ基準と継続的なテストを組み合わせる方向に進んでいる。CII運営者はすでに第三者監査や定期的な侵入テストを実施し、その報告書をCSAに提出している。政府はさらに、定期的な監査で一度確認するだけでなく、統制を継続的に強化する必要があると強調している。
その運用原則は、**「ロックダウンし、先に見つけ、素早く直す」**だ。具体的には、資産台帳の維持、継続的なスキャン、迅速なパッチ適用、ネットワークと権限の分離、ソフトウェアや依存関係のテスト、復旧訓練を行うことになる。CIIに指定されていない企業も、インターネット公開サービス、ID基盤、クラウド管理画面、機密性の高い第三者接続を同じ優先順位で点検すべきだ。
フロンティアAIの能力や攻撃経路を、一つの組織だけですべて把握することはできない。政府機関、CII運営者、クラウド・テクノロジー企業、セキュリティ研究者、大学などは、実行可能な侵害指標、脆弱性情報、演習で得た教訓を、できるだけ速やかに共有する必要がある。
一方で、情報の一部は機密扱いにならざるを得ない。シンガポール政府は、CII運営者が自組織を攻撃する脅威を迅速に見つけて対応できるよう、機密性の高い脅威インテリジェンスを選択的に共有すると説明している。詳細な情報を配布できない場合でも、組織はCSAの勧告や、匿名化・整理された共有可能な情報をもとに行動すべきだ。
国家規模の演習もこの取り組みの一部だ。Critical Infrastructure Defence Exercise(CIDeX)では、産業界のパートナーとともに、11の重要分野を対象としたAI駆動のサイバー攻撃シミュレーションが行われ、国全体のレジリエンスと連携の向上が図られている。
フロンティアAIは、サイバーセキュリティの基本を置き換えるものではない。むしろ、基本を怠った場合の代償を大きくする。シンガポールが当面の防御の柱としているのは、迅速なパッチ適用、MFA、最小権限、継続的な監視、攻撃者を想定したテスト、安全なAI導入、そして速やかな情報共有だ。
自動化された攻撃者より先に自分たちの弱点を見つけられる組織ほど、フロンティアモデルの能力が進展する時代に大きな優位性を持つことになる。