The Economic Timesによると、IndusfaceやAstra Securityを含むインドのサイバーセキュリティ企業が、大規模言語モデルを基盤としたAIエージェントを導入し、ソフトウェア脆弱性テストを数日または数週間から数時間へ加速させようとしている。こうした変化は、攻撃者のスピードが高まっていること、そしてAIツールが脆弱性を自律的に特定する能力を伸ばしてきていることを反映しており、企業は変化する脅威に追いつくために自動化されたテストを導入するよう促されている。
テスト時間の加速
インドゥスフェイスのCEO、Ashish Tandonによると、かつて4〜5日かかっていた大規模な顧客向けセキュリティ評価は、より大きなアプリケーションでは最大20日だったが、いまは数時間で完了する。脅威の状況が進化する中で、この加速によってセキュリティチームはより迅速に脆弱性を特定し、対処できるようになる。
攻撃者のスピードと脆弱性の増加
より速いテストが急務であることは、攻撃者の能力に関する新たなデータによって裏づけられている。CrowdStrikeは、平均的な攻撃者のブレイクアウト時間が2025年に48分まで低下したと報告している。一方でGartnerは、年あたりの文書化された脆弱性は2030年までに1 millionを超える見通しで、2025年の約277,000と比べるとほぼ4倍の増加になると予測している。
AI能力の拡大
昨年インドで事業を拡大したProofpointは、AIエージェントが毎日数千件の脅威アラートを見直すのに役立つと指摘している。この自動化は、重要な課題に対処する。すなわち、企業はデータ規制の締め付けに直面しており、さらに有資格のセキュリティアナリストが不足していることだ。この機能はアラートのトリアージを超える。Anthropicによれば、Claude Mythos Previewは、27年間未検出だったオープンソースのOSであるOpenBSDのバグを特定したという。同じモデルは、既知の脆弱性を動作するエクスプロイトへ変換する際に成功率72.4%を達成し、先行するAnthropicモデルであるOpus 4.6の14.4%を上回った。
償却（リメディエーション）と組織間の格差
AIは脆弱性の発見を加速する一方で、リメディエーション――セキュリティ上の問題を修正するプロセス――は、人間の確認と承認を必要とするボトルネックのままだ。サイバーセキュリティ企業のArctic Wolfによれば、インシデント対応の事例における妥協（侵害）の76%は、悪用される前にパッチが利用可能だった10の既知脆弱性のうち1つ以上が関与していたという。このギャップはセキュリティ領域全体でさらに拡大する可能性がある。AIによる検知とリメディエーションの能力を備えた大企業は、特定された脆弱性の量を管理するのに十分な人員や予算がない小規模組織を上回って進んでいくかもしれない。
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