インドのサイバーセキュリティ企業（IndusfaceやAstra Securityを含む）が、大規模言語モデルに基づくAIエージェントを導入し、ソフトウェアの脆弱性テストを「数日、数週間」から「数時間」へ加速させている。これはThe Economic Timesによると、同社の報告である。この変化は、攻撃者のスピードが高まっていることや、AIツールが脆弱性（エクスプロイト）を自律的に特定できる能力が新たに台頭していることを反映しており、企業は進化する脅威に対応するため自動化されたテストを導入し始めている。
テスト時間の加速
かつて大規模な顧客向けセキュリティ評価には4〜5日、またはより大きなアプリケーションでは最大20日かかっていたが、IndusfaceのCEOであるAshish Tandonによれば、現在は数時間で完了する。この加速により、脅威の状況が変化していく中で、セキュリティチームがより迅速に脆弱性を特定し、対応できるようになる。
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が2030年までに100万件を超えると予測しており、これは2025年の約277,000件と比べてほぼ4倍の増加だ。
AI能力の拡張
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の確認に役立つと述べた。この自動化は、重要な課題に対処するものだ。すなわち、企業はデータ規制の強化に直面している一方で、資格のあるセキュリティアナリストが不足している。AIの能力はアラートのトリアージ（優先度付け）にとどまらない。Anthropicによれば、Claude Mythos Previewは、オープンソースのOSであるOpenBSDで27年間見つからずにいた不具合を特定した。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72.4%の成功率を達成し、先行するAnthropicモデルであるOpus 4.6の14.4%を上回った。
事後対応（レメディエーション）と組織間の格差
AIが脆弱性の発見を加速する一方で、修正（セキュリティ問題を直すこと）であるレメディエーションは、人のレビュー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Arctic Wolfによれば、同社のインシデント対応事例における妥協（侵害）の76%は、悪用される前にパッチが利用可能だった、10の既知の脆弱性のうち1つ以上に関係していた。このギャップはセキュリティ分野全体でさらに広がる可能性がある。AIによる検知とレメディエーションの能力を備えたより大きな企業は、特定された脆弱性の大量発生を管理するのに十分な人員や予算を持たない小規模な組織を上回っていくかもしれない。
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