⚡️ AIアップデート：1年前にはあらゆるAIモデルを困惑させたサイバーセキュリティのベンチマークが、ついに全面的に突破されました。その影響は両方向に及んでいます。
CyberGymは特定のことを検証します。つまり、AIエージェントが脆弱性の説明と実際のコードベースを読み取り、そのバグを確実に引き起こす動作するPoC（概念実証）コードを生成できるのか？　セキュリティについて語るのではありません。セキュリティを実施するのです。
このベンチマークは、188のソフトウェアプロジェクトにまたがる1,507件の実在する歴史的脆弱性を元にしています。おもちゃのような例ではなく、単純化したテストケースもありません。
研究者が初めてこのベンチマークを走らせたとき、利用可能な最高のAIとエージェントの組み合わせでも成功率は約20%程度でした。セキュリティ研究者はそれを「安心材料」と受け止め、自律的な悪用はまだほとんど手の届かない領域だと考えたのです。
しかし、その安心は消えました。最新の専用モデルは現在、同じベンチマークで成功率80%超を達成しており、約1年で4倍に跳ね上がっています。
これは既知のバグに対するパターンマッチング以上の話です。事前に何が壊れているのか一切知らない、オープンエンドなテストでは、同じエージェント構成が独自に、確認済みのゼロデイ脆弱性を発見しています。AIが見つけるまで誰も存在を知らなかったセキュリティ上の欠陥です。
この図で一番やりきれないのは、まさに不快な部分です。このグラフの示す能力――防御側のAIエージェントが攻撃者より先に穴を見つけて修正できる能力と同じものが、攻撃者のAIエージェントにも、その穴を先に見つける能力を与えてしまうのです。
いま、攻撃と防御が同一のインフラ上で競争しています。
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