Qihoo 360が Anthropic 製 Mythos に対抗、脆弱性発見・サイバー防御 AI を発表
中国のサイバーセキュリティ企業・Qihoo 360 が Tu Long Feng（自動脆弱性発見）と Yi Tian Zhen（自動サイバー防御）という2つの AI ツールを発表。創業者・周宏毅は「サイバー核兵器」と位置付けるMythos への対抗姿勢を示す。中国モデルは西側比で20～30%劣後しつつ、エージェントベース戦略で追い上げへ。
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脆弱性検出
記事数: 13 件
AI 時代の脆弱性競争——攻撃者と防御側の AI 利用が急速化
WIRED の分析によると、AI による脆弱性検出と悪用が急速に進んでいる。攻撃者が AI を使った exploit 開発を加速させる中、防御側も AI を駆使した脆弱性対策に乗り出している。
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Anthropic、Claude Mythos Preview が月間10,000件以上の脆弱性を検出——「修正追いつかず」の危機的状況を警告
Project Glasswing での実績を公開。Claude Mythos Preview がシステム関連ソフトウェアから1ヶ月間で10,000件以上の高・重大度脆弱性を特定。一方、修正速度は検出ペースに追いつかず、セキュリティ業界の新たな課題として浮上している。
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Cloudflare、Anthropic's Mythos Preview で複雑な脆弱性チェーンを検出——「以前のモデルが見逃したもの」
Cloudflareが自社の50以上のコードリポジトリで Mythos Preview をテスト。複数の脆弱性を組み合わせた実行可能な攻撃チェーンを特定でき、他のフロンティアモデルより精度が高いことが判明しました。
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セキュリティ
更新
AI エージェントが自動ハッキングで自己複製、成功率が1年で6%から81%に急上昇——Palisade Researchが警告
Palisade Research が実証した AI エージェントのハッキングおよび自己複製能力が急速に向上。Opus 4.6 では成功率が 81% に達した。サイバーセキュリティの将来が AI に支配される可能性。
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NSAが「Mythos」実運用、Anthropicは限定展開を堅持——脆弱性自動検出能力、政府機関に拡大予定
米情報機関NSAがAnthropicの最強モデル「Mythos Preview」を運用中。数十年埋もれていた脆弱性も検出する強力さゆえ、Anthropicは40組織に限定。Pentagon関係の対立解消の兆しも。
続きを読むClaude Mythos の『セキュリティ特化性』の神話が崩壊——小規模オープンモデルも同等の脆弱性発見が可能
Anthropic が独占的な能力を謳う Claude Mythos サイバーセキュリティモデルについて、2 つの独立した研究が、小規模なオープンソースモデルでも同等かそれ以上の脆弱性検出が可能であることを示した。競争優位性は個別モデルではなく『システム全体構築』にあると両研究は結論づける。
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Claude Mythos のサイバーセキュリティ性能に疑問 ～ 小規模オープンモデルで同等の脆弱性検出が可能に
Anthropic が限定公開としていた Claude Mythos のサイバーセキュリティ特化機能ですが、新しい研究により、公開されている小規模オープンモデルでも同等の脆弱性検出能力があることが判明。限定公開戦略の根拠が揺らいでいます。
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OpenAI Codex Securityが拓く脆弱性検出の未来
OpenAIのCodex Securityは、AIでコードベースを横断して脆弱性を自動検出する新しいエージェントです。初期報告ではOpenSSHやChromiumでギャップが示され、導入には検証や運用ルールの整備が重要だと分かります。
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AIで脆弱性自動化へ：Codex Security
Codex Securityはプロジェクト文脈を理解して脆弱性の検出・検証・修正案提示を自動化する研究プレビューで、検出精度向上とノイズ低減に期待が高まっています。
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EVMbenchが描くAI脆弱性の新基準
OpenAIとParadigmが公開したEVMbenchは、AIエージェントによるEthereumスマートコントラクトの脆弱性検出・修正・悪用デモを一括で評価し、実運用とガバナンス整備を促す重要な指標です。
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AIが模擬脆弱性を突く衝撃と教訓の実態
Claude Opus 4.5やGPT-5らが模擬環境でスマートコントラクトの脆弱性を検証し、透明性と説明責任を軸にしたガバナンス強化や現場教育の実務化が重要だと示されました
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社内ハッカソン生まれのAI群が挑む、深層バグ狩りの現場改革
社内ハッカソンで生まれた複数のAIエージェントが協働し、脆弱性の発見から自動修正案までを提案する取り組みが進んでおり、開発現場の効率化と早期対応に期待が高まる一方で、導入には段階的な検証とガバナンス整備が重要です
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