Claude Opus 4.6が示す高度なゼロデイ脆弱性発見能力の新時代

AIによるゼロデイ脆弱性発見が新たなマイルストーンに到達

Anthropicの大規模言語モデル（LLM）Claude Opus 4.6が、広範にテストされたコードベースにおいても高リスクのゼロデイ脆弱性を自律的に特定する能力で、大きな進歩を示しました。従来のファジング技術が総当たり入力生成に依存するのに対し、Opus 4.6は人間のような推論を用いてコードを分析し、パターンを検出して欠陥を特定します。中には、数十年にわたり見逃されてきた脆弱性も含まれています。

脆弱性検出における技術的ブレークスルー

Opus 4.6のアプローチは、従来の自動セキュリティツールとは一線を画しています。その特徴は以下の通りです：

• ランダムな入力生成に頼るのではなく、コードを読み解き推論する。
• 過去の修正を分析し、繰り返し発生するパターンを認識することで、未対処の脆弱性を特定。
• 論理的欠陥を正確に狙い撃ちし、障害を引き起こす具体的な入力を特定。

テストでは、このモデルが数百万CPU時間に及ぶファジングを受けたプロジェクトにおいて、重大な脆弱性を発見しました。中には、何年も見逃されていたものも含まれています。特に注目すべきは、この成果がタスク固有のツール、カスタムスキャフォールディング、特殊なプロンプトを一切使用せずに達成された点であり、その適応力の高さを示しています。

セキュリティチームへの影響

この進歩は、サイバーセキュリティの専門家にとって重要な考慮事項を提起します：

• 脅威発見の加速：LLMは近い将来、従来の脆弱性調査手法を上回る可能性があり、発見から悪用までの時間的猶予が短縮される恐れがある。
• 防御戦略の転換：組織は、攻撃能力の進化に対応するため、AI駆動の監査をセキュリティワークフローに統合する必要が生じるかもしれない。
• 倫理的・運用上の課題：高度な脆弱性検出技術の民主化は、悪意ある攻撃者の参入障壁を下げる一方で、防御側の能力向上にも寄与する。

セキュリティ実務者が取るべき次のステップ

• AI駆動のセキュリティツールを監視：プロアクティブな脆弱性管理のため、新たなLLMベースのソリューションを評価する。
• コードレビュープロセスの強化：従来のファジングに加え、AI支援の分析を活用して論理的欠陥を特定する。
• AI拡張型脅威への備え：攻撃者も同様の能力を活用すると想定し、強固な検知・対応メカニズムを整備する。

Opus 4.6の手法について詳しくは、Anthropicの詳細ブログ記事を参照してください。