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や数週間から数時間へ加速させている。これは The Economic Times の報道による。こうした変化は、攻撃者のスピードが高まっていることや、AI ツールが脆弱性の悪用を自律的に特定する能力を伸ばしていることを反映しており、企業は変化する脅威に対応するため自動化されたテスト導入を進めている。
テスト時間の加速
かつては、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（大規模アプリケーションでは最大20日）は、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、脅威環境が変化する中で、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
より速いテストの必要性は、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 分へ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 と比べてほぼ4倍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 エージェントが日々何千もの脅威アラートを確認するのに役立つと指摘した。この自動化は、重要な課題に対処するものだ。企業はデータ規制の締め付けに直面しており、また有資格のセキュリティ分析者が不足している。これはアラートのトリアージを超えた能力でもある。Anthropic によれば、Claude Mythos Preview は、27 年間未検知だったオープンソースのOSである OpenBSD に存在するバグを特定した。同じモデルは、既知の脆弱性を実際に動く悪用（エクスプロイト）へ変換する際に 72.4% の成功率を達成し、以前の Anthropic モデルである Opus 4.6 の 14.4% を上回った。
是正と組織間の格差
AI によって脆弱性の発見が加速される一方で、修復（セキュリティ問題を直すプロセス）は、人的な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 Arctic Wolf によれば、インシデント対応の事例における 76% の侵害は、悪用が行わ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。このギャップはセキュリティ領域全体で広がる可能性がある。AI による検知と修復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、上回る可能性がある。
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