AIが安価にバグを悪用するリスクモデルが無視するバグを悪用する、報告書によると

AIセキュリティスタートアップは、自律エージェントが公開されたソフトウェアの脆弱性を動作する検証済みの悪用コードに変換したと述べています。中位で、各脆弱性の悪用コードの作成に2.83ドルと11分かかったと報告しています。また、エージェントが最も簡単に悪用した脆弱性は、多くの企業のパッチ管理プログラムがスキップするように指示されているものであると述べています。

この主張は、クラウドストライク(CRWD )、テネーブル、クオリズのベテランによって設立されたニューヨークの会社であるQuantro Securityから来ています。同社は、AI駆動の脆弱性管理プラットフォームを販売しています。同社の報告書《脆弱性の悪用の経済学：AIを用いた》は、同社の内部ユニットであるVulnerability Research Labsによって作成され、Loginsoftから提供された脆弱性データを使用しています。3,029の公開されたCVEの中で、同社は、自律の「Exploit Harness」が2,183のCVEに対して検証済みの概念実証を作成したと報告しています。つまり、72%の成功率で、計算コストの中央値は2.83ドル、公開された脆弱性を検証済みの悪用コードに変換するまでの時間の中央値は11分でした。

このフレーミングは、Quantroのピッチであり、同社の発見でもあります。過去3十年間、多くの公開されたバグを保護する実用的な障壁は、労働力でした。信頼性の高い悪用コードを書くには、熟練した研究者に数日または数週間かかったため、公開されたバグのうちわずかしか悪用されませんでした。QuantroのチーフプロダクトオフィサーのMehul Revankarは、《報告書の発表》において、「悪用のコストがコーヒー1杯の価格で、15分未満で行われる場合、悪用される可能性は低いということは、安全であることを意味しない」と述べています。

チームがスキップするバグ

より鋭い主張は、エージェントが最も簡単に悪用した脆弱性についてです。報告書によると、AIで悪用可能なCVEの73%は、Exploit Prediction Scoring Systemスコアが0.25未満です。このモデルは、フォーラム・オブ・インシデント・レスポンス・アンド・セキュリティ・チームによって維持されており、公開されたバグが30日以内に実世界で悪用される可能性を推定しています。スコアが低いほど、多くの脆弱性管理プログラムはチームにパッチの優先順位を低くするように指示しています。Quantroは、1,933の悪用可能なバグ（89%）が、米国サイバーセキュリティ機関の《既知の悪用された脆弱性カタログ》に記載されていないと述べています。

これらのシグナルは、人間の質問に答えるために構築されました。誰がこのバグを悪用しようとしているのか？Quantroの主張は、別の質問をしているということです。「防御者が問うべき質問は、AIエージェントがこの脆弱性を自動的に悪用できるかどうかである」と、CEOのSasan Padidarは述べています。同社の提案された解決策は、当然ながら、AIの悪用可能性を独自の優先順位シグナルとして扱うことです。同社のプラットフォームが販売しているものです。

数字が示すことと示さないこと

2つの点でこの主張は緩和されます。この研究はベンダー起源のもので、ベンダーの独自のテーゼをベンダー自身のツールで測定しています。さらに、これはゼロデイの作業ではありません。研究対象となったすべての脆弱性は、既知の公開されたCVEで、パブリックアドバイザリがありました。したがって、この研究は、AIが既に文書化されたものをどれだけ安価に再悪用できるかを測定しています。新しいものを発見する能力ではありません。また、データセットは、コンテナ内で再構築できるバグに偏っています。特殊なハードウェアやライセンスされた商用ソフトウェアが必要なバグは除外されています。

自律性にもアステリスクが付いています。Quantroは、決定論的バリデーター（モデル自身の主張ではない）が各悪用コードを確認したと述べています。偽陽性を除外するためのコントロールもありました。しかし、同社が手作業で確認した998の悪用コードのうち、234（約4分の1）が、検証される前にAI生成のコードを人間が修正する必要がありました。同社は、これらの数字は2026年4月から6月にかけての期間を表しており、固定レートではなくフロア値であると述べています。

この注意書きは、双方に効果があります。独立したテストは、エージェントがすでに公開されたバグに対して達成することと、実際の新しいターゲットに対して達成することの間にあるギャップを繰り返し示しています。タスクが本物の発見に近づくにつれて、成功率は低下します。

仮定ではない部分

Quantroが測定している方向は、すでに実世界で見られます。 Googleの脅威インテリジェンスグループは、2026年5月に、AIで構築されたと信じられているゼロデイの悪用コードを初めて特定したと報告しました。オープンソース管理ツールの2要素認証バイパスで、犯罪グループが大量の悪用キャンペーンで使用する予定でした。同報告書では、北朝鮮関連のグループが、自動化されたプロンプトを数千回実行してCVEを分析し、検証済みの概念実証を検証し、人間が管理するのが実際的に不可能な兵器庫を構築していることも記載されています。ベンダーの報告書は、今年中にAIがサイバーセキュリティのアシスタントからアクティブなオペレーターへの移行を追跡しています。

報告書とともに、Quantroは2つの無料ツールをリリースしています。AI-XIは、1から5のスコアで、エージェントがCVEをどれだけ簡単に悪用できるかを評価します。AI-Reconは、組織の公開サービスを検証済みの悪用コードのカタログと照合します。両方のツールは、同社の有料製品の背後にある同じハーネスで動作するため、デモンストレーションとセールスファネルとして機能します。優先順位付けの議論は、購入を必要としません。Quantroは、1件あたりのデータセットを公開しており、防御者にとっては、ベンダーの72%の数字を信じるよりも役立つ対応です。Both run on the same harness behind the company’s paid product, so they function as demonstration and sales funnel at once. The prioritization argument doesn’t require buying anything, though; Quantro has published its per-CVE dataset, a more useful response for defenders than taking any single vendor’s 72% on faith.