AIの攻撃的サイバー能力は6ヶ月ごとに倍増しているとセキュリティ研究者が発見
AIの攻撃的サイバー能力は約6ヶ月ごとに倍増しており、Opus 4.6やGPT-5.3 Codexなどの最新モデルは人間専門家が約3時間かかるタスクを解決できるようになっていると安全研究者が発見した。
キーポイント
AIの攻撃能力の急激な進化
AIモデルの攻撃的サイバー能力は2024年以降、約5.7ヶ月ごとに倍増するペースで向上している。
最新モデルの実力
Opus 4.6やGPT-5.3 Codexなどの最新AIモデルは、セキュリティ脆弱性の悪用において、人間専門家が約3時間かかるタスクを解決できる能力を獲得している。
セキュリティ研究からの警告
安全研究者がこの急速な進化を発見し、サイバーセキュリティ分野への重大な影響を警告している。
指数関数的成長の証拠
研究結果はAIの攻撃能力が指数関数的に成長していることを示しており、従来の想定を超えるスピードで進化している。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この発見は、AIが防御だけでなく攻撃ツールとしても急速に進化していることを示しており、サイバーセキュリティのパラダイムシフトを迫る可能性がある。AIセーフティ研究と防御技術の開発が従来以上に緊急課題となる一方、規制や倫理的枠組みの整備も急務となる。
編集コメント
AIの攻撃能力がこれほど急速に進化している事実は、セキュリティ業界だけでなく政策立案者にも衝撃を与える内容。防御技術の開発が追いつかない可能性があり、早急な対策が必要。
AIの攻撃的サイバー能力は6ヶ月ごとに倍増、セキュリティ研究者が発見
AIモデルは、セキュリティ脆弱性を悪用する能力が急速に向上しています。新しい研究によると、2024年以降、AIの攻撃的サイバー能力は5.7ヶ月ごとに倍増しており、Opus 4.6とGPT-5.3 Codexは現在、人間の専門家が約3時間かかるタスクを解決できるようになっています。
本記事「AIの攻撃的サイバー能力は6ヶ月ごとに倍増、セキュリティ研究者が発見」はThe Decoderで最初に公開されました。
原文を表示
AI safety research firm Lyptus Research has published a new study on the offensive cybersecurity capabilities of AI models. The study is based on the METR time-horizon method and involved testing with ten professional security experts.
According to the findings, AI's offensive cyber capability has been doubling every 9.8 months since 2019, and since 2024, that pace has accelerated to every 5.7 months. Opus 4.6 and GPT-5.3 Codex can now solve tasks at a 50 percent success rate with a two-million-token budget that would take human experts roughly three hours to complete.
Offensive cyber capability of AI models over time: From GPT-2 (2019) to Opus 4.6 and GPT-5.3 Codex (2026), the time horizon grew from 30 seconds to roughly three hours. The doubling time accelerated from 9.8 months (since 2019) to 5.7 months (since 2024). | Image: Lyptus Research
Performance jumps significantly with higher token budgets: GPT-5.3 Codex goes from a 3.1-hour to a 10.5-hour time horizon when given ten million tokens instead of two million. The researchers say this suggests they're still underestimating the actual rate of progress. Open-source models trail their closed-source counterparts by about 5.7 months.
The study drew on 291 tasks in total. All data is available on GitHub and Hugging Face, with the full report available here.
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