20260625登壇資料_yuuki_2

Claude Mythosが示す サイバーセキュリティの新局面 2026年6月25日 CDLE サイバーセキュリティ 河田 雄貴 © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation

自己紹介 河田 雄貴 おしごと   その他の活動 不正検知システム（AI for Security）の MLOpsやR&D 大規模金融システムにおけるセキュリティ基盤 （SIEM）の設計・構築  CTF  Kaggle  AIレッドチーミング（Gray Swan Arena）  松尾・岩澤研究所のセミナー など © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation 2

Mythosの登場 2026/4/7、AnthropicがProject Glasswingを発表 重要ソフトウェアを守るため、パートナー企業にClaude Mythos Previewへの早期アクセスを提供 その後、Mythosの高いサイバーセキュリティ能力は大きな注目を集め、 脆弱性発見の加速と、攻撃側に悪用され得るリスクの両面で議論が広がっている JBpressの記事より （2026/5/18） 目前に迫る“バグマゲドン”、Appleが5年の歳月をか けて構築した最強セキュリティOSを5日で破った Mythosの脅威 【生成AI事件簿】Anthropicの新AI「ミュトス」でサイバー防 御の時間軸は崩壊、日本企業が問い直すべき3つの論点 https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/94870 https://www.anthropic.com/glasswing © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation 3

• https://www.anthropic.com/glasswing
• https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/94870

AIとサイバーセキュリティ 当勉強会でおなじみの３分類 © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation 4

従来システム / AIシステムによる分類 大まかな分類。本日のテーマは上半分 AI for Security AI-Enhanced Threat Security for AI © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation 5

Mythos Previewのエピソード 能力評価の一環として、Mythos Previewに「サンドボックスを脱出し、評価者に連絡する」というタスクが与えられた。 Mythosは複数ステップのエクスプロイトにより、制限された環境から外部への連絡に成功。 研究者は、公園でサンドイッチを食べている最中に、Mythosからの予期しないメールを受け取った。 ※旧内部デプロイ版での評価事例。完全な封じ込め突破ではない System Card：AIモデルの性能・安全性・リスクをまとめたモデル公開時の説明資料 https://www-cdn.anthropic.com/8b8380204f74670be75e81c820ca8dda846ab289.pdf © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation 6

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サイバーセキュリティ能力のベンチマーク 主要ベンチマークの比較 フロンティアモデルの性能向上により、より実践的で難易度の高いベンチマークが求められている ベンチマーク 発表時期 評価対象 概要 Cybench 2024/8 CTF / 攻撃タスク遂行 プロフェッショナルレベルのCTF課題を用い、脆弱性発見・解 析・攻略能力を評価 CyberGym 2025/6 実世界脆弱性の再現 / PoC生成 OSSの実脆弱性を対象に、PoCを生成してターゲット脆弱 性を再現できるかを評価 UK AISIによる評価 2026/4 CTF / 多段攻撃シミュレーション Claude Mythos Previewを独立評価。CTFに加え、企 業ネットワークを模した多段攻撃タスクで評価 ExploitGym 2026/5 Working exploit生成 実世界の脆弱性を、実際の攻撃効果を持つworking exploitへ発展できるかを評価 ExploitBench 2026/5 エクスプロイト構築の段階評価 Chromeなどで使われるJavaScriptエンジン「V8」を題材に、 クラッシュから任意コード実行に近い段階まで評価 CyberGym-E2E 2026/6 脆弱性発見〜PoC〜パッチ生成 脆弱性発見、PoC生成、パッチ生成までのエンドツーエンド 能力を評価 CTF：セキュリティ技術を競う演習形式の課題 PoC：脆弱性が再現できることを示す検証コード・手順 © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation 7

評価結果の例 最新の主要ベンチマーク、第三者評価をピックアップ Claude Mythos Previewは複数の評価で、最上位級のサイバー能力を示している 企業ネットワーク攻撃シミュレーション「The Last Ones」における消費トークン数と達成ステップ数 V8脆弱性エクスプロイト達成度 https://www.aisi.gov.uk/blog/how-fast-is-autonomous-ai-cyber-capability-advancing https://exploitbench.ai/#leaderboard © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation 8

• https://www.aisi.gov.uk/blog/how-fast-is-autonomous-ai-cyber-capability-advancing
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現実世界への影響 モデルの高性能化は、現実世界の脆弱性対応にも影響し始めている 脆弱性報告数は増加、また公開から悪用までの時間も年々短縮傾向にある 主要IT組織における重大なサイバー脆弱性（CVE）報告数の推移 脆弱性の公開から悪用までの期間の推移 https://epoch.ai/data/cve?view=graph https://zerodayclock.com/ © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation 9

• https://epoch.ai/data/cve?view=graph
• https://zerodayclock.com/

日本政府の動き（詳細割愛） 2026/5/22、金融庁・日本銀行から金融機関等に対し、 「フロンティアAIによる脅威変化を踏まえた短期的な対応」 の要請があった 内容 ① フロンティアAIへの対応を経営課題として扱う ② 優先的に対応すべきサービス／ITシステムを特定する ③ 特定した資産の技術負債を解消しておく ④ パッチ適用に係る人的リソースを追加する ⑤ ベンダーとの維持保守契約の内容を確認する ⑥ パッチ適用プロセスをリスクベースにする ⑦ パッチ適用以外の対策も強化する ⑧ 優先サービス／ITシステムの停止に備える ⑨ 外部との連携を維持・強化する https://www.fsa.go.jp/news/r7/sonota/20260522-5/20260522.html © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation 10

• https://www.fsa.go.jp/news/r7/sonota/20260522-5/20260522.html

再掲 ここまでは主にAI-Enhanced Threatの話 ここからはAI for Securityの話 AI for Security AI-Enhanced Threat Security for AI © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation 11

「AIで守る」とは？ AIで守る（AI for Security）とは、AIを利用してサイバー防御を強化する取り組み 例： • スパムフィルター • 侵入検知アラート • マルウェア検知 • ディープフェイク検知 • 脆弱性検知 • インシデント対応自動化 今回は、その一例として 「AIによるアプリケーションの脆弱性診断・修正支援」を取り上げる © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation 12

脆弱性対応AIサービスの例 フロンティアモデルベンダが提供する、脆弱性検知・修正支援サービスをピックアップ 今回はCodex Securityについて紹介 サービス / 取り組み Codex Security Daybreak Claude Security Claude Code Security Review 提供元 概要 利用条件 OpenAI Codex上でソースコード全体をスキャンし、脆弱性候補を検証したう えで、根拠と修正ガイダンスを提示するSecurity Review Plugin。 有料プランで利用可 OpenAI OpenAIモデル、Codex、セキュリティフライホイール全体にわたるパー トナーを組み合わせ、脆弱性の発見・検証・修復を支援する防御AI 構想。 申請制 Anthropic Claude上でソースコード全体をスキャンし、脆弱性の内容、理由、 修正案を提示するセキュリティ機能。人間のレビューと承認を前提に、 Enterprise向けβ コード修正まで支援する。 Anthropic Claude Codeの /security-review コマンドやGitHub Actionsを使 い、コード変更にセキュリティ上の問題がないかを自動レビューする機 能。 © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation 13 有料プランで利用可

Codex Securityについて プラグイン： Skills、アプリ連携、MCPサーバ設定などをまとめてパッケージ化し、Codex上で再利用可能な作業手順として利用できるもの Skillsの例： Skill 概要 Security Scan リポジトリ全体、または指定パスを対象に脆弱性スキャンを実行 Security Diff Scan PRやcommitなどのGit差分を対象にセキュリティレビュー Threat Model 資産、信頼境界、攻撃者入力、守るべき不変条件を整理 Finding Discovery Threat Modelをもとに、コードから脆弱性候補を洗い出す Validation PoC、テスト、コードトレースなどで候補の実在性・到達性・再現性を検証 Attack Path Analysis 攻撃経路、影響、深刻度、報告対象かどうかを整理 Fix Finding 検出された脆弱性に対して、最小修正、テスト追加、修正後の検証を実施 Deep Security Scan 発見工程を複数回実行し、見落としを減らす高リコール版スキャン Triage Finding 既存の脆弱性指摘を確認し、対応要否や優先度を整理 Track Findings 検証済みの脆弱性をJira、Linear、GitHub Issue等で追跡 クリック 脆弱性の発見だけでなく、脅威モデル化・検証・攻撃経路分析・修正・トリアージ・追跡までをSkillとして分割している © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation 14

試行環境 個人開発アプリに対し試行実施する ■技術スタック フロントエンド API バックエンド DB セッション 認証 モバイル ：Vite / React 19 / TypeScript ：Cloudflare Pages Functions ：Cloudflare Workers ：Cloudflare D1 / Supabase ：Cloudflare KV ：Google OAuth ：Android Kotlin ■規模 128 files / 21,754 lines ■スキャン条件 モデル 承認モード Reasoning Effort 消費クレジット 所要時間 ：GPT-5.5 ：代理で承認 ：高 ：44％（ChatGPT Plusプラン） ：17分 © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation 15

スキャン開始 Codex Securityプラグインを 指定してスキャンを指示 スキャン対象のプロジェクト でセッションを開始 © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation 設定を確認して押下 16

スキャン中 １７分程度でスキャンが完了し、結果のダッシュボードが表示された 脆弱性診断の工程を ステップごとに進行 © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation 深刻度：Highの脆弱性を １件検出 17

スキャン結果 診断レポートが表示され、修正の指示も可能 © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation 18

まとめ 本日は、AI for Securityの一例として、Codex Securityによる脆弱性診断を紹介した。 今後、攻撃側のAI悪用により、脆弱性の発見・攻撃コードの生成・悪用はますます高速・高度化していく。 防御側もAIを活用して、脆弱性の検知、優先順位付け、修正のスピードを高めていく必要がある。 © 2026 NTT DATA Financial Technology Corporation 19