Last Updated on 2024-06-17 21:29 by 荒木 啓介
研究者たちは、LLM（大規模言語モデル）エージェントが、与えられた脆弱性の説明とキャプチャーザフラッグの問題を用いて、実世界の脆弱性を悪用できることを示した。しかし、これらのエージェントは、あらかじめ知られていない実世界の脆弱性（ゼロデイ脆弱性）に対しては、性能が低い。この研究では、LLMエージェントのチームが実世界のゼロデイ脆弱性を悪用できることを示す。以前のエージェントは、単独で使用した場合、多くの異なる脆弱性を探索し、長期計画を立てることに苦労する。これを解決するために、計画エージェントがサブエージェントを起動できるHPTSAというエージェントシステムを導入した。計画エージェントはシステムを探索し、どのサブエージェントを呼び出すかを決定し、異なる脆弱性を試す際の長期計画の問題を解決する。15の実世界の脆弱性のベンチマークを構築し、我々のエージェントチームが以前の作業よりも最大4.5倍改善したことを示した。LLMは新しい脆弱性を見つけているわけではなく、訓練されていないゼロデイを新しい方法で悪用している。このような開発は、完全に自律的なAIサイバー攻撃エージェントのパズルの一部であり、重要な追跡対象である。
【ニュース解説】
最近の研究により、大規模言語モデル（LLM）エージェントが、実世界の脆弱性を悪用できることが示されました。特に、これらのエージェントは、事前に知られていない脆弱性、いわゆるゼロデイ脆弱性を悪用する能力を持っています。これまで、LLMエージェントは与えられた脆弱性の説明やキャプチャーザフラッグの問題を解決することで、脆弱性を悪用できることがわかっていましたが、未知の脆弱性に対してはその性能が低いという問題がありました。
この問題を解決するために、研究者たちはHPTSAという新しいシステムを導入しました。このシステムでは、計画エージェントがシステムを探索し、どのサブエージェントを起動するかを決定します。これにより、異なる脆弱性を試す際の長期計画の問題が解決され、実世界の15の脆弱性に対するエージェントチームの性能が以前の作業よりも最大4.5倍向上しました。
この研究の意義は、LLMエージェントが新しい脆弱性を発見するわけではなく、訓練されていないゼロデイ脆弱性を新しい方法で悪用できることを示している点にあります。これは、AI技術がサイバーセキュリティの分野でより積極的な役割を果たすようになることを示唆しています。また、新しい脆弱性を発見するAIと組み合わせることで、完全に自律的なAIサイバー攻撃エージェントの開発が現実のものとなる可能性があります。
この技術のポジティブな側面としては、サイバーセキュリティの研究や防御策の開発において、新たな手法やアプローチを提供することが挙げられます。一方で、悪意のある利用が可能であるため、潜在的なリスクも伴います。例えば、サイバー攻撃者がこの技術を利用して、セキュリティシステムを突破する能力を高めることが考えられます。
規制に与える影響としては、AI技術の進化に伴い、サイバーセキュリティに関する法律や規制の更新が必要になる可能性があります。また、AIの使用に関する倫理的なガイドラインの策定も重要となるでしょう。
将来への影響としては、AI技術の発展により、サイバーセキュリティの戦略や対策が大きく変化する可能性があります。また、AIによる脆弱性の悪用が現実の脅威となることで、AI技術の安全な使用と管理の重要性が高まるでしょう。長期的な視点では、AIと人間が協力してサイバーセキュリティの課題に取り組む新たな時代が到来するかもしれません。
