VulnCheckの調査によると、AI支援で発見された脆弱性の2%未満しか悪用されておらず、最先端AIモデルが攻撃者に有利に働くという広範な懸念に矛盾している。AIは防御者が大規模にバグを発見するのに役立つ一方、実際の悪用率は従来の方法で発見された脆弱性と変わらず、脅威が現在の証拠に比べて過度に誇張されていることを示唆している。
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VulnCheckがAnthropicのProject GlasswingとBerkeley Vulnerability Research Initiativeから1,061件の公開されたAI支援脆弱性発見を分析し、既知悪用脆弱性データベースと照合した結果、14件つまり1.3%のみが実際に悪用されていることが確認された。この割合はVulnCheckのデータセット全体における脆弱性の悪用率とほぼ同等である。
なぜ重要か
この知見は、最先端AI モデルが即座に悪用可能なバグを生成することで攻撃者に大きな優位性をもたらしているという主張を否定している。むしろデータは、AIが現在のところ攻撃者が実際に悪用する脆弱性の割合を増やすよりも、研究者が発見できる脆弱性の総数を増やす方が得意であることを示唆している。セキュリティ研究者Patrick Garriryは、AI支援脆弱性発見が防御者に真の価値をもたらすと指摘しており、攻撃者がバグを悪用する前にパッチを適用する機会を与えるものだと述べている。
注目点
Anthropicの Project Glasswingは4月に公開された際に23,019件の脆弱性候補を特定したが、CVEとして公開されたのはわずか126件であり、実際の悪用が確認されたのは1件のみである。VulnCheckはまた、2026年上半期に495件の既知悪用脆弱性を特定しており、そのうち約3分の1がコンテンツ管理システムであり、AI製品自体が攻撃者にとってますます魅力的なターゲットになりつつある。
4月に公開され、大きなメディア注目とセキュリティ警告を伴ったAnthropicのProject Glasswingは、AI支援脆弱性発見を使用して数万の潜在的なセキュリティ欠陥を発見したと主張していた。プロジェクトの前提は警戒的だった：最先端AIモデルは攻撃者が迅速に悪用できる脆弱性を特定でき、システムを乗っ取り、運用を中断し、データを盗む可能性があるというものだった。しかしVulnCheckの新しい調査は、実際の脅威のより控えめな状況を明らかにしている。
VulnCheckの分析は、AnthropicのProject GlasswingとBerkeley Vulnerability Research Initiativeの両方から公開されたAI支援脆弱性発見1,061件を検査し、VulnCheckの既知悪用脆弱性（KEV）データベースと照合した。知見は印象的だった：14件、つまり1.3%のみが実際に悪用されていることが確認された。この割合はVulnCheckのより広範なデータセット全体で追跡されている全脆弱性の基準悪用率とほぼ同等で、AI発見のバグが本質的により危険であるという中核的主張を損なうものである。
Project Glasswing自体は、予測と結果の間のギャップの旗艦的例として機能している。Claude Mythosは23,019件の脆弱性候補を特定した——AIで加速された悪用についての懸念を煽った驚くべき数だ。しかし、そのうち公開脆弱性データベースであるCVEとして公開されたのはわずか126件で、実際に悪用が確認されたのは1件のみである。Anthropicの公開開示記録は4月のプロジェクト開始以来ほとんど動きがなく、未発表のまま残っている数十万の候補脆弱性の実世界への影響に関する疑問を提起している。
セキュリティ研究者Patrick Garriryは、The Registerと共有した知見で、より微妙な解釈を提供した。AI支援発見を失敗として棄却するのではなく、彼はそれが防御者と攻撃者の両方に真の価値を提供すると主張した——しかし主にはより多くの脆弱性を発見するための力の倍増として機能し、個々のバグをより悪用しやすくするものではない。「AIは単に研究者が脆弱性をより多く発見するのを支援し、防御者が犯罪者にそこに到達する前にそれらにパッチを当てる機会を与えている」とGarriryは述べた。彼は脅威を完全に誇張されていないと宣言することは控えたが、断定的だった：「Anthropicの停滞した開示台帳を含むこれまでのデータは、AI支援脆弱性発見と最先端の能力が現在利用可能な証拠に比べて過度に誇張されていることを示唆している……影響は実在するが控えめなものである。」
一方、攻撃者は脅威の風景全体で活動を続けている。VulnCheckは2026年上半期に495件の既知悪用脆弱性を特定しており、コンテンツ管理システムが約3分の1を占め、ネットワークエッジデバイスが継続的な標的であり続けている。特に注目すべきは、AI製品自体がますます攻撃を受けており、犯罪者がAIを使用することを超えて急速に拡大するAIソフトウェアスタック内の弱点を探し始めているということだ。最終的には、AIがセキュリティ研究者が脆弱性を発見する方法を変更したが、初期の警告が予測した悪用の急増をまだ生成していないということだ。
AI支援脆弱性発見をめぐる議論は、最先端モデルが攻撃者にゼロデイ脆弱性を大規模に迅速に発見・悪用する能力という決定的な優位性をもたらすという懸念を中心に展開してきた。4月に発表されたAnthropicのProject Glasswingは、AIが「システムを乗っ取り、運用を中断し、データを盗む」ことを可能にする可能性があるとの警告を伴い、この懸念を象徴していた。しかしVulnCheckの実世界の結果分析は、修辞と証拠の間に大きなギャップを露呈させている。Anthropicのモデルが数万の脆弱性候補を特定したにもかかわらず、公開開示の記録は停滞しており、CVEステータスに到達したのは126件のみで、悪用確認は1件である。
理由は明白に思える：量は威力を意味しない。AIはセキュリティ脆弱性発見の能力を民主化している——防御者にとって本当に有用な機能だが、これらの脆弱性を本質的により悪用しやすくはしていない。AI発見脆弱性の1.3%悪用率は全脆弱性の基準率と一致しており、攻撃者にとってのボトルネックはバグを見つけることではなく、それを悪用することであることを示唆している。Garriryの「AI支援発見は現在利用可能な証拠に比べて過度に誇張されている」という評価はこの現実を反映しており、AIの能力が成熟するにつれて将来のリスクの余地も残している。当面のところ、最も直接的な影響は発見からパッチ適用までの時間差を短縮することで防御者に利する方向に軍拡競争をシフトさせることのようである。
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