セキュリティタスク向けにファインチューニングされたAIモデルは、標準的なテストベンチマークでは精度が向上しますが、攻撃者が実際に使用する変種（コマンド別名やケース変更など）に対してはより脆弱になることが判明しました。微調整により、モデルが既存の分類回路をより特殊化させ、トークンの表面形式への依存を強めるためです。セキュリティチームは、テスト精度だけでなく、実際の攻撃パターンに対する耐性も監視する必要があります。
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セキュリティ関連のタスク向けに微調整されたAIモデル（Foundation-Sec-8B-Instruct）は、基本的なPowerShellスクリプト分類で精度が4.7%向上しました。しかし同時に、攻撃者が使用する実際の変種（コマンド名の別名利用、ケース変更、文字列の動的再構築など）に対して、微調整前の基本モデルより誤分類が増える傾向が見られました。
なぜ重要か
この研究は、セキュリティチームにとって重要な課題を浮き彫りにしています。テスト精度が向上したモデルが、実際の攻撃シナリオで弱点を持つ可能性があるということです。機械学習の解釈可能性の手法を用いた分析により、微調整によって既存の分類回路の一部が特殊化され、特定の表面形式（トークンの表記）への依存が強まっていることが判明しました。
注目点
研究では3段階のテストベンチマークが構築されました。第1段階は構文を保持した書き換え（別名への置換など）、第2段階は実行時の文字列再構築、第3段階はPowerShellのケース非感応性を悪用したケース変更です。特に第3段階では、Invoke-Expression の完全形コマンドのケース変更で4件中4件が誤分類され、IEX別名のケース変更でも4件中4件が誤分類されました。
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