Anthropic、Claudeによる攻撃領域の縮小研究を公開　OSS25件で493件の問題を特定

本ページはプロモーションを含みます（掲載基準）

画像: Anthropic

結論（先に3行）

1. AnthropicがClaudeを使い、ソフトの攻撃を受けうる領域を洗い出して減らす研究結果を公開しました。2. 研究成果や手法は脆弱性検出サービス「OSS Scanner」に組み込まれます。3. 外部からのサイバー攻撃に備えて自社ソフトの安全性を高めたい開発者が対象です。

米Anthropicは、AIモデル「Claude」を活用してソフトウェアの攻撃対象領域を洗い出し、縮小する研究結果を公開しました。外部から攻撃を受けうる不要なコードを特定し、安全性を高める手法を示しています。

研究ではC言語やPythonなどで書かれた25件のオープンソースを分析しました。通信ソフト「OpenSSH」では、認証前に到達できるコードを約5分の1削減し、最新版に対策が反映されています。

個別に見つかった欠陥を修正するだけでなく、そもそも外部から届かない場所へコードを移動させる対策が取れます。脆弱性検出サービス「OSS Scanner」への組み込みも予定されており、開発者は自社ソフトの守りを固める手段として役立てられます。

たとえるなら、オフィスの不要なドアを閉めて鍵をかける作業です。部屋の中に貴重品があっても、外部の人が入れる廊下とつながっていなければ盗まれません。Claudeを使って、ログイン前の誰もが触れる場所に放置されたプログラムを見つけ出し、鍵の奥へと移動させることで、攻撃される隙そのものを減らせます。

欠陥を1つずつ探して直すモグラ叩きから、入れる部屋そのものを減らす発想への転換です。筆者はこの手堅いアプローチに強い実用性を感じました。

守りの自動化へ。

一方、AIによる脆弱性の発見は攻撃者にとっても強力な武器になり得ます。防御側が先回りして攻撃できる隙間を塞ぐ仕組みは重宝されそうです。「OpenSSH」のような社会基盤となるソフトで実際に成果を出した点も、説得力があります。

今後は「OSS Scanner」への実装を経て、各社が自社開発のシステムを自動で点検する標準的な道具になるかを見届けたいところです。

ソフトウェアの開発や保守をしている人は、外部から悪用される恐れのあるコードを減らして安全性を高められるようになります。