Mythosは何を突き付けたのか ― セキュリティの前提を覆したAIと、防御体制の再考

Mythosとは何か ― セキュリティの前提を覆すAIの登場

2026年春、Anthropic社が発表した最新AIモデル「Claude Mythos（以下、Mythos）」は、AIという枠を超え、サイバーセキュリティの世界に大きな衝撃を与えました。脆弱性を自律的に発見し、攻撃経路（エクスプロイト）を構築できるその能力は、従来の常識を覆すものでした。

また、Anthropic社自身が「悪用されたら危険すぎる」という理由から一般公開を見送り、「Project Glasswing」という枠組みのもと、限られた企業や政府機関に対して予防調査目的でのみ提供するという異例の判断を下しました。Mythosがもたらす影響の大きさを象徴する動きと言えるでしょう。

Mythosは当初から「サイバー攻撃専用AI」として設計されたものではありません。Mythosは高度な推論能力・コード理解能力・自律的なタスク遂行能力を追求した結果、その“副産物”としてサイバーセキュリティ分野における極めて高い能力が顕在化しました。言い換えれば、汎用的なAIの性能向上が、結果的にこれまでの常識を覆す大幅な攻撃能力を獲得してしまったと言えます。特定分野に特化していなくとも、十分に賢いAIは「セキュリティ攻撃に（もちろん防御側にも）使える」領域に達することを、Mythosは実証してしまいました。

危険性の具体的な事例 ― 「速さ」と「自律性」の質的変化

Mythosの危険性は、「これまで不可能だった全く新しい攻撃手法が生まれた」という点よりも、脆弱性の探索・評価・組み合わせ方そのものが人間とは異なる点にあります。

単純に調査や攻撃のスピードが速くなったのではなく、人間が長年見落とし、あるいは重要視してこなかったコードの意味や振る舞いを、AIが体系的かつ自律的に実行できるようになったことで、Mythosは、その異次元の性能を具体的に示しました。

• 27年間放置されていたOpenBSDの脆弱性を発見

• 16年以上見逃されてきたFFmpegのバグを発見

• 17年間 未発見のFreeBSDの RCE脆弱性を発見

• 危険度の低い複数の脆弱性を連鎖させたLinux権限昇格攻撃の成功

これらは従来、熟練したセキュリティ研究者が多大な時間と労力をかけて取り組んできた領域です。しかしMythosは、コードを読み、仮説を立て、検証し、動作する攻撃コードを組み立てるというプロセスを、ほぼ自律的に実行します。そして特筆すべきは「新しい攻撃手法」を実行している訳ではなく、既存の攻撃手法、既存の脆弱性を人間とは比較にならない速度と持続力で試行している点です。この性能こそが、防御側にとって質・量ともに大きな懸念を生み出しました。

日本国内での対応

日本国内でも大きな関心を持って受け止められています。一連のMythos報道を契機に、政治・行政が異例のスピードで動いています。政府は監督官庁および国家サイバー統括室（NCO）を中心として最新AIのサイバー攻撃性能を踏まえた対策検討を指示し、金融・通信・電力などの重要インフラ事業者と連携した検討を加速させています。

自民党内でもMythos級AIによる攻撃リスクが問題提起され、政府に対策が要請されました。これを受け、政府はAnthropic社と交渉を開始し、メガバンク3行へのアクセス権付与が報道されています。ただし、上述の「Project Glasswing」の制約もあり、多くの日本ユーザーが直接Mythosの恩恵を受ける時期はまだ先と見られています。

短期的には、AWSやAzure、CrowdStrike、Palo Alto Networksといった参画企業がMythosを活用したサービスや製品を成熟させ、それらをユーザーが利用することで間接的な恩恵を受ける形になるでしょう。

（※上記いずれも本稿執筆時点で公表されている事例であり、今後さらなる進展が予想されます）

Mythos級AIは今後も登場する

Mythosは特異な存在に見えますが、多くの専門家は「Mythos級のAIは今後も必ず現れる」と指摘しています。重要なのは、Mythosが“攻撃特化AI”ではなく、汎用AIの延長線上で到達してしまった水準だという点で、昨今の加速度的なAIの進化を考える上で憂慮すべきポイントです。

そのため、「Mythosは非公開だから大丈夫」「自社には関係ない」という考えではなく、近い将来オープンモデルや非正規ルートで同等の能力を持つAIが広がる可能性を視野に入れる必要があるでしょう。

また、Mythosが注目を集める一方で、AIがサイバー攻撃に悪用されている事例も現実のものとなっています。

2026年5月、Google Threat Intelligence Groupは、生成AIの支援を受けて開発されたとみられるゼロデイ攻撃を初めて確認したと発表しました。この攻撃は二要素認証を迂回する脆弱性を突くもので、AIによって脆弱性発見からエクスプロイト作成までが高速化されていたとアナウンスされています。さらに、国家支援による攻撃者が生成AIを用いて標的組織の調査、自動化された攻撃コード生成、マルウェアの挙動最適化まで行っていることも明らかにしています。AIはもはや攻撃ライフサイクル全体を加速させる存在になりつつあり、防御側もAIを前提とした対応体制への転換を急ぐ必要があります。

その様な中で待望の防御側AIとしてOpenAI社からDaybreakの発表がされました。Daybreakは、ソースコードの解析から脆弱性の特定、さらにはパッチ（修正プログラム）の生成・検証までを自動化する「防御特化型AI」として位置づけられています。

OpenAIの高度なAIモデルとエージェント技術を統合し、サイバー攻撃が発生する前に先回りしてシステムを安全な状態へ修復できる点に大きな特徴があり、人手では追従が難しい脆弱性の掘り下げや分析負荷への不安が緩和され、AI同士の攻防を前提とした防御体制確立に期待が向けられています。

セキュリティ対策と方法の再定義

防御側の視点に立ち、今後セキュリティ対策はどのようにあるべきでしょうか？

Mythos級のAIが普及すると今後のセキュリティ対策は「これまで通り」では立ち行かなくなり、企業を取り巻くサイバー脅威の前提そのものが変わることでしょう。

AIは従来のような人手を中心とした断続的な攻撃ではなく、自動化・高速化・連続運転を前提に、脆弱性探索、認証突破、権限昇格、ラテラルムーブメントといった一連の工程を実行できます。

その結果、「年に一度の診断」や「月次レビュー」といった人手中心・低頻度の運用では、攻撃側とのスピード差が致命的となり、従来のセキュリティ体制をそのまま継続するだけでは、防御側が追いつかなくなるでしょう。

だからこそ、将来的に想定されるこの変化に対して防御側も常時稼働し続けるAIを前提とした体制へ移行する必要があります。異常検知、ログ分析、インシデント対応支援、パッチ展開、SOCといった領域にAIを組み込み、攻撃のスピードと持続力に対抗することが求められます。

一方で、上述のような変化が求められる中でも、セキュリティ対策の根本が変わる訳ではありません。むしろ、これまで有効とされてきた基本原則の重要性は、AI時代においてさらに高まるといえます。

パッチ管理、ゼロトラスト、多層防御といった基本的な対策は、引き続き防御の土台として機能し続けます。

例えば、パッチ管理はその最たるものです。AIは脆弱性の発見から悪用までの時間を極端に短縮するため、未修正の脆弱性の放置はこれまで以上のリスクとなりますが、裏を返せば基本的なパッチ適用を徹底するだけでも、攻撃可能領域を大きく減らすことができます。

ゼロトラストやマイクロセグメンテーションの考え方も引き続き有効です。IDベースでの厳格な認証・認可、継続的な検証、最小権限の徹底といったアプローチは、AIによる認証突破やラテラルムーブメントに対する有効な抑止策となりますし、ネットワーク境界に依存しない防御モデルへの移行は、さらに重要性を増していくでしょう。

多層防御の考え方も同様です。単一の対策に依存せず、複数の防御レイヤーを重ねることで、いずれかが突破されても全体として侵害を防ぐ、もしくは影響を最小化する設計が重要です。AIは確率的に最も突破しやすい経路を探索するため、防御の偏りがあるほどウイークポイントとして狙われやすくなります。そのため防御の厚みとバランスを意識した設計がより重要になります。

このように、今後のセキュリティ対策は「どれだけ速く、どれだけ広く、どれだけ継続的に実行できるか」を主眼に再定義が求められます。そして、基本に立ち返りますが、セキュリティ対策は「一度決めた対策やフレームワークを守り続ける」ものではありません。環境や脅威の変化に応じて、フレームワークそのものを柔軟かつ継続的にアップデートしていく体制が、これからますます求められていくことでしょう。

まとめ

Mythosの登場は、単なる新しいAIモデルがリリースされたという話ではなく、サイバーセキュリティにおける攻防の大きな転換点となったことを示しています。汎用AIの進化が、結果として攻撃の速度・規模・持続性を一変させ、防御側に従来とは異なる対応の必要性を突き付けています。たとえMythos自体が非公開であっても、この流れが止まることはないでしょう。

企業や組織に求められるのは、AIを脅威として恐れることではなく、攻撃側・防御側の双方でAI活用が進む時代に入ったことを前提に、自社の備えを見直すことが求められます。

企業・組織がまず取り組むべきこと

• パッチ管理や脆弱性管理の迅速化

  脆弱性をなくし攻撃対象となる領域を減らすことは、最も基本かつ有効な対策です。

• ID・管理権限をはじめとするゼロトラストモデルへの全面移行と侵害拡大防止

  AIによる認証突破や横展開の自動化を想定し、厳格に認証・認可を行うことが侵害範囲の最小化、被害拡大を防ぐ土台となります。

• 異常検出、ログ監視、インシデント対応の自動化・AI活用の検討

  AIによる速度・規模・持続性を伴う攻撃には、人手だけの監視や対応では追随が難しくなります。異常検知、ログ分析、初動対応にAIを取り入れることは、見逃しの低減と対応時間の短縮に直結するものであり、もはや欠かせないものになりました。

Mythosは大きな関心を集めていますが、一過性の話題として捉えるのではなく、AI時代に適した防御体制へ移行する契機として捉えることが重要です。