2025年10月から2026年9月までの期間を対象としたThomas Mosk著の11月のプレプリントによれば、AnthropicのAIモデルClaude Mythos Preview（Project Glasswingの一部）への早期アクセスを許可された企業は、同様のアクセスがない267社の中国企業と比べて、ソフトウェア脆弱性の公表が約120％増加した。公開された開示数の増加は、修復プロセスの遅延と一致しなかった。

研究デザインと比較対象グループ

本研究は、Glasswingへのアクセスを受けた13社と、他のAIツールは使用できるがAnthropicのモデルは使用できなかった中国企業の大規模セットを比較している。Glasswingへの選定はランダムではなく、国ごとの開示慣行の違いにより因果関係を確定するのは難しいとプレプリントは指摘している。それでも、開示された欠陥が約120％増加したという相対的な増加はサンプル全体で一貫している。

修復速度は安定

Moskは主に二つの修復チャネルを調査した：Zero Day Initiative（ZDI）が追跡するベンダーパッチと、Debian、Ubuntu、Red Hat、SUSEといった主要Linuxディストリビューションに組み込まれた修正である。2026年6月までに報告された658件のZDI脆弱性と、2026年7月までの14,855件のLinuxディストリビューション脆弱性を対象に、修正までの中央値は1日であり、統計検定でも遅延は検出されなかった。ベンダーレベルの分析では、約13％以上の遅延は除外できるが、より小さな効果は除外できない。

暗号資産と広範なソフトウェアセキュリティへの示唆

CryptoSlateは以前、Bitcoin CoreがAIで発見された3つの脆弱性を検証・パッチ適用後に公表したことを報じており、AI支援バグハンティングがブロックチェーンインフラにとって重要であることを示している。しかし本研究は、公開された開示数は未公開の発見を除外しており、ユーザー側のパッチ適用といった下流要因を捉えていないと強調する。開示された欠陥のうち実際に悪用された割合は比較によって減少したものの、悪用された脆弱性の絶対数は不正確であり、実際の攻撃減少を確認できない。

次に注目すべき点

今後の研究では、未公開の脆弱性パイプラインとエンドユーザーのパッチ適用率、特に暗号資産など高価値セクターにおける動向を監視すべきである。AI駆動の発見が最終的に悪用率を低下させるのか、単に公開タイミングをシフトさせるだけなのかを判断するために、長期的なデータが必要になる。