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米Anthropic、AIモデルClaudeを活用したソフトウェアの攻撃対象領域縮小に関する研究成果を公開
AnthropicのAIモデル「Claude」が、ソフトウェアの攻撃対象領域を分析・縮小する研究成果を公開。オープンソースの脆弱性を特定し、対策に貢献。
Key points
- AnthropicはAIモデル「Claude」でソフトウェアの攻撃対象領域を分析し、縮小する研究結果を公開。
- オープンソース25件を分析し、設定矛盾など493件の問題を特定。
- 成果が大きかった「OpenSSH」では、認証前のコードを約5分の1削減し、最新版に反映。
Why it matters. ソフトウェアの脆弱性を特定し、攻撃対象領域を縮小する研究は、セキュリティ強化に寄与し、サイバー攻撃のリスクを軽減する。AnthropicのAIモデル「Claude」は、オープンソースの脆弱性検出に効果を発揮し、今後のセキュリティ対策に活用される見込みだ。
Anthropicは、AIモデル「Claude」を使った研究で、ソフトウェアの攻撃対象領域を分析・縮小する成果を公開しました。オープンソース25件を分析し、設定矛盾などの問題を特定。特に「OpenSSH」では、認証前のコードを約5分の1削減し、最新版に反映されました。この手法は脆弱性検出サービス「OSS Scanner」に組み込まれる予定です。
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米Anthropic、AIモデルClaudeを活用したソフトウェアの攻撃対象領域縮小に関する研究成果を公開
米Anthropicは10月20日、AIモデル「Claude」を活用してソフトウェアの攻撃対象領域を分析し、縮小する研究成果を公開した。同社のAIリスク評価チームであるクリス・ロルフ氏が執筆したもので、外部の攻撃者が到達できるコードの範囲を狭めるアプローチに焦点を当てている。研究ではオープンソースソフトウェア25件を分析し、設定矛盾など計493件の問題を特定した。この取り組みの一環として「OpenSSH」のコードベースも精査され、認証前に到達可能なコードを約5分の1に削減することに成功し、その対策は最新版に反映されている。Anthropicはこの研究で得られた手法を脆弱性検出サービス「OSS Scanner」に組み込む方針を示しており、今後のソフトウェアセキュリティ向上への貢献が期待されている。.