モデルは忘れろ。サイバーセキュリティでは、すべては「ハーネス」にある
AIによるハッキングの脅威が増大しているが、焦点は最先端のAIモデルから「ハーネス」、つまり汎用LLMを特定のサイバーセキュリティタスクに適応させるツールに移るべきである。Cato Networksの研究は、自律型ハッキングエージェントをテストすることで、そのようなハーネスの力を示している。
AIを活用したハッキングがサイバーセキュリティと国家安全保障にとって大きな脅威となる中、公衆の関心は主に、より強力な大規模言語モデルを開発しているいくつかの最先端AI企業に集中している。これらのモデルとその背後にある数十億ドルは重要だが、より大きな変化の一部に過ぎない。企業は現在、これらの汎用LLMを独自のサイバーセキュリティツールに変える独自の技術プラットフォームを構築している。業界の専門家はこれらのツールを「ハーネス」と呼ぶ。ハーネスはモデルの動作を制御し、リスクを制限し、内部ITシステムやネットワークに接続して、規模に応じて確実に動作できるようにする。
Cato Networksの新しい研究はCyberScoopに独占的に共有され、ハーネスからどれほどの力が得られるかを示している。同社はOpenAIのChatGPT 5.5およびGPT 5.5-Cyberモデルを自社のツールと組み合わせ、人間の指示をできるだけ最小限にしてエージェントが被害者ネットワークにハッキングする能力をテストした。この研究は、基礎モデルの能力を実際のセキュリティ応用に変換するハーネスの重要な役割を強調している。