MS、Windows脆弱性検出AI発表

Microsoft（マイクロソフト）は、100を超える自律型専門AIエージェントを協調させてソフトウェアのバグや脆弱性を発見・実証する、マルチモデル型セキュリティシステム「MDASH」を発表しました。このシステムは、すでにWindowsカーネルなどにおいて「Critical（重大）」レベルを含む16件の未知の脆弱性を検出することに成功しており、月例セキュリティパッチのバグ修正プロセスで貢献しています。

1. 100以上の専門エージェントからなる設計

MDASH（Microsoft Security Multi-moDel Agentic Scanning Harness）は、用途に応じた複数の大規模言語モデル（LLM）を組み合わせたマルチエージェント型システムです。コードの脅威モデルを描き出す「準備」、コード監査を担当する「スキャン」、脆弱性の妥当性を検証する「議論」、重複排除、PoC（概念実証）コードを実行する「実証」の5つのパイプラインから構成されています。

2. 優れた脆弱性検出成功率

MDASHは、サイバーセキュリティの公開ベンチマーク「CyberGym」において、88.45%という業界最高峰の脆弱性検出成功率を記録し、リーダーボードの首位を獲得しました。これは2位のスコア（83.1%）を上回る実績です。非公開テストの評価では、誤検出ゼロでバグを100%検出する防衛力を証明しました。

これまでセキュリティ分析AIはバグ候補を大量提示する誤検知の多さが課題でしたが、MDASHは専門エージェント同士による相互検証とPoCの実証テストを挟むことで、実用的な脆弱性探索を自動化しました。Microsoftの設計思想は「モデルは入力の一部であり、システムこそが製品である」というものです。この技術の普及により、脆弱性パッチ適用速度が飛躍的に高まり、サイバーセキュリティ業界に構造的変化をもたらすでしょう。