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Comcast：業務上重要なシステム258件を対象としたAIによるセキュリティ脆弱性の評価と修正
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業務課題
Anthropicが2026年10月6日に公開した記事によると、既存のセキュリティツールは脆弱性を個別に見つけることはできるが、攻撃者が個々には軽微な弱点を複数つなげて深刻な攻撃経路を作る脆弱性の連鎖ははるかに追跡しにくい。Comcastの最高情報セキュリティ責任者は、AIで見つかる指摘の量が膨大で、それを検証することが新たなボトルネックになっていると述べた。
使った技術とデータ
ComcastはAnthropicの限定アクセスプログラムであるProject Glasswingを通じてClaude Mythos Previewを使い、業務上重要なシステム258件と約1億7,000万行のコードを評価した。モデルはファイルや構成要素を1つずつ個別に見る代わりに、コード、設定、アプリケーションの挙動の文脈を合わせて保ち、複数の構成要素の間で生じるセキュリティの隙間を見つける。Comcastのエンジニアはモデルが見つけた問題を実際に稼働中のアプリケーションで検証し、根本原因をたどって修正し、修正前に悪用されていなかったことを確認した。
成果
この評価でClaude Mythos Previewは、外部に公開されたプラットフォームで攻撃者が認証の制御を回避できた可能性のある重大な認証の脆弱性を見つけ、Comcastは悪用の痕跡が確認される前にこれを修正した。この脆弱性は、個別に確認すれば正しく見える複数のシステムと前提が組み合わさって生じたものだった。Comcastの最高情報セキュリティ責任者は、早期アクセスによって最先端AIモデルのセキュリティ能力への理解が約1年早まったと述べた。
限界と残る課題
評価にかかった期間、見つかった脆弱性の総数、誤った指摘の割合は原文にない。
出典
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。