AIとGhidraが挑む、バックドア検出の新たな可能性とは？

要約

AIエージェントを用いたマルウェア検出に関する実験が行われました。研究者たちは、約40MBのバイナリに隠されたバックドアをAIとGhidraというツールを使って検出する試みを行い、その結果を公開しました。この研究は、過去に発生したサプライチェーン攻撃や悪意のあるコードが埋め込まれたソフトウェアの問題を背景にしています。特に、近年のサイバー攻撃が実際のインフラにまで影響を及ぼす中、AIによるバイナリ解析の可能性が注目されています。

AIエージェントは、意外にもいくつかの隠れたバックドアを検出することができましたが、全体的な精度には限界があります。最も優れたモデルでさえ、サイズの小さなバイナリで49%の成功率にとどまり、多くのモデルが誤検出率が高いことも明らかになりました。この研究は、AIがマルウェア検出においてどのように機能し、またどのような課題が残されているのかを理解するための重要なステップです。

読者が知っておくべきポイントとして、AIによるバイナリ解析はまだ実用段階には至っていないものの、今後の発展が期待される分野であること、また、サイバーセキュリティにおけるAIの活用が重要性を増していることが挙げられます。

別の視点

• AIはマルウェア検出やバイナリ解析で限られた成功を収めているが、結果は一貫性を欠き信頼性が低いとされている。
• 最近の開発例では、悪意のあるAIエージェントのスキルが強調され、AIがセキュリティに与える影響が議論されている。
• VirusTotalのCode Insightは、AIエージェントの振る舞いを分析するが、元記事のような完全な検出能力は示されていない。

編集部一言

結局、AIによるマルウェア検出が本当に頼れる代物なのか、成功率49%が示すのは、むしろ危険信号ではないのか？

元記事: https://quesma.com/blog/introducing-binaryaudit/

公開日: Sun, 22 Feb 2026 14:50:44 +0000

この記事はAIアシスト編集により作成されています。