要約
あるセキュリティ研究者が、脆弱なアプリを作成し、LLM（大規模言語モデル）がそれをハッキングできるかどうかを検証しました。このアプリはReact Nativeで開発され、Firebaseをデータレイヤーに使用しています。目的は、ユーザーのプライベートレビューからフラグを見つけることです。研究者は、10回のテストを行い、合計1,500ドルを費やしましたが、科学的な評価ではなく、楽しみのために実施したとのことです。
この実験では、複数のLLMが使用され、特にGPT-5.5が最も高い成功率（70%）を示しました。Deepseek V4 Proは3回成功し、Claudeモデルは2回の成功に留まりました。一方で、いくつかのモデルはまったく成功しない結果に終わりました。研究者は、Firebaseの脆弱性が一般的に多くのアプリに影響を与えることを指摘し、特に「Broken Access Control」や「Missing Object-Level Authorization」に関する問題があると述べています。
この研究は、LLMがどの程度のセキュリティリスクを特定できるかを示す興味深い試みであり、今後のセキュリティ対策に役立つ可能性があります。また、LLMの性能評価やセキュリティ研究の重要性についても考えさせられる内容となっています。
元記事: https://kasra.blog/blog/i-spent-1500-seeing-if-llms-could-hack-my-app/
公開日: Thu, 04 Jun 2026 00:56:32 +0000
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