「これまで安全保障は基本的に攻撃者に有利なゲームだった。しかし、防御側は人工知能（AI）のおかげで膨大な攻撃コードを疲れずに精査できるようになった。防御側が初めて攻撃者と同等の規模の能力を持ち始めた。1〜2年後には、コードを有する防御側がAIを使って攻撃シナリオを試験し、脆弱性を事前に修正できるようになるだろう。」
米国政府は最近、AnthropicのAIモデル「Mythos」の公開範囲に錠を掛けた。AIが人間より速くソフトウエアの脆弱性を見つけ出しサイバー攻撃に悪用され得るとの懸念からだ。AIはサイバーセキュリティにおける「諸刃の剣」である。ハッカーはAIを使い相手の脆弱性をより早く見つけて攻撃を高度化でき、防御側は同じ技術を活用して攻撃前に脆弱性を発見し防御できる。システムセキュリティとAI基盤サイバーセキュリティ分野の世界的権威であるキム・テス・マイクロソフト（MS）副社長（ジョージア工科大学コンピューター工学科教授）は7日、ChosunBizとの書面インタビューでAIが変えるセキュリティのパラダイムについて「攻撃と防御が機械の速度で速く動く時代が開いた」と述べ、こう語った。
これまで攻撃者はシステム全体のうち弱い箇所を一つだけ見つければよかったが、防御側はあらゆる箇所を守らねばならなかった。以前は人が攻撃コード全体をすべて精査することは不可能だったが、AIで防御側の力が増した。キム副社長は「ただし、脆弱性候補を多く見つけるだけでは防御にならない」とし「発掘、検証、証明、パッチ（修正）が一つのループでつながり、誤検知を減らさねばならない。実際の悪用可能性を確認し優先順位を定めて措置する体制が必要だ」と述べた。続けて「今後はAIが自らセキュリティ研究を遂行する段階へ発展すべきだ」と述べた。
キム副社長は現在、ジョージア工科大学の教授職を休職し、MSでエージェント型セキュリティ研究を行っている。2025年に米国国防高等研究計画局（DARPA）が開催したAIサイバーチャレンジ（AIxCC）で「チーム・アトランタ（Team Atlanta）」を率い世界1位を獲得した。この大会はAIを活用してソフトウエアの脆弱性を自動で検出しパッチを当てる技術を競う世界最高権威のサイバーセキュリティ競技会だ。キム副社長は2021年、満36歳でサムスンリサーチの常務（役員）に抜擢された人物でもある。当時サムスンリサーチでAI・サイバーセキュリティ研究を率いた。キム副社長は今月26日、ソウル小公洞ウェスティン朝鮮ホテルで開かれる国内最大のテックカンファレンス「SMARTCLOUD SHOW 2026」に基調講演者として参加する。以下は一問一答。
◇「米国は中国よりはるかに閉鎖的…人が読めないコードが最も危険なコード」
—Anthropic Mythosが限定的に公開されたのに続き、米国政府が追加公開まで阻んだ。
「攻撃者はいかなる手段でもAI能力を確保する一方、防御側だけがアクセスを制限されれば、かえって攻撃者に有利な非対称が生じ得る。したがって公開を無条件で阻むのではなく、検証済みの防御目的での活用は広く許容しつつ、危険な機能は統制する精緻な設計が必要だ。米国は中国よりはるかに閉鎖的な傾向が強い。安定的に圧倒的優位を占めた企業や国家がない状況で米国が技術を引き続き閉ざし、中国の技術だけが開放されるなら、長期的には中国技術がグローバルな研究と開発の基準点になる可能性がある。韓国企業も単にAIモデルへのアクセス権を得るか否かにとどまっては競争力を確保しにくい。検証済みの防御目的の活用能力とグローバル協力、自前の評価能力、産業別のセキュリティ運用経験を併せ持てば、十分に競争優位を築ける。結局重要なのは中核モデルを保有したかどうかではなく、強力なAIを安全に活用できる運用体制とガバナンスを備えているかどうかだ。」
―具体的に韓国はMythos事態にどう対応すべきか。
「人が読めないコードが最も危険なコードだ。基幹網や金融、公共システムには、開発者がすでに会社を離れたか、関連文書が不足している古い（レガシー）コードが多く残っている。AIはこのような『読む人がいなくなったコード』を再び分析できるという点で、単なる効率化ツールではなく、失われつつある専門性を復元するツールになり得る。韓国が最初にやるべきことは、第一にレガシーコードを中心としたAI基盤の事前監査だ。攻撃者がAIでシステムを分析する前に、防御側が先に自分のコードにAIを適用すべきだ。防御側がソースコードと運用環境をすべて把握しているという情報優位を積極的に活用すべきだという話だ。第二に、脆弱性の発見から修正までつながるクローズドループ（closed loop）を構築すべきだ。脆弱性を見つけるのは半分で、これを修正することが残りの半分だ。単に脆弱性を多く見つけるシステムより、これを検証し実際の措置までつなげる体制の方が重要だ。最後に優先順位の体制を整えることだ。AIは数千件の脆弱性候補を見つけられるが、何に先に対応すべきかを判断する体制がなければ、かえって新たなボトルネックが生じる。結局、韓国もAI基盤の事前監査から始め、検証とパッチ、優先順位付けへと続く統合防御体制を構築する方向で対応すべきだ。」
—MSも脆弱性検知システム「M-DASH」を披露した。差別化点は。
「M-DASHは一つのモデルに判断を委ねる方式ではなく、複数のモデルと100個以上の特化エージェントが役割を分担し、脆弱性を発見・検証し再現可能性まで確認する構造だ。これにより単一モデルの限界を補完し、より複雑な構造的脆弱性まで見つけ出せる。今後のAIセキュリティ競争は、単に最大のモデルを確保することよりも、各モデルの強みをどう組み合わせ、実際の問題解決に適したシステムを設計するかが重要になる。韓国のセキュリティ企業も自社モデルの開発だけでなく、多様なAIモデルとエージェントを活用して効率的なセキュリティシステムを設計する能力を高めるべきだ。」
◇「待遇・環境の違いで韓国の人材が海外で活動」
—韓国政府は独自AIファウンデーションモデルの開発を推進している。
「独自モデル開発の必要性には共感する。だがセキュリティの観点から見ると、モデルを一つ作れば終わる問題ではない。攻撃者がAIで韓国のシステムを分析する前に、防御側が先にAIを活用して脆弱性を見つけ、検証し、措置できる防御体制を整えることの方が重要だ。AIを活用した防御体制を構築することが、今後のサイバー攻撃に対応する最も現実的な対応方向だと考える。」
—韓国政府は世界AI3位を目標にしている。現実可能性は。
「韓国出身のセキュリティ人材の力量は世界のどこと比べても劣らないと考える。実際にグローバルな舞台で活躍し認められている韓国系のセキュリティ専門家も多い。ただ、現実的には国内より良い報酬と研究環境を提供する海外、特にAIフロンティアモデルが開発されている米国へ人材が移る場合が多い。AIとセキュリティを共に研究し発展させるにはこのような環境差が存在する。したがって韓国のAI競争力を評価する際、単にどのモデルを開発したか、あるいは国別順位が何位かだけに集中すべきではないと考える。重要なのはAIとセキュリティをともに発展させ得る研究・産業エコシステムがどれだけ速く成長しているかだ。政府レベルのドライブも必要だが、究極的にはセキュリティ産業自体がより大きく成長しなければならない。最新のセキュリティ技術を迅速に導入し実際の産業現場で活用できる企業と市場が形成されてこそ、優秀な人材が国内にとどまり、研究もより複雑で重要な問題を解決する方向へ拡張できる。」
—韓国がAI競争力を高めるにはいかなる政策的努力が必要か。
「韓国のAI人材が国内でも継続的に成長し、実際の産業課題の解決に活用され得る環境を整えねばならない。最新のAIとセキュリティ技術を迅速に受け入れ、現場に適用できる企業と市場が形成されるべきだ。公共と民間が新しいセキュリティ技術を検証し導入できる需要を創出し、セキュリティ企業と研究者が実際の課題を解決する機会を拡大する政策が重要だと考える。さらに、人材が自由に研究・実験できる環境を整えることも重要だ。企業でも学界でも、実システムを扱い新技術を検証できてこそ力量が蓄積される。結局、政策の方向は人材が成長し、産業がその成果を迅速に吸収する好循環構造の構築に合わせるべきだと考える。」