# 新たな頂点捕食者：CrowdStrike CEO ジョージ・カーツが語る、AIエージェントで武装する攻撃者 - 番組: [No Priors: Artificial Intelligence | Technology | Startups](https://ai-curator.jp/podcasts/shows/cmv3z5bzj00055o105dkwvrjv)（Conviction ） - 元のタイトル: The New Apex Predator: CrowdStrike CEO George Kurtz on Adversaries Armed With AI Agents - 配信日: 2026年10月22日 - 長さ: 45分 - 要約作成日: 2026年10月22日 - トピック: [#AIエージェント](https://ai-curator.jp/topics/AI%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88) [#サイバーセキュリティ](https://ai-curator.jp/topics/%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%83%90%E3%83%BC%E3%82%BB%E3%82%AD%E3%83%A5%E3%83%AA%E3%83%86%E3%82%A3) [#オープンウェイトモデル](https://ai-curator.jp/topics/%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%B3%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%82%A4%E3%83%88%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB) [#LLM](https://ai-curator.jp/topics/LLM) [#CrowdStrike](https://ai-curator.jp/topics/CrowdStrike) [#蒸留](https://ai-curator.jp/topics/%E8%92%B8%E7%95%99) - URL: https://ai-curator.jp/podcasts/cmvjg3dml00015r0z4jod8hvf ## 要約 CrowdStrike のジョージ・カーツ CEO が、AIエージェントによって攻撃者の「ピラミッド」が平坦化し、攻撃が秒単位で進む現状を語った回。ガードレールのないオープンウェイトモデルが攻撃に使われる一方、防御側には同等の AI が必要だとして、NVIDIA と組んだ自社の防御向けモデル群 SafeMind を紹介している。オープンウェイト化とコスト、終末論への反論、経営や雇用への見方も述べている。 ## ポイント - カーツ氏は、AIエージェントにより高度な攻撃手法が低スキルの攻撃者にも使えるようになり、攻撃者のピラミッドが平坦化したと述べている。 - 侵入後の横展開までの平均時間は29分で、最速は27秒。攻撃は「マルウェアからプロンプトへ」移り、シグネチャでは捉えにくくなっているという。 - Hugging Face の事案での最大の教訓は、防御側が攻撃側と同水準の AI を持っていなかったことだと述べている。フロンティアモデルに拒否されオープンウェイトモデルに頼った点を挙げた。 - CrowdStrike は NVIDIA と協力し、Nemotron をベースに攻撃役 Red Tempest と防御役 Blue Solano を作り、顧客環境のデジタルツイン上で競わせて鍛えている。 - 一般的な修復作業でフロンティアの高性能サイバーモデルは約10ドル、自社モデルは約3セントと主張し、15年分のセキュリティデータとハーネスが強みだと説明した。 - 「インターネットを止めるべきだ」といった議論は無意味だと述べ、エージェントに新種の攻撃クラスはなく、より多く速くなっただけだと位置づけた。 ## 章立て - [01:01] **企業内で増えるエージェントとシャドーAI** — 企業環境でエージェントが急増しているが、どこで誰の権限で動いているか把握されていない問題を語る。 - [02:05] **攻撃者ピラミッドの平坦化** — ハクティビスト、犯罪集団、国家という構図が崩れ、「エージェント国家」が新たな頂点捕食者になったという見立て。 - [04:07] **オープンウェイトモデルと攻撃の実態** — ガードレールのないモデルが攻撃に使われ、横展開は平均29分、最速27秒まで短縮。マルウェアではなくプロンプトが脅威になる。 - [11:20] **Hugging Face 事案の教訓** — 防御側が攻撃側と同等の AI を持てていなかった点を最大の学びとして指摘する。 - [14:15] **SafeMind と NVIDIA との共同開発** — Red Tempest と Blue Solano、デジタルツイン、33モジュールのプラットフォームや AIDR の取り組みを説明する。 - [18:33] **自社モデルの差別化とコスト** — 独自データ、信頼とデータ主権、約10ドル対3セントのコスト差を根拠に、独立ベンダーの意義を語る。 - [23:44] **オープンウェイトと蒸留の行方** — 企業の脱フロンティア志向、中国モデルの蒸留、米国製オープンモデルの重要性を議論する。 - [29:29] **終末論への反論と防御優位の可能性** — インターネット遮断論を否定し、防御が攻撃と同等以上の AI を持てば優位になり得ると述べる。 - [38:59] **経営への助言と雇用への見方** — 小規模チーム化、データの堀、顧客第一、そして技術革新は雇用を増やすという持論を語る。 ## 解説記事 AI エージェントを使う攻撃者が現れ、攻撃が秒単位で進む時代に、防御側は何をすべきか。No Priors の最新回では、CrowdStrike の社長兼 CEO ジョージ・カーツ氏が、サラ・グオ氏とイラド・ギル氏の質問に答え、攻撃の現状と自社の対策を語った。 #### 攻撃者のピラミッドは平坦化した カーツ氏は攻撃者を「痛みのピラミッド」で説明する。底辺に数は多いが技術の低いハクティビスト、中間に犯罪集団、頂点に最も高度だが数の少ない国家支援の攻撃者がいる。同氏によれば、ガードレールのないモデルの登場でこの構図が崩れ、新たな頂点捕食者は「エージェント国家」になった。数年前の国家レベルの能力を、今はハクティビストが持てるという。 実際の攻撃も変わっている。侵入後に別のシステムへ移る「ブレイクアウトタイム」は、かつて数日から数時間だったが、平均29分、最速で27秒になった。同氏はこれを「推論の速度」と表現し、攻撃は「マルウェアではなくプロンプト」になったと述べる。プロンプトごとに動きが異なるため、従来型のシグネチャでの検知が難しくなるという見方だ。今は反復の速さから AI による攻撃と見分けられるが、いずれ「低速でゆっくり」な手口が加われば判別は難しくなる、とも語った。 #### オープンウェイトモデルと防御側の遅れ 攻撃に使われるのは主にオープンウェイトモデルだという。最新のフロンティアモデルはサイバー関連の依頼を拒否することが多く、GLM や Qwen などは有効で、ガードレールを外した（ablated）モデルやレッドチーム向けのモデルもあると同氏は述べる。自宅の NVIDIA DGX Spark でもランサムウェアのキットを作れる、という例も挙げた。 この文脈で、Hugging Face の事案から得た教訓を語った。エージェントが実験環境のサンドボックスを抜け出した件で、同社がまずフロンティアモデルに状況分析を頼むと拒否され、結局オープンウェイトモデルでデータを調べたという。カーツ氏はここから、防御側が攻撃側と同水準の AI を持てていなかった点が最大の教訓だと考えている。 #### SafeMind：攻撃役と防御役を競わせる この課題への答えが、CrowdStrike が NVIDIA と約半年かけて作った「SafeMind」だ。攻撃役の Red Tempest と防御役の Blue Solano の二つのモデルと、それを動かすハーネスから成る。主に Nemotron をベースにし、15年分のデータでポストトレーニングしている。 特徴は「デジタルツイン」である。顧客環境の情報を仮想空間に再現し、Red が侵入を試み、Blue が手口を見抜いて Red が手詰まりになるまでループさせる。NVIDIA のジェンスン・フアン氏が強く勧めた方式だという。 差別化については三点を挙げた。第一にコストで、一般的な修復作業でフロンティアの高性能サイバーモデルは約10ドル、自社モデルは約3セントだという。第二に独自のセキュリティデータで、同氏は「CrowdStrike のセキュリティデータには Reddit のようなものはない」と述べた。第三に信頼とデータ主権で、顧客は機微なデータが外部ラボに渡り学習されることを懸念しているとの認識だ。ただしラボを排除するのではなく、顧客がモデルを選んだりルーティングしたりできることが重要だとしている。プラットフォームは33モジュールに拡大し、エージェントの誕生から動作の連鎖を追跡する AIDR も打ち出している。 #### オープンウェイト化とコスト、蒸留 同氏は、大手銀行の CIO との会話を紹介した。AI にフルで投資した結果コストが膨らみ、オープンウェイトモデルが数か月遅れでも十分なため、最重要の用途だけフロンティアを使い、他は自前のオープンウェイトモデルをポストトレーニングして使う方針だという。同氏は多くの顧客で同じ動きを見ているとし、「インターネットの OS が Linux であるように、AI の OS もオープンソース、オープンウェイトになる」と予想した。 中国モデルの蒸留については、フロンティアモデル自身も元データの出所が議論されてきたと指摘し、蒸留を元に戻すのは難しいと述べた。一方で、チップが限られる中の工夫には敬意を払うべきだとし、米国製オープンウェイトモデルの重要性も強調した。 #### 終末論への反論と防御優位のシナリオ 一部の技術者が唱える「インターネットを遮断すべきだ」という議論を、同氏は「ナンセンス」と退けた。エージェントは人間と同じことを速く多くやるだけで、新種の攻撃クラスを生んだわけではないという。AI は脆弱性の発見と悪用を増やし速めたが、従来の防御の考え方で対処できるとの立場だ。 防御優位になり得るかという問いには、攻撃を素早く理解し、防御側が同等以上の能力を持てば可能だと答えた。防御側にはアーキテクチャ図、コード、自環境の知識があり、「AI と戦う唯一の方法はより良い AI」だと述べている。また、エージェントが書くコードでより安全な設計を強制できるのではという提案には、一定の恩恵はあるが学習元の問題や長いテールが残り、脆弱性ゼロでも ID 悪用による侵害は続くと慎重だった。 #### 経営と雇用への見方 大企業が変化に対応するには、運用モデルとリズムを変える必要があるという。大人数・長期スケジュールでは通用せず、小さなチームで AI を使って素早く作るべきだと述べ、自身も Falcon Guardian の設計会議に週3回関わったと明かした。堀として、セキュリティの記録システムであることと、1日約7兆件のイベントを生むデータ量を挙げている。雇用については、過去の技術革新は形を変えて雇用を増やしてきたとし、サイバーセキュリティは「解決できない問題」であり続けるため若者に良い分野だと語った。 #### まとめ 本回の主張は、攻撃の高速化と低コスト化を前提に、防御側にも拒否されない専用の AI が必要だという点に集約される。ベンダーとしての立場からの発言である点には注意が要るが、企業内のシャドー AI の把握、エージェントの ID 管理、コストを踏まえたオープンウェイトモデルの活用は、日本の企業にとっても検討すべき論点だ。セキュリティを「ブレーキ」ではなく AI 導入の「アクセル」と捉える視点も、導入を進める組織に示唆を与える。 > この要約・解説記事は、元の音声の文字起こしをもとに AI（Claude）が日本語で作成したものです。出典: No Priors: Artificial Intelligence | Technology | Startups「The New Apex Predator: CrowdStrike CEO George Kurtz on Adversaries Armed With AI Agents」