セキュリティスタートアップの XBOW は、推定 10 億人のユーザーに影響を与えたとされる Chrome フルチェーンエクスプロイトの詳細を公開し、このチェーンが OpenAI の一般公開されている GPT-5.6 Sol モデルの助けを借りてわずか 6 日で構築されたことを明らかにし、同社は Google から 25 万ドルの報奨金を獲得しました。これは、同社の 2026 年の脆弱性報奨金ルールに基づいて初めて授与されたものです。この開示は 10 月 13 日に同社のブログ投稿に掲載され、翌日 The Hacker News によって取り上げられました。

フル チェーンは、ブラウザのバグの中で最も価値のあるクラスです。一連の脆弱性が連鎖することで、攻撃者が通常の Web ページから基礎となるマシン上でコードを実行できるようになります。このケースでは、Chrome で Web サイトにアクセスするだけで、リモート攻撃者が Windows コンピュータを乗っ取ることができることがチェーンによって示されたと XBOW は述べています。関連するバグはすべて修正されており、パッチの適用後に同社は記事を公開した。 AI 機能がセキュリティ研究をいかに急速に変化させているかを追跡している読者のために、AI ニュース速報 の報道は、これらの展開をその都度追跡しています。

6 か月ではなく 6 日

開示された中で最も印象的な数字は報奨金ではなく、スケジュールです。 XBOWによると、相談を受けた諜報機関の退役軍人は、かつて彼の元チームがこの種の脆弱性を特定し、標的への完全なアクセスを達成するまでに約6か月かかったと見積もっていたと述べた。同社の 4 人チームは、GPT-5.6 Sol およびその前任者と協力して、受賞したチェーンを 6 日間で製造しました。

研究者であるブレンダン・ドーラン・ガビット氏、アンドレス・ルクセンバーグ氏、バウル・リー氏、ウィレム・ピンカールス氏は、専用のセキュリティシステムや可用性が制限されたセキュリティシステムではなく、誰でもアクセスできるモデルを意図的に選択した。 XBOWによると、落札されたチェーンでの6日間の作業で使用されたコンピューティングの費用は約4万ドルで、チェーンが最終的にGoogleから獲得した報奨金25万ドルの一部にすぎない。

ブログ投稿によると、役割分担は明確でした。 AI は Chrome のソース コードを検索し、アイデアをテストし、概念実証を構築し、エクスプロイト コードの初期草案を作成しました。人間の研究者は戦略を設定し、どこを見るかを選択し、エージェントの出力をチェックし、結果に基づいてエージェントをリダイレクトしました。 XBOW は、特に人間による 1 つの決定が最終的なチェーンに不可欠であることが判明したと指摘しています。

失格となった最初の試みとラスベガスの再建

賞金への道は直線的ではありませんでした。 XBOW は、今年の初めに Chrome フルチェーンを社内課題として設定し、8 月の Black Hat セキュリティ カンファレンスを期限として目標としました。 Google がセット内のバグの 1 つについてすでに知っていたと同社に通知したため、チームの最初の完全なチェーンは失格となりました。

チームは意図的にチェーンを 3 つの独立した部分として構成し、それぞれに代替バグを利用できるようにしたため、迅速に再構築できました。 Black Hat と DEF CON の週 (8 月 2 日日曜日から 8 月 7 日金曜日まで) の間、研究者とエージェントはラスベガスから作業し、以前の試みに基づいて新たなチェーン図を作成しました。この 2 番目のチェーンは資格を獲得し、Google の 2026 年の最新ルールに基づいて 1 等賞金 25 万ドルを獲得しました。

AI と攻撃的セキュリティにとっての意味

この情報開示は、セキュリティ業界が AI システムが脆弱性発見の経済性を有意義に変えるかどうかについて活発に議論している最中に行われた。 XBOW の主張は、それらは存在するというものであり、劇的である。同社は、1 年以内に、そのチェーンにある 3 つのバグのそれぞれが、人間の手を介さずに動作する自律エージェントによっておそらく発見される可能性があると信じていると述べている。

述べておく価値のある注意事項があります。 40,000 ドルのコンピューティング費用は、ほとんどの攻撃者にとって決して軽いものではなく、その作業には依然として経験豊富な人間の研究者がプロセスを指揮し、調査結果を検証し、生のエージェントの出力を適格なチェーンに変える判断を下す必要がありました。 XBOW 自体は、結果を人間の専門知識とマシンの速度のパートナーシップとして組み立てており、完全に自律的な活用を実証するものではありません。

それでも、ベンチマークの変化は無視できません。政府のエリートチームが 6 か月の予算を投じるクラスのエクスプロイトが、商用 AI モデルを備えた 4 人のスタートアップ企業によって再現されました。クラウド コンピューティングの予算は報酬小切手よりも小さく、予定期間は 1 週間未満でした。 Chrome は世界のインターネット ユーザーの半数以上によって使用されており、それがまさに Google が Chrome の強化に多大な投資を行っている理由であり、AI 支援研究がこれらの防御を調査できる速度がセキュリティ コミュニティを超えて重要になっている理由でもあります。

ディフェンダーにとって、XBOW ポストは両刃です。バグを発見したのと同じエージェント主導のワークフローが、バグの修正を競うブルーチームやブラウザベンダーにも利用可能であり、新しいルールに基づいて即座に支払われるGoogleの報奨金プログラムは、一般公開前に欠陥を修正する仕組みの一部となっている。 3 つのバグの完全な技術的詳細は、XBOW 研究者の Brendan Dolan-Gavitt による関連投稿で参照できます。

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