Zhipu AI(Z.ai)はGLM-5.2以降、オープンウェイトのコーディング特化モデルで存在感を高めてきた。8月14日に投入した最新版「GLM-5.3」は、ベースモデル自体は743Bパラメータのまま変更せず、性能向上のすべてをpost-training段階の大規模なスケーリングによるものだと説明する。社内評価ではコーディング能力がGLM-5.2比で50%向上し、オープンウェイトモデルとしてTerminal Bench 3.0とAgents' Last Examで首位を獲得、コーディング・エージェント性能はClaude Fable 5に近づいたという。際立つのはセキュリティ領域での変化だ。脆弱性発見用のデータと環境でpost-trainingを行った結果、単一の欠陥検出にとどまらず、複数段階の悪用シナリオを一貫した計画として推論するようになったとZ.aiは報告する。CyberGymベンチマークでは84.5%を記録し、Claude Mythos 5とGPT-5.6 Solをわずかに上回った。GLM-5.2以降、Z.aiのモデル群はオープンソースプロジェクト269件から脆弱性2,436件を発見し、うち1,097件がクリティカルまたは高深刻度に分類される。対象はOSカーネル・ブラウザエンジン・ネットワークプロトコルにまで及ぶ。この結果を受け、モデルの重みは通常即日オープンソース化されてきたGLMシリーズの慣例を破り、2週間の安全性レビューを経て公開される予定だ。
🧠 脆弱性発見の「創発」という説明が、狙って生まれたものなのか、脆弱性データでの学習が単に汎化した結果なのかは、Z.aiの発表だけでは判別できない。重みの公開を2週間遅らせるという判断は、少なくとも同社が攻撃側に情報が渡る前にディフェンダー側へ猶予を与えるコストを意識している証左だ。ただし1,097件という数字はZ.ai自身の測定であり、第三者による再現・検証はまだ報告されていない。
- GLM-5.3はGLM-5.2と同じ743Bパラメータのベースモデルを維持しつつpost-trainingのみでコーディング能力を50%向上、Terminal Bench 3.0とAgents' Last Examでオープンウェイト首位に
- CyberGymスコアは84.5%でClaude Mythos 5・GPT-5.6 Solを上回り、GLM-5.2以降の脆弱性発見数はオープンソース269プロジェクトで2,436件(うち重大・高深刻度1,097件)
- 重みの公開はGLMシリーズで初めて安全性レビューのため2週間延期、脆弱性の対象はOSカーネル・ブラウザエンジン・ネットワークプロトコルにまで及ぶ
💡 セキュリティチームは、AIモデル自身が脆弱性を高精度で発見し連鎖悪用まで計画する時代を前提に、パッチ適用サイクルの短縮とAIを使った防御側の脆弱性スキャン導入を検討すべきだ。
Z.ai
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2026-08-14
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セキュリティ企業ForescoutのVedere Labsは8月4日、TP-LinkのOmadaネットワーク機器が採用するゼロタッチプロビジョニング(ZTP)機構に15件の脆弱性を発見したとBlack Hat USAで報告した。ハードコードされた暗号鍵、予測可能なRC4鍵、証明書検証の不備などが並び、うち11件にCVE番号が付与されている。研究者は、予測可能なシリアル番号を総当たりしクラウド収容時のレース条件を突いて管理者認証情報を窃取、既知のコマンドインジェクション脆弱性(CVE-2025-7850/7851)と連鎖させることでVPNトンネルを確立し内部ネットワークへ侵入するシナリオを実証した。対象はコントローラー・ゲートウェイ・スイッチ・APに加え、110万ダウンロードを超えるOmada/Omada Guardアプリにも及ぶ。
- ハードコード鍵(CVE-2025-15627/15628)・予測可能RC4鍵(CVE-2025-15629)・証明書検証不備(CVE-2025-9291)など11件にCVE番号、既知のコマンドインジェクション2件と連鎖しVPN経由で内部侵入が成立
- コントローラー・ゲートウェイ・スイッチ・AP・OLTに加えOmada/Omada Guardアプリ(110万DL超)も対象、TP-Linkは配布ポータル経由でパッチを公開済み
BleepingComputer
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2026-08-05
Googleは、暗号化されたデータに対して直接計算を行う準同型暗号(FHE)を用いてプライベートなAI推論を実現するオープンソースコンパイラ「HEIR」(Homomorphic Encryption Intermediate Representation)を公開した。学習済みモデルを変換し、サーバー側が入力内容を一切復号せずに推論結果だけを暗号化状態で返せるようにする。差分プライバシーやセキュアエンクレーブと並ぶ選択肢と位置付け、レコメンドシステム・クレジットカード不正検知・侵入検知・ホットワード検出の4種のデモアプリケーションを単一スレッドCPU上で実演した。Belfort・Niobium・Cornami・Optalysysなどハードウェアアクセラレータ企業やカーネギーメロン大学・清華大学など学術機関と連携し、すでに査読付き論文4本がHEIR上に構築されている。
- 学習済みモデルを暗号化データのまま推論できるコンパイラで、レコメンド・不正検知・侵入検知・ホットワード検出の4デモを単一スレッドCPUで実演
- Belfort・Niobium・Cornami・Optalysysなどハードウェアアクセラレータ企業やカーネギーメロン大学・清華大学と連携、査読付き論文4本が既にHEIR上で発表済み
Google
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2026-08-13
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