Mythosは不要：脆弱性診断におけるAI『ハーネス』の重要性

概要

AIモデル単体の性能（Mythos等）よりも、複数のエージェントを制御・検証する「ハーネス（オーケストレーション層）」の設計こそが、低コストで高精度な脆弱性検知の鍵である。

詳細内容

Aikido Securityによる技術ブログ。最新のAIモデル「Mythos」が脆弱性調査において注目を集めているが、筆者は特定のモデル選択よりも「ハーネス（オーケストレーション層）」の構築こそが重要であると説く。主な内容は以下の3点。1. **モデル能力の収束**: GPT-5.5などの他モデルもMythosと同等の性能に達しており、単体モデルへの依存はリスクとなる。2. **ハーネスによる最適化**: 偵察、狩猟、検証、トレース、重複排除といった工程をオーケストレーションすることで、安価な小型モデルの組み合わせでも、高価なモデル単体での結果を上回ることができる。3. **経済合理性**: Mythosを1回実行するコストで、小型モデルを複数回・多角的に走らせる方が、偽陽性を抑えつつ網羅性を高められる。結論として、ベンダーに依存しない柔軟なパイプライン設計が、次世代のAppSecにおける真の差別化要因になるとしている。

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