CogentとOpenAI、企業向けサイバー防衛ファクトリーを構築
Cogent Securityは、OpenAIのモデル（GPT‑6.1 Sol、GPT‑5.6、GPT‑6 Astra）を活用した企業向け「サイバー防衛ファクトリー」を構築しました。これは、脆弱性の調査、修復計画の立案、許可された変更の実行、リスクが排除されたことの検証を行うものです。この発表が重要なのは、AIエージェントが脆弱性の発見を超えて、企業環境内でのガバナンスが効いた長時間実行型の修復作業に進出していることを示しているからです。Cogentは、Fortune 1000の自動車業界の顧客において、重大な脆弱性の平均修復時間を75%削減したと報告しています。
中核的な問題：脆弱性の発見はボトルネックではない
Cogentの中心的な主張は、企業はかつてないほど多くのセキュリティリスクに直面しているが、最も難しいのは脆弱性を見つけることではなく、それを修正することだというものです。修復は複雑で、複数のチームにまたがります。企業の環境に関する文脈の理解（攻撃者がどのように脆弱性を悪用するか、どのビジネスシステムが危機に瀕しているか、どの変更を安全に行えるか）が必要です。
Cogentは、企業向けにサイバー防衛ファクトリーを構築し、これらのリスクを自律的に発見・排除します。このファクトリーは、脆弱性の発見と悪用の加速に対応して、防御側が機械の速度で動けるように設計されています。
CogentのAIエージェントは、GPT‑6.1 SolとGPT‑5.6を企業のコンテキストと制御と組み合わせて、調査から検証済みの修復までを処理します。エージェントは曝露を評価し、許可された変更を実行し、リスクが排除されたことを確認します。Cogentはまた、CyberおよびDaybreakを用いた内部研究も実施し、攻撃経路と防御能力を探求しています。
「OpenAIモデルが長時間実行タスクを継続できる能力は、企業防御における新たな自律性のレベルを切り開きます。AIエージェントは現在、調査から検証済みの修復まで作業を進めることができます。」
—Geng Sng、Cogent共同創業者兼CTO
エージェントにコンテキストと実行許可を与える
CogentのContext Engineは、各顧客の資産、脆弱性、アイデンティティ、所有権、依存関係に関するエンタープライズ知識グラフを維持します。専門のバックグラウンドエージェントが、セキュリティツールやシステム間の情報を継続的に調整し、調査・修復エージェントに環境の共有理解を提供します。
GPT‑6 Astraは、その作業の事前計画と複雑な推論を担当します。Geng Sngは、その結果を「エンタープライズのためのメモリハーネス」と表現しています。彼は、「新しいタスクが発生するたびに世界の姿を再学習する必要はありません」と述べています。コンテキストを再利用することで、レイテンシ、推論コスト、一貫性のない結果が削減されます。
CogentのAgent Policiesは、各企業の許可された変更と承認要件を定義します。ポリシー実施エンジンであるTRACEは、実行前にツール呼び出しをこれらのポリシーと照合します。チェックは決定的であり、別途モデル推論は不要です。
Agent Gatewayは承認を独立してチェックし、リスクの高い作業は分離されたサンドボックスで実行できます。顧客は調査を委任したり、変更に承認を要求したり、制限付きの自律的修復を許可したりできます。
脆弱性開示から検証済みの修正へ
ウェブサイトの実行に使用されるプログラミング言語であるPHPで、PHP2Shellとして知られる重大なセキュリティ欠陥が開示されたとき、顧客はCogentがすでに自社環境に展開していたサイバー防衛ファクトリーに頼りました。
GPT‑6.1 SolとGPT‑6 Astraは、調査と修復計画のための深い推論を提供しました。Cogentのコンテキストレイヤーを使用して、エージェントは影響を受けるシステムを特定し、曝露を評価し、アプリケーションの依存関係と運用上の制約を考慮した計画を策定しました。その後、エージェントは顧客定義の承認・実行ワークフローを使用して修正を調整し、解決を検証しました。
Cogentは、顧客がサイバー防衛ファクトリーを使用して脆弱性をより迅速に解決し、調査能力を拡大していると報告しています。Cogentによると、Fortune 1000の自動車業界の顧客は重大な脆弱性の平均修復時間を75%削減し、Fortune 500のITサービス顧客は脆弱性トリアージのスループットを5倍達成しました。
取引プラットフォームのMarketAxessは、Cogentがどの曝露を最初に修正すべきかの決定に役立つと述べています。
「Cogentは攻撃者のように私たちの環境を見ています。インターネットから脆弱なシステムへの経路を追跡し、途中の制御をチェックします。私たちの修復作業は現在、最大のリスクと、攻撃者が侵入するために使用する可能性のある経路に焦点を当てています。」
—Vijay Bala、MarketAxessグローバルCISO
CogentがOpenAIモデルとCodexで構築する理由
Cogentは、クローズドソースとオープンソースの代替案を継続的に評価しています。長時間実行のセキュリティタスクにおける推論の強化、忠実度の向上、技術的なコードベースでの幻覚の減少、OpenAIモデルによるより信頼性の高い実行を報告しています。モデルは、修復ワークフロー全体でコンテキストを保持しながら、ツール呼び出しを順次および並列に連鎖させることができます。
Cogentは、複雑な調査には推論品質を優先し、より単純な作業にはコストを優先します。一般的な実行にはGPT‑6.1 Solを使用し、高度な推論がそれほど重要でない日常的な脆弱性管理タスクにはGPT‑5.6を使用します。
「OpenAIモデルは他のプロバイダーと比較してコスト効率が高いです。特に大規模なエージェント群を実行する場合、これは私たちにとって大きな利点です。」
—Geng Sng、Cogent共同創業者兼CTO
OpenAIモデルを使用することで、Cogentが修復とパッチ適用のために構築する必要がある補助ソフトウェアも削減されました。「ハーネスレベルで行わなければならなかった作業の多くはもはや不要です」とGeng氏は述べています。また、OpenAI APIが「リクエストルーティングとエージェントオーケストレーションを合理化し、内部エンジニアリングのオーバーヘッドを大幅に削減し、複雑なセキュリティワークフローの市場投入までの時間を加速させた」と共有しました。
Cogentのエンジニアのほとんどは、開発にCodexも選択しています。Geng氏は、オープンソースのコーディング環境で同じモデルを使用するよりも、CodexをOpenAIモデルと組み合わせる方が生産的であると述べています。「Codexには、自分で構築する必要のないツールが付属しています」と彼は言います。
自律型サイバー防御の拡大
Trusted Access for CyberおよびDaybreakを通じて、Cogentは内部のレッドチーミングと攻撃経路研究のための技術サポートを受けています。Daybreak内のアクセス層であるDaybreak Redは、チームに許可された攻撃的および脆弱性研究のための専門のOpenAIモデルを提供します。
「良い防御には良い攻撃が必要です。」
—Geng Sng、Cogent共同創業者兼CTO
「Trusted Access for CyberとDaybreakを通じて、脆弱性がアイデンティティ、リソース、ネットワーク制御を横断してどのように連鎖するかを調査できます。その研究を利用して、エージェントが何をできるか、次にどの防御機能を構築すべきかを理解します。」
—Geng Sng、Cogent共同創業者兼CTO
Cogentは、企業が独自のサイバー防衛ファクトリーを構築するための主要パートナーとして、その能力を拡大する計画です。ロードマップには、ますます自律的な修復と、エージェントが実行できる修正の範囲と複雑さの拡大（単純な設定変更から、異なるエンタープライズシステムにまたがる多段階ワークフローまで）が含まれています。
同社はまた、自律的な発見と検証も開発しています。目標は、リスクを発見・排除し、すべての脆弱性から継続的に学習して将来の調査と修正を改善するクローズドループシステムです。