Wizは、Project Atlasがエージェントシステムにより最先端のサイバーモデルを上回ると述べた

Why it matters

Project Atlas supports a broader shift in AI security: orchestration, validation and proprietary context are becoming the durable assets, while the underlying models remain replaceable inputs.

7月27日、Assaf Rappaport の Wiz は Project Atlas を導入したとForbes が報じた。Project Atlas は、セキュリティ調査の異なる部分を専門化された AI エージェントとモデルに割り当てる脆弱性調査システムだ。Wiz は Forbes に対し、Atlas が CyberGym で 90.9% を獲得し、Anthropic、OpenAI、Microsoft の公表結果を上回ったと述べた。

この発表は、Rappaport と共同創業者の Ami Luttwak、Roy Reznik、Yinon Costica が Google の支援を受けて何を構築できるかの早期の一端を示すものだ。4 人の創業者は以前にクラウドセキュリティプロバイダ Adallom を立ち上げ、2015 年にそれを Microsoft に売却し、その後 Microsoft 内でクラウドセキュリティ機能を運営してから 2020 年に Wiz を創業した。Google は 3 月 11 日に Wiz の completed its $32 billion cash acquisition を完了させ、Wiz を Google Cloud の一部に置きながらもそのブランドとマルチクラウド製品戦略を維持した。

Project Atlas はまた、創業者が二つの会社にわたって追求してきた仮説を拡張するものでもある：セキュリティ製品は、単独のアラートを出すのではなくリスクの周囲にコンテキストを組み立てるときにより有用になる、という考えだ。Wiz はそのアプローチをコード、クラウドインフラストラクチャ、ランタイムの活動全体に適用している。Atlas は脆弱性調査プロセス内でそれを適用し、コードを検査し、所見に異議を唱え、各タスクに適したモデルを選択できるエージェント群の間で作業を分割する。

システムが製品である

Wiz のvulnerability research at Wiz を率いる Nir Ohfeld は Forbes にアーキテクチャを最も明確に説明した：「Atlas はモデルではない。複数のモデルを使うシステムだ」。

この区別は重要だ。モデルのランキングはリリースごとに変わり得る。交換可能なモデルを中心に構築されたシステムは、困難な推論を最前線のモデルに回し、高ボリュームなレビューには安価なモデルを使い、候補となる脆弱性を別々の検証段階に通すことができる。周囲のソフトウェア、プロンプト、ツール、再試行ロジック、証拠生成は、新しい基礎モデルが到来しても有用であり続ける可能性がある。

Wiz は既に独自の評価を通じて同様の結論に達していた。2 月、Wiz は 257 のセキュリティ課題を備えたAI Cyber Model Arena を公開した。Wiz は、結果はモデルとエージェントのスキャフォールド（足場）の組み合わせに依存し、どの組み合わせもすべてのカテゴリで勝つわけではないことを発見した。Project Atlas はその研究上の観察を実働する脆弱性パイプラインに変換する。

Wiz が Forbes に提供した情報によれば、Atlas はオープンソースプロジェクトでこれまでに知られていなかった 200 を超える脆弱性を発見したという。Wiz はまた、初期バージョンが GitHub.com の脆弱性を発見し、10 万ドルのバウンティが支払われたと述べた。Wiz はこれらの主張を独立して評価するために十分な詳細（影響を受けた GitHub システム、開示記録、Atlas のモデル構成、誤検知率など）を公開していない。

Atlas の提供形態も未定義だ。Forbes の報告とともに Wiz と Google は Atlas の製品ページ、技術論文、公開リーダーボードのエントリー、アクセスプログラムを公表していない。これにより、Atlas が Wiz の製品になるのか、Google Cloud のサービスになるのか、内部研究システムなのか、選ばれたソフトウェア保守者向けの限定的なツールなのかは不明なままだ。

ベンチマークが証明するもの

報告された 90.9% の結果は、公開されているいくつかの CyberGym スコアを上回る水準だ。OpenAI は 6 月に Daybreak を拡張した際に GPT-5.5-Cyber で 85.6% を報告した。Anthropic の Mythos Preview research は、主要なオペレーティングシステムやブラウザにわたって脆弱性を見つけて悪用できるモデルを記述している。Microsoft は 5 月に MDASH、its multi-model agentic scanning system に対して 88.45% の CyberGym スコアを報告した。

OpenAI の数値は、比較に正確な出典が必要である理由も示している：Forbes は GPT-5.5-Cyber を 85% と記載した一方で、OpenAI 自身の 6 月 22 日の発表は 85.6% と報告している。

CyberGym は規模が大きく、188 のソフトウェアプロジェクトにわたる 1,507 の脆弱性 を含んでいる。その主要タスクは、エージェントに脆弱性の説明と関連するコードベースを与え、欠陥を再現する概念実証（proof of concept）を生成するよう求めるものだ。高いスコアは、そのセットアップの下でコードのナビゲーション、推論、エクスプロイトの再現を示す。しかしそれだけで、Atlas が未知の本番システムのブラインド監査で未知の脆弱性を発見できることを立証するわけではない。

Microsoft の結果は重要な比較を提供する。というのも MDASH も一つのモデルに依存するのではなくアンサンブルを使用しているからだ。Microsoft は MDASH が 100 を超える専門化エージェントを調整し、5 月のセキュリティ更新に含まれた 16 件の脆弱性を発見したと述べている。Wiz と Microsoft による並行した開発は、このアーキテクチャが Wiz 固有の発見ではなく、AI セキュリティ研究における共有の方向性になりつつあることを示唆している。

Google は Wiz により大きなモデルベンチを与える

Wiz は 2025 年 12 月の ZeroDay.cloud コンペティションの後に Atlas の開発を始めたと Forbes は報じた。そのイベントは研究者にクラウドとオープンソースのターゲットを提供し、Wiz は参加者が重大な脆弱性を発見して $320,000 after uncovering critical vulnerabilities を獲得したと述べた。これにより Ohfeld の研究部門は、AI 支援の脆弱性作業がデモンストレーションから繰り返し可能なワークフローへと移行している証拠を得た。

Google による買収はその作業のために利用可能なリソースを変えた。Forbes は、Wiz が Atlas の開発中に DeepMind を含む Google 全体のチームと協力したと報じた。複数のモデルファミリ、セキュリティ研究者、Google の計算インフラへのアクセスは、Wiz が一つの旗艦モデルに結び付けるのではなくオーケストレーターとしてシステムをテストすることを可能にする。

それが Rappaport のチームにとっての Atlas の戦略的価値だ。Wiz は開発と本番にまたがるリスクを接続するセキュリティグラフを携えて Google に入った。Project Atlas は、顧客露出として現れる前に上流で新たな脆弱性インテリジェンスを生成する手段を WIZ に与える。Wiz が検証済みの所見を既に販売しているコード、クラウド、ランタイムのコンテキストに接続できれば、Atlas は単独の研究プロジェクトに留まらずより広い Wiz プラットフォームにフィードできる可能性がある。

残る作業は発見の後に位置する。脆弱性は、研究者がそれを検証し、開示を調整し、テスト済みの修正パッチを適用して初めてリスクを低減する。OpenAI は Daybreak を明確にその修復ループに組織しており、Microsoft は MDASH を設計して所見を議論し、重複を排し、エンジニアに渡る前に証明するようにしている。Wiz は Atlas に関して強力な発見数を示している。Rappaport と Ohfeld にとっての試金石は、システムがこれらの発見を一貫して修正へとつなげ、保守者がトリアージするための別のキューを生み出さないかどうかだ。