家GPT 5.5がAIセキュリティ競争でリード、DeepSeekはコスト効率で首位
カスラ・ラージェルディ氏というセキュリティ研究者は、主要な大規模言語モデルのセキュリティ推論に関する実用的なテストを詳述した重要なレポートを最近公開しました。彼は、意図的に脆弱な書籍レビューアプリケーションを構築することでこれを実現しました。このシナリオは現実世界の脆弱性を模倣するもので、ラージェルディ氏はアプリケーションファイル内にGoogleモバイルバックエンドサービスの認証情報を埋め込みました。モデルには、これらの認証情報を解凍して特定し、データベースに直接アクセスするよう命じられました。
主要モデルの比較
2時間の時間制限と10米ドルの予算という厳格な制約の下で、各モデルは異なるパフォーマンスを示しました。GPT-5.5が最も強力なパフォーマンスを発揮し、10回の試行のうち7回を成功させ、成功率で首位となりました。レポートによると、GPT-5.5は解凍後、複雑または従来のアプリケーションインターフェースからの気晴らしを無視して、重要な認証情報を迅速に見つけることができました。
一方、Geminiのパフォーマンスは期待外れでした。Gemini 3.1 Pro Previewは、各タスクの開始時に組み込みの安全フィルターをほぼ即座にトリガーし、他のテスト対象モデルと比較して大幅に低いトークン消費量となりました。
コスト効率の評価
GPT-5.5の高い成功率にもかかわらず、成功した実行あたりの平均コストは9.46米ドルに達し、ツールを一括して実行する必要があるチームを遠ざけました。対照的に、DeepSeek V4 Proは優れたコスト効率性で際立ちました。10回のテストのうち3回しか成功しませんでしたが、成功した実行あたりの平均コストはわずか0.62米ドルでした。
これは、単一成功あたりのコストを計算する場合、DeepSeek V4 ProはGPT-5.5よりも約15倍安価であることを示しています。失敗した試行中にバックエンド認証インターフェースを偶発的に誤用することがあったものの、この大幅なコスト優位性は、大規模なセキュリティテストを展開するチームにとって実用的な価値を大きく提供します。
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コスト効率の評価
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