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発見した脆弱性の修正パッチ作成

Create patches for discovered vulnerabilities

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

既知パターンの修正はミドル相当。修正がリグレッションを生まないかの検証は人間確認が必要

できること

脆弱性クラスに対応した標準的な修正パターン（サニタイズ、権限見直し等）を適用しテストを実行

まだできないこと

修正がビジネスロジックに与える副作用の完全な見極め

なぜそうなのか

修正パターン自体は定型だが、既存動作への影響範囲の推論には限界がある

これからの予測の根拠

脆弱性修正パターンのデータベース化が進むほど自動化率が上がる着実な改善を予測

いま使える主な道具

Snyk AI Fix、GitHub Copilot Autofix

根拠

• Securing LLM-Generated Embedded Firmware through AI Agent-Driven Validation and Patching 2025-09
  AIエージェントによる検証・パッチ適用フレームワークで組込みファームウェアの脆弱性修正を自動化する試み

同じ分野のほかの仕事（セキュリティ（脆弱性発見/ペンテスト/修正））

• 脆弱性発見・自動ペネトレーションテスト
• AI生成コード自体に混入する脆弱性の抑制
• AIエージェント特有の脆弱性（プロンプトインジェクション等）への防御

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。