Searchlight Cyberのセキュリティチームは、最新AIモデル「GPT5.6 Sol Ultra」を活用し、WordPressの重大なゼロデイ脆弱性（RCE）を自律的に発見・exploit化した。調査には約10時間、推論コスト約25ドルを要し、発見された脆弱性はセキュリティ市場で50万ドルの価値を持つと見られる。本件は、大規模言語モデルが複雑な攻撃チェーンを構築する能力を示す画期的な事例である。 脆弱性の根源は、WordPressのBatch APIにおける認可検証パイプラインの設計欠陥にある。バッチ処理時に検証結果と実行ハンドラーの対応付けがずれるバグを悪用することで、パラメータ正規化をバイパスした事前認証状態からのSQLインジェクションを可能にした。研究者はGETリクエスト制限を回避するため同APIを再帰的に呼び出す手法を考案し、データベースの不正な読み取りに成功した。 SQLインジェクションを起点としたエスカレーションは、AIによる自律的なコード解析により構成された。まずクエリ結果の偽装によりWordPressのメモリキャッシュを毒染めし、oembed_cacheテーブルを介して擬似レコードを作成する。次に、親孫関係の循環修正処理をトリガーとしてデータベース書き込み時のフィールド上書きを回避し、customize_changesetタイプの投稿をメモリ上に固定した。この変更セットの適用により、匿名状態の攻撃者が一時的に管理者権限を仮装する。 最終段階では、擬似投稿のステータス変更フックを用いてparse_requestフックを再発動させ、管理者権限を維持したまま初期リクエストを再実行する。これにより新たな管理者アカウントの作成とPHPバックドアプラグインのアップロードが実現し、事前認証からサーバー完全制御に至る攻撃チェーンが完成した。 研究者は、同 exploit が10時間で完了した点を強調し、従来の手動解析では同様の時間枠では達成不可能だったと指摘する。AIモデルは複雑なガジェットを跨いだ連結や、検証パイプラインの設計思想を見越した再帰的呼び出しの採用において、人間を超えた分析精度を発揮した。今後は、対象選定や調査方向性の誘導といったメタスキルがAI支援セキュリティ研究の核心となり、脆弱性発見のあり方が急速に変革していくと予測される。