米国ニューヨーク、2026年8月18日 — このセキュリティプラットフォームは、フロンティアモデル、専用AIオーディター、AIを活用したリサーチャーを単一のレビュー内で調整する。

Web3セキュリティ企業のSherlockは、公開発表に先立ち主要なプロトコルチームとともに静かに開発と導入を進めてきた新セキュリティ監査プラットフォームSherlock Audit Engineを正式に発表した。

その中核において、Audit EngineはAIネイティブなセキュリティレビューのためのオーケストレーションプラットフォームである。同プラットフォームは、単一の監査に3層のセキュリティインテリジェンス——フロンティアLLM、専用に構築されたAIオーディター、AIを活用したセキュリティリサーチャー——を集約する。この3つはいずれも、同じスコープのコードとその基盤となるコンテキストに対して作業を行う。この設計は、Web3セキュリティですでに馴染みのあるパターンを踏襲するものだ。監査コンペティションやバグバウンティでは、異なるアプローチは異なる種類のバグを発見するという前提のもと、多くの独立したレビュアーが同じコードベースを検証する。

Sherlockはレビュー全体を調整し、そこから提出されたレポートを審査、検証、重複排除を通じて処理する。この統合プロセスが実用面での大きな意味を担っている。多くの独立したレビュアーが同じコードを検証する場合、重複するレポートやシグナルの低い発見は珍しくなく、審査・検証・重複排除こそが、生の提出物をプロトコルが対応可能な結果へと変換する。顧客は最終的に、独立した複数のセキュリティアプローチから導き出された1つの統合監査結果を受け取る。

AIが発見するバグは増えている

今回のローンチは、フロンティアAIモデルのセキュリティ能力が急速に向上している時期に合わせて行われた。2月には、Anthropicが報告したところによれば、フロンティアモデルは重大度の高い脆弱性を大規模に発見できる段階に達しており、その中には従来のテストで数年間見逃され続けた脆弱性も含まれていた。

脆弱なソフトウェアが大きな経済的価値を直接支配しうる暗号プロトコルにとって、攻撃能力の向上は格別に直接的な影響を伴う。Chainalysisの推計によれば、2025年には34億ドルを超える暗号資産が盗難に遭った。

Sherlockは、プロトコルが複数の形態のセキュリティインテリジェンスに同時にアクセスできるようにすることで、こうした環境に対応している。

さらにAudit Engineは、レビュースタック全体でパフォーマンスを属性別に示す。チームは、どのアプローチが高いカバレッジを提供したか、どのアプローチが高い精度を維持したか、そしてどの個別システムが他には見逃されたセキュリティシグナルを検出したかを確認できる。これにより、プロトコルのコードで実際に何が機能したのかを経験的に把握でき、今後のセキュリティ予算、ツール、レビュー構成の方向付けに役立てることができる。すべての層が同じスコープのコードとコンテキストに対して機能するため、この属性データは、競合する主張の寄せ集めではなく、同一のコード上でのAIシステムと人間のリサーチャーを同一条件で比較する材料としても機能する。

SherlockはAudit Engineについて、「AIネイティブなセキュリティレビューのためのオーケストレーションレイヤー」であると説明している。

Sherlockについて

Sherlockは、オンチェーンシステムをそのライフサイクル全体を通じて保護することに注力するWeb3セキュリティ企業である。同社は自社のモデルを「完全なライフサイクルセキュリティ」と説明しており、開発段階のセキュリティ、専任スタッフによるプライベート監査、高強度のセキュリティレビュー、ローンチ後の常設ライブバグバウンティまでを網羅する。

同社によると、2026年上半期には200件を超える著名なセキュリティ案件を完了しており、このペースにより同社は今年、Web3で最も急成長しているセキュリティ企業の1つとなっているという。

メディアのお問い合わせ：Alec Novella（Sherlock マーケティング責任者）— alec@sherlock.xyz

出典：Chainwire