サイバーセキュリティ＆脅威分析のためのオープンソースLLMとは？
サイバーセキュリティおよび脅威分析のためのオープンソースLLMは、セキュリティ上の脅威をリアルタイムで特定、分析、対応するために設計された特殊な大規模言語モデルです。高度な推論アーキテクチャと深層学習技術を使用して、セキュリティログ、ネットワークトラフィックパターン、脆弱性レポート、脅威インテリジェンスを処理し、異常を検出し、攻撃を予測し、修正戦略を推奨します。これらのモデルにより、セキュリティ専門家は脅威検出を自動化し、高度なセキュリティ監査を実施し、複雑な攻撃ベクトルを前例のない精度で分析できます。これらはセキュリティチーム間の協力を促進し、インシデント対応を加速させ、エンタープライズ級のセキュリティインテリジェンスへのアクセスを民主化し、あらゆる規模の組織が進化し続けるサイバー脅威から防御できるようにします。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528は、強化学習（RL）を活用した推論モデルで、MoEアーキテクチャに合計671Bのパラメータを持っています。繰り返しや可読性の問題を解決しつつ、数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵する性能を達成しています。このモデルの高度な推論能力は、複雑なセキュリティシナリオの分析、多段階攻撃の特定、論理的なステップバイステップの分析による詳細な脅威インテリジェンスの提供に最適です。
DeepSeek-R1：複雑な脅威分析のための高度な推論
DeepSeek-R1-0528は、強化学習（RL）を活用した推論モデルで、繰り返しや可読性の問題を解決します。RLに先立ち、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを取り入れて推論性能をさらに最適化しました。数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵する性能を達成し、慎重に設計されたトレーニング手法により、全体的な効果を高めています。MoEアーキテクチャに671Bのパラメータと164Kのコンテキスト長を持ち、複雑な攻撃チェーンの分析、複数のシステムにまたがるセキュリティイベントの相関分析、包括的な脅威評価の生成に優れています。その強化学習アプローチにより、進化する脅威の状況に適応した、正確で実行可能なセキュリティインサイトを提供します。
長所
- 複雑な多段階攻撃分析のための卓越した推論能力。
- 大規模なセキュリティデータに対応するMoE効率を持つ671Bパラメータ。
- 包括的なログおよびインシデント分析のための164Kコンテキスト長。
短所
- デプロイメントにはより高い計算要件が必要。
- SiliconFlowからの出力トークンあたり$2.18/Mというプレミアム価格。
おすすめの理由
- GPT-o1レベルの推論能力を提供し、特に洗練されたサイバー脅威や攻撃パターンの分析に最適化されており、セキュリティチームが行動に移せる論理的でステップバイステップの説明を提供します。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22Bは、専門家混合（MoE）アーキテクチャを採用し、総パラメータ数235B、活性化パラメータ数22Bを特徴とします。複雑なセキュリティ分析のための思考モードと、迅速な脅威トリアージのための非思考モードをシームレスに切り替える独自の機能をサポートしています。このモデルは、推論能力が大幅に向上しており、セキュリティプラットフォーム向けのツール統合に優れ、グローバルな脅威インテリジェンスのために100以上の言語をサポートしています。
Qwen3-235B-A22B：デュアルモード分析による多用途なセキュリティインテリジェンス
Qwen3-235B-A22Bは、Qwenシリーズの最新の大規模言語モデルで、専門家混合（MoE）アーキテクチャを採用し、総パラメータ数235B、活性化パラメータ数22Bを特徴とします。このモデルは、思考モード（複雑な論理的推論、脆弱性分析、脅威モデリング用）と非思考モード（効率的なリアルタイムのセキュリティアラートとインシデントトリアージ用）をシームレスに切り替える独自の機能をサポートしています。推論能力が大幅に向上し、人間の好みに合わせた調整が優れており、SIEMプラットフォーム、脆弱性スキャナー、脅威インテリジェンスフィードなどの外部セキュリティツールとの精密な統合のためのエージェント能力に優れています。100以上の言語をサポートし、グローバルなセキュリティオペレーションチームが国際的な脅威を分析できるようにし、131Kのコンテキスト長で包括的なセキュリティドキュメントのレビューが可能です。
長所
- 詳細な分析と迅速な対応の両方を実現するデュアルモード操作。
- セキュリティプラットフォームやAPIとの優れたツール統合。
- 広範なセキュリティログやレポートを分析するための131Kコンテキスト。
短所
- 最適な使用のためにはモード切り替えの理解が必要。
- 単純なセキュリティ自動化タスクには過剰な性能かもしれない。
おすすめの理由
- 詳細なセキュリティ推論と迅速な脅威対応の完璧なバランスを提供し、既存のセキュリティインフラとシームレスに統合してエンドツーエンドの脅威管理を実現する卓越したエージェント能力を備えています。
GLM-4.5
GLM-4.5は、AIエージェントアプリケーション向けに特別に設計された基盤モデルで、専門家混合（MoE）アーキテクチャ上に構築され、総パラメータ数は335Bです。ツール使用、ウェブブラウジング、ソフトウェア開発、セキュリティ分析に広範囲にわたって最適化されています。このモデルは、複雑なセキュリティ調査と日常的な脅威監視の両方に適応するハイブリッド推論アプローチを採用しており、自動化されたセキュリティオペレーションに最適です。
GLM-4.5：エージェントに最適化されたセキュリティ自動化プラットフォーム
GLM-4.5は、AIエージェントアプリケーション向けに特別に設計された基盤モデルで、専門家混合（MoE）アーキテクチャ上に構築され、総パラメータ数は335Bです。ツール使用、ウェブブラウジング、ソフトウェア開発、フロントエンド開発に広範囲にわたって最適化されており、セキュリティ自動化プラットフォーム、SOARシステム、侵入テストフレームワークとのシームレスな統合を可能にします。GLM-4.5はハイブリッド推論アプローチを採用しており、複雑な脅威ハンティング調査から自動化された脆弱性スキャンやパッチ管理まで、幅広いセキュリティシナリオに効果的に適応します。131Kのコンテキスト長により、コードベース全体を分析してセキュリティ上の欠陥を見つけ出し、広範な監査ログをレビューし、詳細なセキュリティレポートを生成しながら、防御策を実施するためにセキュリティツールと積極的に連携することができます。
長所
- セキュリティエージェントのワークフローと自動化のために専用設計。
- エンタープライズセキュリティ向けのMoE効率を持つ335Bパラメータ。
- 様々なセキュリティタスクの複雑さに適応するハイブリッド推論。
短所
- SiliconFlowからの出力トークンあたり$2.00/Mという高コスト。
- 最適なパフォーマンスのためには堅牢なインフラが必要。
おすすめの理由
- インテリジェントなエージェント能力を通じてサイバーセキュリティオペレーションを変革し、自律的な脅威対応、継続的なセキュリティ監視、そして包括的な防御自動化のためのセキュリティツール間のシームレスな連携を可能にします。
セキュリティLLMの比較
この表では、2025年のサイバーセキュリティおよび脅威分析向けの主要なオープンソースLLMを比較します。それぞれが独自のセキュリティに特化した強みを持っています。高度な脅威推論には、DeepSeek-R1が比類のない分析の深さを提供します。ツール統合を伴う多用途なセキュリティオペレーションには、Qwen3-235B-A22Bがデュアルモードの柔軟性を提供し、一方GLM-4.5は自律的なセキュリティエージェント能力を優先します。この並列比較は、特定のセキュリティインフラと脅威の状況に適したモデルを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発者 | サブタイプ | SiliconFlow価格 | 主要なセキュリティ上の強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推論、セキュリティ分析 | $2.18/M トークン (出力) | 高度な脅威推論と攻撃チェーン分析 |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | 推論、マルチモーダル | $1.42/M トークン (出力) | 優れたツール統合を備えたデュアルモード |
| 3 | GLM-4.5 | zai | セキュリティエージェント | $2.00/M トークン (出力) | エージェントに最適化されたセキュリティ自動化 |
よくある質問
2025年のサイバーセキュリティおよび脅威分析におけるトップ3は、DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B、そしてGLM-4.5です。これらの各モデルは、卓越した推論能力、セキュリティに特化した最適化、そして複雑な脅威検出および分析の課題を解決するための独自のアプローチで際立っていました。
私たちの詳細な分析によると、特定のセキュリティニーズに応じて異なるリーダーが存在します。DeepSeek-R1は、深い推論を必要とする複雑な脅威分析、攻撃チェーン調査、高度な脆弱性評価に最適な選択肢です。Qwen3-235B-A22Bは、デュアルモード機能とセキュリティツールとの優れた統合により、多用途なセキュリティオペレーションで優れています。GLM-4.5は、自律的なセキュリティエージェントや複数のセキュリティツールを連携させる自動防御システムを構築する組織に最適です。