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DGX Spark でどこまでハッキングができるのか?

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October 15, 2026

DGX Spark でどこまでハッキングができるのか?

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October 15, 2026

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Transcript

  1. かしわば (@kash1064) @kash1064 @kash1064 かえるのほんだな • 趣味で情報セキュリティをやってます。 CISSP / OSCP

    かえるのほんだな • ローカル推論環境は DGX Spark 互換機 x 2 (Lenovo PGX Station) • CTF やったりブログや技術同人誌書いたり してました。 • 今は犬と子供中心の日々を過ごしています。 最近はちいかわがマイブーム。 2
  2. ARTEX:AIペンテストツールが攻撃に LLM + マルチエージェントで計画・実行する公開ツールの悪用 • 10/02:研究者が攻撃基盤の HTML に ARTEX の痕跡を報告。

    • 10/07:CrowdStrike が設定ファイル・セッション履歴等を分析。 • 10/08:開発者が悪用を非難し、更新終了・クローズド化を表明。 出典:piyolog(10/06・10/09更新) / CrowdStrike(10/07) / 開発者声明(10/08) 7
  3. DeepSeek v4.1-flash も GLM-5.3 も2x DGX Spark では 4 bit

    量子化モデルは動かせなかったので断念 ⇒ GLM 5.3 Flash でのハッキングに挑戦する * 検証は 明示的に許可された環境・範囲のみ * AI Agent が勝手に許可範囲外のシステムを攻撃することを防ぐため、 厳格なネットワークの分離とモニタリングを推奨 10
  4. Target は Easy レベルの Active Machine 区分 Active Retired 状態

    現役の挑戦対象 退役済みの演習コンテンツ 攻略解説 解答・攻略手順の公開は不可 公式・コミュニティの解説あり 検証の使い方 解説に頼らない条件を作りやすい 学習や手順の比較に使いやすい 出典:HTB Machines ガイド / 公開ガイドライン(2026-08-20) 13
  5. 環境 • Attacker は最新の Kali Linux で、原則としてディストリビューションにインストールされてい る標準のペネトレーションテストツールのみを使用する。 • WEBTool

    は原則禁止するが、Github.com へのアクセスのみは許可する。 • Attacker は Target マシンと一部の許可された IP にのみ接続するよう、 ゲートウェイと出口の FW で多重制御。 • LLM は MiaAI-Lab/GLM-5.3-Flash-EXL3-2x-DGX-Sparksのレシピをベースとして GLM-5.3-Flash-EXL3 を使用。 14
  6. 「GLM 5.3 flash + Hermes + Github.com のみ許可」 で半数の Easy

    マシンの攻略に成功 • 特に複雑な指示やコンテキストを与えることなく、特定の IP のマシンをハッキング せよと指示するだけで侵入から権限昇格までを達成。 15
  7. 「GLM 5.3 flash + ARTEX + Github.com のみ許可」 でほぼすべての Easy

    マシンの攻略に成功 • 少なくとも Easy レベルの単一マシンのハッキングにおいては Agent を ARTEX に変えたことによる劇的な変化は感じなかった。 • 一方で、より大規模な環境にマルチエージェント構成で 長時間ハッキングを行う場合には非常に有用そうという所感。 16
  8. 結果は? • 2x DGX Spark で稼働する GLM 5.3 flash は、

    単体で十分に中級レベルのハッカーと同等のハッキング能力を持つことを確認できた。 • WEB Tool の解禁や人間の介在により、 より難易度の高いマシンの攻略も可能になる可能性が極めて高い。 • モデル性能の向上によって小学生でもスーパーハカーレベルの ハッキングが可能になる時代が来そう。 17
  9. DGX Spark でハッキングするまでに苦労したこと • AI Agent がほかの環境を誤って攻撃しないようにするためのラボの構築に試行錯誤した ◦ ◦ ◦

    ◦ LLM はハッキング能力が高くなってしまったので、ハッキング目的で使用していない場合でも外部サ イトを攻撃し、成功してしまう恐れがある プロンプトインジェクションなどの被害者となった結果、自身が加害者になってしまうリスクがある 安易な無検閲モデルの利用には特に注意が必要(Deep Seek や GLM は無検閲モデルでなくても結構 簡単にハッキングしてしまう) Winny、PC 遠隔操作、Coinhive...、次は AI Agent で逮捕者が出る可能性が高い 出典:パソコン遠隔操作事件 / Winny事件 / Coinhive事件 18
  10. どうすればいいのか?(検討中) • 最低限 Agent はほかのマシンと分離する ◦ ◦ Agent 用のマシンを用意できない場合でも、仮想化による分離はしたほうが良い お手軽にやるなら

    Docker Sandbox が便利(microVM によるカーネルレベルでの分離と FQDN/ ポート で制御可能な通信フィルタリング) • Agent 環境は、他のネットワークと物理的に分離する • アウトバウンドの通信はホワイトリスト制御する • 端末のツール実行やファイルアクセス、ネットワーク接続などは監査できるようする 19
  11. 現在用意している環境 • 出口の Gateway で VLAN によるセグメン ト分離を行いつつ、ラボ環境のアウトバウ ンド方向の通信を IDS

    にて監査する • LAB ネットワーク側にも内部セグメント用 のゲートウェイを配置し、Agent によるア クセスをホワイトリスト制御する 20
  12. 次にやりたいこと • Agent 端末内のアクティビティやツール呼び出しなどの監査、 アラート検知の仕組みを整備する ◦ SIEM は導入しただけであまり運用できていないので、異常検知の仕組みを作っていきたい • エージェントハーネスの実装にトライする

    ◦ ◦ ARTEX はコマンド実行やファイルの R/W などを含むツールの呼び出しを DB に保存していい感じにダッシュボードに表示してくれる 監査 → 異常検知の仕組みを作りたい • プロンプトインジェクションなどにより、ローカルエージェントに簡単に外部への攻撃 や情報流出を指示できることを実証したい 21
  13. まとめ • DGX Spark で稼働する素の GLM 5.3 Flash だけで、 誰でも中級ハッカー相当のハッキングが可能になった

    • ハッキング能力が高すぎるため、ネットワーク内の情報を抜き取られるリスクや、 意図せず外部にハッキングを仕掛けて自身が加害者となるリスクの高まりを感じる • ローカル Agent の運用のためには適切なリソースの分離、入出力の監査/検証、最小権限、 多層防御的な考え方などに基づく一般的なセキュリティ対策を導入したい 22
  14. 23