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Androidが専用のAIハードウェアに依存するようになるにつれ、そのソフトウェアは極めて重要なアタックサーフェス（攻撃面）になりつつある。私はNUS（シンガポール国立大学）での修士研究において、Google PixelのEdgeTPUドライバーにおける特権昇格の脆弱性「CVE-2026-57016」を発見した。本講演では、「LLM（大規模言語モデル）は未開拓のアタックサーフェスをどの程度分析できるのか」という実践的な問いについて探究する。 セッションでは、アタックサーフェスのマッピング、バグの発見、そしてエクスプロイトの作成プロセスを順を追って説明する。主な要点（テイクアウェイ）としては、この脆弱性を用いてPixelのルート権限を取得（ルート化）する方法を学ぶこと、およびこのバグ専用に構築された全く新しい悪用手法（エクスプロイト手法）を検証することが挙げられる。 さらに、AIのパフォーマンスについても評価を行う。LLMはリバースエンジニアリングにおいては支援となったものの、セキュリティに関する「直感」を欠いていた。LLMが当初なぜこのバグを見落としたのか、私がどのように手動でバグの場所へと誘導したのか、そして安全性へのガードレールや硬直した思考が原因で、なぜほとんどのモデルが完全なエクスプロイトコードを作成できなかったのか、その理由を正確に説明する。最後に、これらAIの限界を克服するために私が用いた具体的な戦略を共有する。