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■ はじめに

全6話にわたり、「AIを悪用した攻撃シミュレーション・対策訓練」の視点から、脅威の事例や防御ソリューション、レッドチーム演習や組織の備えまでを解説してきました。最終回となる第6話では、今後さらなる進化が予想されるAI悪用攻撃の未来を展望するとともに、企業や社会が中長期的に取り組むべき持続可能なセキュリティ戦略をまとめます。

■ AI悪用攻撃の進化予想

1. 自律型攻撃の高度化
   • AIがネットワーク内部を解析し、脆弱な部分をリアルタイムで学習・攻撃する「自律型マルウェア」がより洗練される可能性があります。
   • 侵入後、標的がどのデータを重要視しているか判断し、最適なタイミングでランサムウェアを仕掛けるようなシナリオも考えられます。
2. マルチモーダルDeepfake
   • 現在は音声や動画の合成が主流ですが、将来的には生体認証突破を狙うような高度なフェイク（顔認証・指紋認証偽造）へ発展する恐れも。
   • リアルタイムで被害者の表情や動きを真似るディープフェイクなど、欺しの難易度がさらに高まります。
3. 攻撃サービスのサブスク化
   • 「AI攻撃をサブスクモデルで提供する闇市場」が拡大し、専門知識のない犯罪者でも高度なAI攻撃を安価に利用できるようになるリスクがあります。
   • これにより攻撃件数が爆発的に増加し、防御側の負担が一層重くなるでしょう。

■ 持続可能なセキュリティ戦略の要点

1. AIと人間の協調防御
   • 攻撃者がAIを使うなら、ディフェンダー側もAIによる自動検知・分析を導入するのは必須。
   • ただし最後の判断やクリティカルな対応は人間が行う「協調体制」を敷くことで、誤検知リスクやAIの学習不足を補う。
2. サイバーレジリエンスの強化
   • 攻撃を「防ぐ」だけでなく、発生を前提に早期発見・迅速復旧できる仕組みを作る。
   • バックアップやDR（Disaster Recovery）体制を整え、万一のランサムウェア被害でも業務を止めずに復旧できる環境を用意する。
3. シームレスな情報共有と国際協力
   • AI攻撃は国境を超えて行われ、脅威インテリジェンスの共有が防御側の鍵となります。
   • ISACや国際的なセキュリティ機関と連携し、新たな攻撃例や脆弱性情報を早期に得て対策をアップデートすることが重要。
4. 人材育成と継続教育
   • AI時代のセキュリティには、従来のネットワークやOSに関する知識に加え、機械学習やデータ分析のスキルが求められます。
   • 社内でのリスキリング（再教育）や外部専門家の活用を進め、常に新しい知見を学ぶ風土を育成。
5. エシカルAI推進と社会的合意形成
   • AIの悪用を完全に防ぐのは難しくとも、ガイドラインや法規制を整え、倫理面の問題を社会全体で議論する動きが進んでいます。
   • 企業も「エシカルAI」や「責任あるAI活用」を掲げ、ステークホルダーと信頼関係を築く必要があるでしょう。

■ まとめ

AI技術の発展は、人類に大きな恩恵をもたらす一方で、攻撃側の創造性とリソースを加速させる危険性も孕んでいます。これからのサイバーセキュリティは、AIを前提とした脅威モデルを構築し、継続的に教育・技術投資・国際連携を行うことで、持続可能な防御体制を築いていくことが不可欠です。
本連載「AIを悪用した攻撃シミュレーション・対策訓練」が、企業や組織におけるセキュリティ戦略策定の一助になれば幸いです。今後も日進月歩で変化する脅威に対応すべく、常にアップデートを続ける姿勢が求められます。

【参照URL】

• WEF (World Economic Forum) – Cybersecurity is on the frontline of our AI future. Here’s why
• ISO/IEC JTC 1/SC 42 – Artificial intelligence
• OECD – AI Policy

■ はじめに

前回はAIを活用した防御ソリューションを紹介しましたが、最先端の技術を導入しても組織全体の意識とルールが追いついていなければ、その効果は限定的です。第5話では、AI脅威時代において特に重要となる社内教育やリスクマネジメントの視点から、どのように組織をアップデートしていけばいいかを考察します。

■ AI脅威時代の社内教育ポイント

1. AIが生む新たな詐欺・攻撃への理解
   • Deepfake動画や音声、AI生成フィッシングなど、従来の常識を超えた攻撃を想定する必要があります。
   • これらに対して、「どんな確認フローを踏めばいいか」「どこに報告すべきか」を具体的に教育することが大切。
2. 全社員向け基礎リテラシーと特別訓練
   • 全社的には「AI時代のフィッシングメールの見分け方」「Deepfakeの可能性」などを周知するeラーニングやワークショップを定期的に実施。
   • 経理や管理職、研究開発部門など、リスクの高い部署には専門的な訓練を追加し、送金詐欺や機密情報漏えいを未然に防ぐ。
3. 失敗体験の共有とポジティブな学習文化
   • AI攻撃は巧妙なため、誰でも騙される可能性があります。失敗事例を責めずに共有し、対策をアップデートする文化が重要。
   • フィッシング訓練やレッドチーム演習の結果をオープンにし、学習サイクルを回す。

■ リスクマネジメントの新視点

1. AIモデルとデータセットの保護
   • 自社でAIを開発・運用している場合、モデルそのものや学習データが漏えい・改ざんされると、攻撃に利用されるリスクがある。
   • モデル盗用やデータポイズニングへの対策として、アクセス制御や暗号化、改ざん検知を導入。
2. サプライチェーンの脅威
   • ベンダーやパートナー企業がAIセキュリティを十分に考慮していないと、自社システムへの侵入口になり得る。
   • 契約時にセキュリティ要件や監査を盛り込み、サプライチェーン全体のリスクを可視化する。
3. エシカルAIとコンプライアンス対応
   • AIの活用が進むと、プライバシー保護や差別・偏見の排除など、倫理的リスクも高まる。
   • 個人情報保護法やGDPR、AI関連の規制を遵守しつつ、社内ガイドラインを整備して安全にAIを活用する体制を構築。
4. 保険や契約面での備え
   • AIが絡むサイバーリスクに対応したサイバー保険の検討や、取引先との契約書に攻撃発生時の責任分担を明示するなど、リスク転嫁の仕組みも検討する。

■ ガバナンス強化のポイント

1. 経営層のコミットメント
   • AI脅威に対する投資は短期的なROIが見えにくい面がありますが、大規模被害の回避という観点で経営層が理解を深めることが不可欠。
   • 役員レベルでサイバーリスクを定期的にレビューし、予算や人材を確保する体制を作る。
2. CSIRTやSOCの高度化
   • AI時代のインシデント対応には、従来のログ監査だけでなくリアルタイムの分析や自動化が必要。
   • CSIRT/SOCメンバーのスキルアップや外部との情報共有（ISAC参加など）に注力する。
3. インシデント対応計画のアップデート
   • AI関連の攻撃（Deepfake詐欺、AIマルウェアなど）が発生した際に、どのように初動し、どの部署が対応するかを事前に定義。
   • シナリオごとの演習を通じて、迅速な連携と復旧ができるように準備する。

■ まとめ

AI脅威時代においては、技術面の対策だけでは不十分であり、社内教育やリスクマネジメント、ガバナンスを含めた包括的な取り組みが求められます。新しい攻撃手法に対応するためには、常に最新情報を収集し、組織全体がアップデートを続ける姿勢が不可欠です。
最終回の第6話では、「これからのAIを悪用した攻撃の展望」と「企業や社会が取るべき長期的な戦略」をまとめ、連載全体の総括を行います。

【参照URL】

• NIST AI Risk Management Framework
• GDPR – AIとデータ保護に関する勧告
• ISACA

■ はじめに

AIを悪用する攻撃が進化するのに合わせ、ディフェンダー側もAIや自動化技術を活用して対抗する必要があります。第4話では、AI時代の防御を支えるセキュリティソリューションやツールの最新動向を解説し、企業が導入を検討する際のポイントを整理します。

■ AIを活用した防御ソリューションの種類

1. 次世代型EDR/XDR
   • 従来のエンドポイント検知・対応（EDR）に加え、ネットワークやクラウド、メールなど複数レイヤーのデータを統合し、AIが脅威を相関分析するXDR（Extended Detection and Response）が注目されています。
   • AIが振る舞い分析を行い、未知のマルウェアやゼロデイ攻撃もパターンマッチに依存せず検出できるのが特徴。
2. AI搭載型SIEM/UEBA
   • SIEM（Security Information and Event Management）が集める大量のログをAIが解析し、ユーザーやエンティティの通常行動との逸脱をリアルタイムに検知する仕組み。
   • UEBA（User and Entity Behavior Analytics）機能が強化され、内部脅威やアカウント乗っ取りを早期に発見する事例が増えています。
3. AI駆動のメールセキュリティ
   • フィッシングメールやスパムを、AIが文章構造や送信元ドメイン、リンク先など多角的にスコアリング。
   • 従来型のシグネチャベースを超え、**自然言語処理（NLP）**を用いて疑わしいメールを検知する製品が普及しています。
4. SOAR（Security Orchestration, Automation and Response）との連携
   • SIEMやEDRで検知した脅威を、SOARが自動化シナリオで対応。AIがワークフローを最適化し、誤検知を減らしつつ迅速に対処できる。
   • インシデント対応フローを標準化することで、スキル差による対応遅延を防ぐメリットがある。

■ 具体的なソリューション例

1. Microsoft Defender / Sentinel
   • Microsoftが提供するXDR/ SIEMソリューション。Azure Sentinelはクラウド上で大量のログを管理し、AIを使った異常検知やインシデント対応を自動化できる。
   • Microsoft公式
2. CrowdStrike Falcon
   • エンドポイント上の振る舞いをAIで解析し、ランサムウェアなどの怪しい挙動をリアルタイムにブロック。クラウド基盤と連携し、大規模環境でも軽量に運用可能。
   • CrowdStrike公式
3. Darktrace
   • ネットワーク内のトラフィックやユーザー行動をAIが学習し、「自己免疫システム」のように未知の脅威に反応する。
   • ゼロデイ攻撃や内部犯行を検出する事例が多く、海外を中心に導入が進む。
   • Darktrace公式
4. Splunk Enterprise Security + SOAR
   • SIEM機能でログを集約し、UEBAでユーザー行動を解析。SOARモジュールと組み合わせれば、脅威発見時に自動的にコンテナを隔離するなどのオーケストレーションが可能。
   • Splunk公式

■ 導入・運用のポイント

1. 誤検知(ファルスポジティブ)とのバランス
   • AIソリューションは高精度だが、完全ではない。誤検知で業務が阻害されないよう、アラートのチューニングや除外設定が必要。
   • 運用担当者がアラートの取捨選択や追加学習を行うプロセスを用意しておく。
2. セキュリティオペレーション体制の整備
   • AIツールを入れるだけで万事解決するわけではなく、SOCやCSIRTがアラートを見てインシデント対応を行う仕組みが不可欠。
   • スキルを持ったスタッフや外部MSSP（Managed Security Service Provider）との契約を検討する。
3. 可視化とレポート機能
   • AIが導き出す結果をわかりやすく可視化し、経営層や関係部門に共有できることが重要。
   • 「どんな脅威を何件、防いだか」を数字やグラフで示し、ROIを説明しやすくする。
4. 継続的な学習データのアップデート
   • 攻撃手法が変化すれば、AIのモデルやルールも随時アップデートが必要。
   • ベンダーやオープンコミュニティの脅威インテリジェンスを取り込み、常に最新のデータを学習させる仕組みを整える。

■ まとめ

AI攻撃に対抗するには、ディフェンス側もAIや自動化を使って対処するのが効果的なアプローチです。次世代型EDR/XDR、AI駆動のSIEM/UEBA、SOARなどを組み合わせ、運用体制や教育面も含めて総合的に強化することで、攻撃の高速化や高度化に対応できます。
次回（第5話）では、こうしたAI防御ソリューションの導入と平行して行うべき「社内教育・啓発」と「リスクマネジメント手法」を取り上げ、組織全体でのAI時代のセキュリティ体制づくりを探っていきます。

■ はじめに

AIを悪用したサイバー攻撃が深刻化する中、企業や組織にとっては**「実際にAI攻撃を想定した訓練」**がより重要になります。第3話では、AI技術が組み込まれた攻撃シミュレーションやレッドチーム演習の実施方法を解説し、どのように「現実に近い」環境を作り出すのか、そのポイントを整理します。

AIを活用した攻撃シミュレーションとは？

AIを用いた攻撃手法の再現

• フィッシングメールの高度化: AIを活用して、ターゲットの組織や個人に合わせた精巧なフィッシングメールを自動生成し、従来の手法よりも高い成功率を持つ攻撃を模擬します。
• Deepfake技術の利用: AIによる音声や映像の合成技術を用いて、信頼性の高いソーシャルエンジニアリング攻撃をシミュレートし、組織のセキュリティ意識と対策の検証を行います。

攻撃者視点からの脆弱性評価

• AIによる脆弱性スキャン: AIを組み込んだツールでネットワークやシステムの脆弱性を自動的に検出し、攻撃者が狙いやすいポイントを特定します。
• 攻撃シナリオの自動生成: AIが既存の脆弱性情報を基に、最も効果的な攻撃パスをシミュレートし、組織の防御態勢を多角的に評価します。

業種特化型の脅威モデル構築

• 金融業界: AIを用いた不正送金シミュレーションを実施し、セキュリティ対策の効果を検証します。
• 製造業: 生産システムへのAI主導のサイバー攻撃を模擬し、操業停止リスクへの対応力を強化します。
• IT企業: ソースコードの流出を想定したAI攻撃シナリオを展開し、情報漏えい対策の実効性を確認します。

レッドチーム演習の進め方

レッドチームとブルーチームの役割

• レッドチーム: 最新のAIツールやハッキング手法を駆使して、システムへの侵入や情報取得を試み、組織の防御力をテストします。
• ブルーチーム: セキュリティオペレーションセンター（SOC）やインシデント対応チーム（CSIRT）として、レッドチームの攻撃を検知し、封じ込め、復旧までのプロセスを実践します。

AI要素の導入ポイント

• AI生成のフィッシングメール: AIを活用して、ターゲットに特化したフィッシングメールを作成し、従業員のセキュリティ意識を高めます。
• 自動化された脆弱性探索: AIモジュールを用いて、ネットワーク内の脆弱性を迅速かつ正確に特定し、攻撃シナリオを構築します。
• Deepfakeによるソーシャルエンジニアリング: AI生成の音声や映像を使用して、組織内の信頼関係を悪用する攻撃手法を試行し、防御策の有効性を検証します。

ルール設定と安全対策

• 演習範囲の明確化: 本番環境への影響を最小限に抑えるため、攻撃対象や時間帯、使用するツールを事前に定義します。
• フェイルセーフの実装: 演習中に予期せぬ問題が発生した場合に備え、システムの安定性を保つための安全策を講じます。

結果の分析と学びの共有

• 詳細なログ解析: 攻撃と防御の双方のログを精査し、検知や対応のタイミング、見逃したポイントを特定します。
• 組織全体へのフィードバック: 分析結果を経営層や関連部門と共有し、今後のセキュリティ強化策や訓練計画に反映させます。

AI攻撃シミュレーションで活用される最新ツール

• MITRE CALDERA: 自動化された敵対者エミュレーションプラットフォームで、最新のサイバー攻撃手法をシミュレートできます。 caldera.mitre.org
• Brute Ratel C4（BRc4）: EDRやアンチウイルスの検出を回避するよう設計された高度なレッドチームおよび攻撃シミュレーションツールです。 unit42.paloaltonetworks.jp
• Respeecher: 高品質なAI音声合成を提供し、Deepfake音声を用いたソーシャルエンジニアリング演習に活用できます。respeecher.com
• Cymulate: AIを活用した脅威エクスポージャ管理プラットフォームで、セキュリティ態勢の評価と改善を自動化できます。 cymulate.com

現実的な導入のコツ

段階的なアプローチの採用

• 小規模なテストから開始: いきなり大規模なAI攻撃シミュレーションを実施すると、リソースの負担が大きくなります。まずは、フィッシングメールのAI生成など、特定の領域から試すのが効果的です。
• 演習内容の段階的な拡張: 基本的なフィッシング攻撃シナリオから始め、次にAIによるネットワークスキャンやDeepfake攻撃のシミュレーションを追加するなど、ステップバイステップで導入します。

社内協力体制の確立

• 全社的なセキュリティ意識の向上: IT部門だけでなく、経営層、人事、法務、財務など多部門と連携し、攻撃の影響を組織全体で把握する必要があります。
• 管理職の関与: 特にDeepfake技術を活用した攻撃では、経営陣を装った詐欺の可能性が高まるため、管理職も訓練に参加し、対応力を強化する必要があります。

外部専門家の活用

• セキュリティベンダーとの連携: 最新のAI攻撃技術を把握し、効果的な演習を実施するために、外部のセキュリティ専門家と協力するのが有効です。
• 業界コミュニティとの情報交換: 最新の攻撃手法や防御策について情報を収集するために、セキュリティカンファレンスや研究機関のレポートを活用することが推奨されます。

まとめ

AIを活用した攻撃シミュレーションとレッドチーム演習は、組織のサイバーセキュリティ対策を強化するために不可欠な訓練手法です。攻撃者の視点と防御者の視点の両方を体験することで、組織の脆弱性を客観的に把握し、効果的な対策を講じることが可能になります。

次回の第4話では、「AIセキュリティソリューション」や「自動化ツール」を活用した最新の防御戦略に焦点を当て、具体的な導入事例や運用のポイントを解説します。

■ はじめに

前回はAIが悪用された攻撃手法や脅威が増大している背景を概観しました。第2話では、すでに報告されているAI悪用攻撃の具体的な事例を紹介し、それぞれから得られる教訓と初期的な防御策を考察します。リアルな被害状況や攻撃のメカニズムを知ることで、企業や組織に必要な備えをイメージしやすくなるでしょう。

■ 事例1：Deepfakeを用いた送金詐欺（BEC攻撃）

● 事例内容

• 海外企業の経理担当者が、CEOを名乗る音声通話を受ける。
• AIで合成されたCEOの声が「取引が緊急で、○○口座に資金を振り込んで欲しい」と依頼。
• 担当者はCEOの声だと疑わず、大金を送金してしまった。被害は数十万ドル規模とも報じられている。

● 学べるポイント

1. 音声や動画も疑う必要がある
   • 従来は「音声確認」で本人確認できるという意識があったが、Deepfake技術によってそれも崩壊。
2. 二重承認・オフライン確認の徹底
   • 大きな金銭取引は、メールや電話だけでなく必ず複数名の承認や直接対面・ビデオ通話確認を行うなどのルール化が必要。
3. MFA（多要素認証）だけでなく、業務プロセスの見直しを
   • アカウント認証だけでなく、ビジネスフロー（承認プロセス、規定）で不正送金を防ぐ仕組みを整備する。

■ 事例2：AI生成型フィッシングメールの大量発信

● 事例内容

• 攻撃者がAIモデルを利用して、企業の役職者やプロジェクト情報などを学習。
• 一人ひとりの仕事領域や関心事にマッチしたフィッシングメールを自然な日本語で生成し、数百人分を一斉送信。
• 結果、クリック率が通常のフィッシングよりも格段に高く、多くの社員が添付ファイルを開封してしまい、マルウェア感染が広がった。

● 学べるポイント

1. 自然言語処理技術による説得力向上
   • 従来のフィッシングとは違い、AIが作り出すメールは誤字脱字が極めて少なく、ターゲットの興味にぴったり合わせてくるため、警戒が薄れやすい。
2. 訓練と意識啓発の強化
   • 「不自然な日本語を見つければ安全」といった従来の目安が通用しなくなる。
   • 模擬フィッシング訓練で、AI生成型の高度なメールを社内に送って練習するなど、新たな判断基準を共有する必要がある。
3. メールフィルタやEDRの高度化
   • 文章解析AIを逆手に取り、不審な文脈やリンクを自動検出するソリューションを導入するなど、技術的対策のアップデートが必要。

■ 事例3：AIボットによる脆弱性スキャンと攻撃

● 事例内容

• クラウド上の開発環境が外部に誤って公開されていたところ、AIボットが自動スキャンを行い、脆弱なコンテナを突き止めた。
• 攻撃者はボットの結果をもとに、最も侵入しやすいコンテナに対して自動的に攻撃スクリプトを投入。
• 大量のソースコードと顧客データを窃取され、復旧に数週間を要した。

● 学べるポイント

1. AI×自動化のスピード感に注意
   • 攻撃側は脆弱性を発見すると即座に次のステップへ移るため、企業の対応が遅れると被害が拡大しやすい。
2. 脆弱性管理ツールとインシデント対応体制
   • スキャンされる前に脆弱性を把握し、早急にパッチ適用や環境遮断を行う仕組み（脆弱性管理ツール、SIEM+SOARなど）を整える。
3. クラウド設定ミスの防止
   • 認証やアクセス制御の設定ミスが攻撃の入り口となりがち。クラウドのベストプラクティスを守り、定期的に専門家やツールで監査する。

■ 初期防御策のまとめ

1. 技術面:
   • AI対応型フィルタリングやEDR/XDRツールの導入、ゼロトラストアーキテクチャの検討など、最新のセキュリティソリューションを積極的に評価する。
   • インシデント時の初動対応を自動化するSOAR(Orchestration)の活用も有効。
2. 人間面（教育・啓発）:
   • AIが生成した高度な文面やDeepfakeにも対処できるよう、新たな判断基準や検証フローを全社員に周知。
   • フィッシング対策訓練・経理部門や管理職への特別研修など、役割やリスクに応じた教育を行う。
3. プロセス面（業務フロー）:
   • 重要取引の二重承認ルール、送金額に応じた上長チェック、オフライン・別チャネルによる確認など、人間が最終的に承認できるフローを見直す。
   • クラウド環境のアクセス権限・セキュリティグループ設定を定期的に確認し、継続的な脆弱性管理を実施する。

■ まとめ

AIを悪用した攻撃事例はすでに現実化しており、今後さらに高度化・拡大が予想されます。初期防御策としては技術面・人間面・プロセス面の3つをバランスよく強化し、常に新しい脅威に対応できる体制を作っておくことが肝要です。
次回第3話では、組織で取り組む「AI攻撃シミュレーション」や「レッドチーム演習」の手法に焦点を当て、どのように訓練を設計すれば現実的かつ効果的なのかを紹介していきます。

【参照URL】

• FCC (Federal Communications Commission)
• CISA (Cybersecurity & Infrastructure Security Agency)
• OWASP AI セキュリティおよびプライバシーガイド 日本語版

■ はじめに

AI（人工知能）の発展と普及により、企業や個人が得られる恩恵は計り知れません。一方で、攻撃者もAIを武器として活用し始めています。第1話では「なぜAIを悪用した攻撃がこれほど注目され、深刻な脅威とされるのか」という視点から、AIが攻撃側にもたらすメリットと、具体的にどのような形で脅威が拡大しているのかを解説します。

■ AIが攻撃者にもたらすメリット

1. 大規模・高速化された攻撃
   • AIの自動化能力を活用すると、膨大なターゲットに対して、より短時間で攻撃を試行・展開できます。
   • フィッシングメール生成や脆弱性スキャンの自動化など、人力では到底カバーしきれない範囲をAIが一気に行うため、攻撃コストが大幅に下がります。
2. 高度にカスタマイズされた攻撃
   • これまでのスパム的な攻撃ではなく、ターゲットのSNSや公開情報をAIで分析し、**“個人ごとに最適化”**されたフィッシングメールや偽装メッセージを生成できます。
   • 文章の自然さや説得力が飛躍的に高まり、従来のスパムフィルターをすり抜ける確率も上昇します。
3. 継続的な学習・最適化
   • 攻撃が失敗しても、AIがその要因を学習し、次の攻撃に生かすことで攻撃手法が常に進化します。
   • セキュリティ製品や防御策がアップデートされても、攻撃者側がAIを通じて対抗策を素早く生み出し、“いたちごっこ”が加速しやすくなります。

■ 代表的なAI悪用攻撃の例

AI生成型フィッシング（Spear Phishing 2.0）

攻撃者がターゲットのSNSデータ、業務情報、過去のメールの文面などをAIに学習させ、高度にパーソナライズされたフィッシングメールを大量に生成する手法。

• AIにより文面の自然さや適切なトーンが向上し、標的の興味・関心に沿った内容が含まれるため、違和感を抱かせにくい。
• 企業の実際の業務フローを模倣し、請求書や契約書を装った偽メールを送ることで、従来のフィッシングよりも高い成功率を誇る。
• 特に金融機関や大企業の管理職を狙った攻撃では、大規模な金銭的被害につながるリスクがある。

Deepfakeによるなりすまし

AIによる音声や動画の合成技術を悪用し、CEOや上司、取引先などを装った**「音声通話」や「動画メッセージ」**を作成する攻撃。

• **標的企業の役員や経理担当者に対し、偽の指示を出すBEC攻撃（ビジネスメール詐欺）**として活用されるケースが増加。
• 例：「CEOの声を模した音声通話で、緊急の資金移動を指示する」→ 被害企業が数十億円単位の損害を受ける可能性もある。
• ビデオ会議のなりすまし（Deepfake Zoom攻撃）によって、取引先や社内メンバーと信じ込ませ、契約書の送付や機密情報の提供を促す手口も確認されている。

自律型マルウェア

AIを組み込んだマルウェアが、侵入後にネットワークやシステムの構成を自律的に解析し、最適な感染拡大ルートをリアルタイムで選択する攻撃。

• 従来型のランサムウェアと比較して、感染速度と拡散能力が飛躍的に向上。
• 企業ネットワーク内で、セキュリティの脆弱な端末や未更新のソフトウェアを自動的に特定し、攻撃経路を最適化。
• AIによる適応学習により、企業のセキュリティ対策を回避しながら、長期間にわたって潜伏・拡散する可能性がある。

■ AIがサイバー攻撃にもたらす深刻な影響

攻撃の“バリア下げ”効果

AIツールの進化により、従来は専門知識が必要だったサイバー攻撃が、初心者でも容易に実行可能になるリスクが高まっています。

• 攻撃者の裾野が拡大：攻撃キットやマルウェアの作成がAIで自動化され、技術的な知識がなくても高度な攻撃を実行可能に。
• 「ランサムウェア・アズ・ア・サービス（RaaS）」や「フィッシング・アズ・ア・サービス（PhaaS）」の高度化：悪意のあるAIを活用した攻撃サービスがダークウェブで提供され、攻撃の外部委託が容易に。
• 攻撃の質も向上：AIが自動で標的のSNSや企業データを収集し、極めて巧妙なフィッシングメールやソーシャルエンジニアリングを実行するケースが増加。

結果として、攻撃者の数が増え、より洗練された攻撃が発生しやすくなります。

ディフェンダー側の負担増

攻撃の多様化・高速化により、従来のセキュリティ対策では防御が追いつかなくなる可能性があります。

• ルールベースの対策の限界：従来のシグネチャ検知やブラックリスト方式では、新たなAI生成型マルウェアの検知が困難に。
• 分析・対応コストの増加：従来の手作業によるログ分析では、膨大な攻撃トラフィックの処理が追いつかず、AIを活用した自動検知・防御システムの導入が不可欠に。
• 人材不足の加速：高度なサイバーセキュリティ技術を持つ人材が不足する中、AIを駆使した攻撃に対応するための専門スキルを持つセキュリティエンジニアの需要が急増。

社会インフラへのリスク

交通システム、電力網、医療機関などの重要インフラがAI化する中、その脆弱性を狙った攻撃のリスクが高まっています。

• インフラ攻撃の高度化：AIを活用した攻撃者が、監視カメラ・信号制御・病院の電子カルテなどのシステムをターゲットにし、物理的な混乱を引き起こす可能性。
• 原因特定と復旧の難易度上昇：AIを悪用したシステム障害は、従来の手口とは異なるため、攻撃の発見・分析・復旧が困難。
• サプライチェーン攻撃の増加：AIを用いた標的型攻撃により、社会インフラを構成する企業や関連企業の脆弱性を突く攻撃が増加し、大規模な影響を与えるリスクがある。

特に、国家レベルのサイバー戦争では、AIを活用した攻撃が重要インフラを標的にする可能性が高く、緊急対応策の強化が必須となります。

■ まとめ

AIは企業や社会に多大なメリットをもたらす一方で、攻撃者にとっても強力な武器となり得るため、今後のセキュリティ対策では“AIを前提とした脅威モデル”を考える必要があります。次回の第2話では、AIを活用した攻撃の事例や実際に起きたインシデントを取り上げ、より具体的なイメージをつかむとともに、それに対抗する初期的な防御策を考察していきます。

【参照URL】

• European Union Agency for Cybersecurity (ENISA) – AI Threat Landscape
• MITRE ATLAS (Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems)
• 生成AIガイドライン一覧！政府・自治体・企業など、ジャンル別に紹介 | 生成AI研究所