# オープニング #風水を取り入れた暮らし どうもー。セキュリティ初期の松野です。 5社のセキュリティ企業を立ち上げて、300人以上のセキュリティ人材を輩出した屈指のセキュリティ企業家である私松野が、 東京都関連のセキュリティ組織で働きつつ、 サイバーセキュリティの最新ニュースについて解説しております。 ということでね、今日は風水を取り入れた暮らしに関する話なんですけども、 そうですね、ドクターコパコと小林幸明オーナーがですね、 競争場の馬主をしていらっしゃいますので、ちょっとジョッキー繋がりで風水もですね、 興味を持ったことがあるんですけども、そのお話の一つとしてですね、 玄関は綺麗にしておいた方がいいということが言われておりまして、 運気の通り道でしたっけ、ということで、必ず玄関にですね、靴がバラバラになってたりとか、傘を切断したりとかっていうのはないようにということをですね、 心がけています。風水がですね、どういう効果があるかというのは正直わからないんですけども、 怒られちゃうかもしれませんが、とはいえこの玄関がですね、綺麗な状態というのはやっぱり気分がいいんですよね。 気分が良ければやっぱり運気というか、自分のパフォーマンスも上がってくるということで、 結果良いことにつながるんじゃないかというふうに理解はしております。 はい、ということで今回は、生成AIが攻撃の自動化やバルウェアの生成に使われる実態について取り上げております。 この放送を通じてリスターの皆さんは、AIをめぐるディスクの本質と優先的に強化すべき防御策について理解を深めていただければと思います。 それではどうぞ。 # エージェント型 AI が新たな攻撃対象領域に ～ CrowdStrike「2025年版脅威ハンティングレポート」 エージェント型AIが新たな攻撃対象領域に クラウドストライク2025年版脅威ハンティングレポート クラウドストライク株式会社は9月10日2025年版脅威ハンティングレポートを発表した。 こちらの記事を簡単に解説お願いできますでしょうか。 はい。 今回のレポートは複数の攻撃者グループが生成AIやAIエージェントを 積極的に悪用していることを示しています。 具体的には偽履歴書やディープフェイクによるソーシャルエンジニアリングの自動化、 LLMを使った精巧なフィッシング分面の大量生成、 さらにAIエージェントを構築するためのツール自体の脆弱性をついて、 持続的なアクセスを確保する事例が報告されています。 低難度の攻撃者でもAIにより技術的な障壁を超えてマルウェアを作成できるようになり、 クラウド侵入件数は大幅に増加しています。 過去の傾向としては自動化とクラウド依存の深まりが続き、 攻撃者はよりスケーラブルで高速な手法を取るようになってきました。 今後は企業が導入するAIシステムそのものが狙われ、 エージェントの統合点やAPI、運用ツールのセキュリティが新たな防御の焦点となるでしょう。 防御側はAIリスクを含めた設計と検知体制の強化、 アイデンティティとアクセス管理の厳格化、 クラウド設定管理の徹底を優先する必要があります。 エージェント型AIという言葉を聞きますが、 具体的にはどのような仕組みのものを指すのでしょうか。 はい。エージェント型AIとは目的達成のために複数のタスクを 自律的に実行するソフトウェアのことです。 人手の介入を最小化して外部APIの呼び出しやファイル操作、 問い合わせの自動実行を行います。 攻撃者側ではこの自律性を利用して複数段階の侵入や情報収集を自動化し、 検知を飼いくぐりながら持続的に活動領域を広げます。 防御側はエージェントの権限管理、ログの完全取得、 外部通信の可視化を行い、不審な自動化を早期検知する仕組みが重要になります。 攻撃者はどのようにしてAIツールの脆弱性をついてアクセス権を奪うのですか。 はい。攻撃者はAIを構成するコンポーネントや周辺ツールの設定ミスや未更新のライブラリ、 公開されたAPIキーを探します。 認証の甘い管理コンソールや誤ったアクセス許可を持つストレージバケットがあれば、 そこを足掛かりに持続的アクセスを確立します。 またエージェントの自動実行機能を悪用して横展開や認証情報の収集を行い、 そのままマルウェア配備やランサムウェア展開につなげます。 対策としては最小権限の徹底、シークレット管理の強化、 脆弱性の速やかな修正と構成管理の自動化が有効です。 企業はAIを使うメリットを失いたくないと思いますが、 どのような戦略で導入と防御を両立させればいいでしょうか? はい。まずはリスク評価と導入ポリシーを明確にすることが出発点です。 業務で使うAIの分類と許容されるデータ範囲を決め、 その上でデータの取扱いルールとログ取得要件を設けます。 次にセキュリティを考慮したライフサイクル管理としてサプライヤー評価、 定期的な脆弱性スキャン、侵害時のロールバック手順を整備します。 最後に認証とネットワーク分離、 監査ログの中央集約を組み合わせることで有用性を確保しつつ、攻撃面を限定できます。 海外では同様の脅威はどの程度深刻なのでしょうか? 日本との違いはありますか? はい。海外でもAI悪用の事例は急増しており、クラウドやSaaSを狙った攻撃が顕著です。 欧米ではすでにAIを標的にするキャンペーンの検出や専用のセキュリティ製品が成熟しつつあります。 一方で日本では導入速度や運用ノウハウの差から設定ミスや監視の空白が生じやすい傾向があります。 したがってグローバル標準のベストプラクティスを早期に取り入れ、脅威インテリジェンスや外部専門家の助言を活用することが有効です。 レポートの予測には不確実性もあると思いますが、今後の最悪シナリオとそれに備える優先課題は何でしょうか? はい。最悪シナリオは攻撃者が企業のAIエージェントに完全にアクセスし、大量の自動化された侵害を短時間で実行することです。 その場合はデータ漏洩と業務停止が同時に起き、多面的な被害が広がります。 備えとしてはアイデンティティの強化と多要素認証の厳格運用、クラウド設定の自動検査、異常検知と迅速な隔離手順の整備が優先課題です。 加えてインシデント対応訓練とサプライチェーンの可視化も重要になります。 なるほど。今回のレポートで学んだのはAI自体が攻撃対象になり得ること、エージェントやクラウド設定の管理とアイデンティティ保護が最優先だという点です。 また一つ勉強になりました。 # エンディングと今日のまとめ はい、ということでいかがでしたでしょうか。 今回はですね、AIがサイバー攻撃に 迫用されてしまうというお話でした。 あのセキュラシーではですね、 GPT-3が出た2020年くらいからですね、 ずっとこの辺りのリスクについては お話しておりましたので、 リスナーの皆さんはですね、 よくご理解の内容かなというふうに思っています。 もう少し踏み込んでですね、 AIエージェントの話も出てきましたので、 もう少し先の未来をですね、 予想してみたいなというふうに思うんですけども、 これはセキュリティに限らずですね、 そのAIが人間の代わりになってくれるという 未来に向かって少しずつ進んでいるというふうに思っています。 そこからセキュリティにですね、再び戻ってくると、 どういった未来が見えるかというところなんですけども、 例えばですね、僕らセキュリティエンジニアはですね、 ペレトレーションテストと呼ばれる、 侵入テストですね、実際にサイバー攻撃を 技術的に仕掛けてみようというようなテストをですね、 契約のもとやらさせていただくんですけども、 その際にセキュリティ対策が当然導入されているわけですね、 その侵入しようとするシステムには。 なので、例えばEDRだったり、アンチウイルスだったり、 そのファイアウォールをどうやったら騙せるかと、 どうやったら害できるかということを考えながら 侵入テストをしてきます。 なので、どんな製品を使っているかということがですね、 分かればその製品を実際に動かしてみて、 検知しないマルウェアを作って、 そしてペレトレーションテストに臨むということをしていたりします。 そういった観点から考えるとですね、 AIがその特定製品が検知できないマルウェアを作る。 これは人間がより圧倒的に早いですよね。 そして正確だと思います。 こういった未来が予想される中でですね、 やはりそのAIとセキュリティの関連性、非常に難しいところではあります。 ただ、その中に人間が介在することによって、 正しい使い方というところですね、 こういったところを引き続き模索していきたいと思っています。 今日の10分セキュリティラジオは、 月曜から金曜の朝7時15分に配信しております。 そして、わからないことは今すぐ聞こう。 何でも言っているセキュラチー製作室は、 水曜夜8時から絶賛生放送中です。 さらに土曜日は、セキュラチーAI認証の まとめチャンネルを放送しております。 ぜひこちらも聞いてみてください。 それではまた、次回のリグラー配信でお会いしましょう。 セキュリティジョッキーの松野でした。 See you.