企業は次のAIサイバー攻撃の波に備えられているか？
現在の傾向を分析することで、専門家はサイバー犯罪者が将来どのように人工知能を活用するかを予測できます。この情報をもとに、彼らは最大の新興脅威を特定し、企業が準備できているかどうかを判断できます。解決策を見出すことさえできるかもしれません。近年のAI脅威の状況AI技術は比較的新しいものですが、すでにハッカーにとって主要なツールとなっています。これらの傾向は、AIを利用したサイバー攻撃が増加していることを示唆しています。1. モデル改ざん大規模言語モデル（LLM）を直接標的にすることで、脅威行為者はモデルの動作を操作し、出力精度を低下させたり、個人を特定できるトレーニングデータを暴露したりできます。データポイズニングやプロンプトエンジニアリングが一般的な攻撃手法です。一部の攻撃は、混乱を引き起こしたり機密情報を盗んだりしようとする脅威行為者によって主導されます。他の攻撃は、自身の作品をAIによるスクレイピングから守りたい不満を持つアーティストによって仕掛けられることもあります。いずれにせよ、企業とそのエンドユーザーは悪影響を受けます。2. なりすまし攻撃2024年、フェラーリの幹部はCEOのベネデット・ヴィーニャから複数のWhatsAppメッセージを受け取りました。ヴィーニャは差し迫った買収について話し、従業員に秘密保持契約に署名するよう促しました。彼は資金調達について話し合うために電話さえかけました。一つ問題がありました — それは彼本人ではなかったのです。このディープフェイクはほぼ完璧で、ヴィーニャの南イタリア訛りを非常に上手く模倣していました。しかし、声のわずかな不一致が、幹部に詐欺であることに気づかせました。その従業員は、ヴィーニャが数日前に推薦した本のタイトルについて尋ねました。これは本物のCEOだけが答えを知っている質問でした。詐欺師はすぐに電話を切りました。AIは人の声、ブラウジング行動、文章スタイル、外見を複製できます。この技術が進歩するにつれ、ディープフェイクを見破ることはますます困難になっています。詐欺師は標的を緊急事態に追い込み、些細な矛盾を疑うことを阻止しようとすることがよくあります。3. AIフィッシングかつては、不自然な文法、不審なリンク、一般的な挨拶、場違いな要求を探すことで、人はフィッシングメールを見分けることができました。今では、自然言語処理技術により、ハッカーは完璧な文法で信じられるメッセージを作成できます。研究者によると、完全に自動化されたAI対応のスピアフィッシングメールのクリックスルー率は54%で、これは人間が書いたフィッシングメールと同等です。これらの詐欺はより説得力があるため、ますます一般的になっています。調査によると、フィッシングメールの80%以上にAI関与の証拠が見られます。4. ソーシャルエンジニアリングソーシャルエンジニアリングとは、誰かを操作して行動を起こさせたり情報を漏洩させたりすることです。AIにより、ハッカーはより速く応答し、より説得力のあるメッセージを作成できます。あらゆる自然言語処理モデルは意味解析を行い、受信者の感情状態を特定できるため、彼らが屈服しやすくなります。ソーシャルエンジニアリング技術を強化することに加え、機械学習技術は従来の参入障壁を下げ、初心者が高度なキャンペーンを実行できるようにします。誰もがサイバー犯罪者になれるなら、誰もが標的になり得ます。次のデータ駆動型AI攻撃の波2026年初頭には、AI攻撃は低い成熟度レベルに留まると予想されます。しかし、年が進むにつれて指数関数的に進歩し、サイバー犯罪者が最適化、展開、スケーリングの段階に入れるようになります。彼らはまもなく完全に自動化されたキャンペーンを開始できるようになるでしょう。AIサイバー攻撃の確認された例は、長く珍しいものではなくなるでしょう。ポリモーフィックマルウェアは、検出を回避するために複製のたびにコードを変更できるAI対応ウイルスです。攻撃者はAIエコシステムを通じてペイロードを配信したり、実行時にLLMを呼び出してコマンドを生成したり、ウイルスをLLMに直接埋め込んだりできます。Google脅威インテリジェンスグループは、敵対者がこのマルウェアを初めて配備したのを2025年に発見しました。マルウェアファミリーはPROMPTFLUXとPROMPTSTEALです。実行中、これらはLLMを使用してVBScriptの難読化と回避技術を要求します。これらはオンデマンドで自身のコードを難読化することにより、シグネチャベースの検出を回避します。証拠は、これらの脅威がまだテスト段階にあることを示唆しています — 一部の不完全な機能はコメントアウトされており、アプリケーションプログラミングインターフェース呼び出しは限られています。これらの未熟なAIマルウェアファミリーはまだ開発中かもしれませんが、その存在そのものが、自律的で適応的な攻撃技術の方向への大きな前進を表しています。NYU Tandonの研究によると、LLMはすでにランサムウェア攻撃（Ransomware 3.0と呼ばれる）を自律的に実行できます。これらは、人間の関与なしに偵察、ペイロードの生成、恐喝のパーソナライズを行うことができます。必要なのはバイナリに埋め込まれた自然言語プロンプトだけです。このモデルは、実行環境に適応するために実行時に悪意のあるコードを動的に生成するポリモーフィックな亜種を生み出します。企業はAI攻撃に備えられているか？何十億ドルものサイバーセキュリティ支出にもかかわらず、民間企業は進化する脅威環境に追いつくのに苦労し続けています。機械学習技術は既存の検出・対応ソフトウェアを時代遅れにし、防御をさらに複雑にする可能性があります。多くの企業が基本的なセキュリティ基準を満たしていないことも事態を改善しません。2024年のDIBサイバーセキュリティ成熟度レポートは、米国防産業基盤（DIB）の400人の情報技術専門家を調査しました。回答者の半数以上が、同等のNIST 800-171準拠が国防総省（DoD）契約で2016年から規定されているにもかかわらず、Cybersecurity Maturity Model Certification（CMMC）2.0準拠までにあと数年かかると報告しました。多くの企業は自社のセキュリティ態勢を実際よりもはるかに優れていると評価しています。新しいCMMC要件は2025年11月10日に発効しました。今後、すべてのDoD契約では、契約授与の条件として何らかのレベルのCMMC準拠が要求されます。新しい規則はDIBのサイバーセキュリティを強化することを目的としていますが、AIの時代に効果的でしょうか？防御的AIが答えか？火には火で戦うことが、AI攻撃の必然的な急増に対抗する唯一の方法かもしれません。防御的AIにより、組織は脅威にリアルタイムで動的に対応できます。しかし、このアプローチには独自のセキュリティ上の欠陥が伴います — モデルを改ざんから保護するには、継続的な監視と監査が必要になります。Harvard Business Reviewによると、従来のソリューションでは企業はAIサイバー攻撃に対して脆弱なままです。サイバーレジリエンスを達成するには、機械学習技術を使用して脅威を予測し、自動的に対応しなければなりません。防御的AIがこの問題の解決策かどうかについて、簡単な答えはありません。企業は実証されていない機械学習ツールの導入にリソースを注ぐべきでしょうか、それとも情報技術チームを拡大すべきでしょうか？長期的にどの投資が報われるかを予測することは不可能です。大企業は自動化されたサイバーセキュリティで大きなリターンを得るかもしれませんが、中小企業はコストを正当化するのに苦労するかもしれません。従来の自動化技術ははるかに低い価格でギャップを埋められるかもしれませんが、動的な脅威に対応することはできません。Information Security ForumのCEO、Steve Durbinは、AI導入には大きな利点があるが、重大な欠点もあると述べています。例えば、企業はしばしば誤検知アラートの急増を経験し、セキュリティチームの時間を浪費します。さらに、AIへの過度の依存は、チームが過信に陥り、セキュリティ上の不備を引き起こす可能性があります。AI脅威環境をナビゲートする脅威環境におけるAIの存在範囲を正確に判断することは不可能です。なぜなら、攻撃者は実行時に使用するのではなく、悪意のあるコードを作成したりフィッシングメールを下書きしたりするためにそれを利用できるからです。単独のサイバー犯罪者や国家が支援する脅威グループが大規模に使用している可能性があります。入手可能な情報から判断すると、モデル改ざん、AIフィッシング、ポリモーフィックマルウェアが2026年の最大のサイバー脅威となるでしょう。サイバー犯罪者は、金融などの高価値産業だけでなく一般の人々も標的にして、悪意のあるペイロードを生成、配信、適応させるためにLLMの使用を続ける可能性が高いです。
