ジョシュ・テイラーは、グローバルなサイバーセキュリティ企業のFortraのリードサイバーセキュリティアナリストです。サイバーセキュリティの最適化と戦略に関する豊富な経験を持っています。ジョシュは、データ分析と人間中心の防御アプローチを活用して、予防的かつ堅牢なセキュリティ環境を作成することを専門としています。ジョシュは、UCバークレーの情報とサイバーセキュリティのマスター（MICS）プログラムの最近の卒業生でもあります。
現代のクラウド環境は、数千の非人間の資格情報で構成されており、これらの資格情報は静かに強力なアクセスを保持し、十分な注意を受けていないことが多い。サービスアカウント、APIキー、OAuthトークン、その他の非人間の資格情報は、アプリケーションの動作を静かに認証しているが、しばしば不完全にインベントリ化されており、まれにローテーションされ、管理が難しい。 MandiantのM-Trends 2026レポートでは、4万5000時間以上のインシデントレスポンスから得られたデータをもとに、多くのセキュリティチームが長年疑っていたことが確認された。つまり、これらのマシンアイデンティティはクラウドでの脆弱性の主要な攻撃ベクトルとなっている。脅威アクターは、長期間有効なOAuthトークンを収集し、第三者SaaSベンダーを妥協させてハードコードされたキーを盗み出し、それらのシークレットを使用して大規模なデータ盗難のために環境にピボットする。 この発見は、この分野を追跡している人々にとって驚くことではないが、実践者にとっては、問題に重ねられているものが何であるかが心配だ。既存のサービスアカウントを管理しようとして闘っている組織は、同時に、新しい非人間のアイデンティティを、従来のガバナンスプロセスが処理できない速度で鋳造するエージェントAIシステムを展開している。既知の問題と新しい加速器の衝突が、露出の住処である。非人間アイデンティティスプロールの算数比率は、数学を通して作業するまで受け入れがたい。今年初めに発表された別の最近の研究では、非人間アイデンティティは企業環境で人間のユーザーを82対1で上回っていることがわかった。 アイデンティティセキュリティアウトルック2026レポートでは、ManageEngineは、調査対象の組織のほぼ半分が100対1を超える比率を見ており、一部の業界では500対1に達していると報告した。2024年上半期と2025年上半期の間で、平均的な企業はNHIの量が44%増加した。企業環境における非人間アイデンティティの増加は、エージェントAIシステムが広く採用される前に既に進行していた。これらの成長は、主にクラウドコンピューティングへの移行、ミクロサービスアーキテクチャの採用、およびSaaSプラットフォームの統合によって推進された。しかし、エージェントAIは、単に既存の課題に線形的に追加されるのではなく、将来的に問題のペースとスケールを根本的に変更する。各エージェントは、警報を自律的に調査する、ワークフローをオーケストレートする、またはデータリポジトリにアクセスするために、独自のアイデンティティインフラストラクチャが必要である。したがって、組織は、資格情報、接続トークン、許可スコープの急激な増加、および独自のアイデンティティチェーンを持つサブエージェントの出現を経験している。従来のツールは、組織内でアクティブな非人間アイデンティティの数を信頼性高く追跡または数量化することができなくなる。これは脅威インテリジェンスの問題であるエージェントが関与する場合、攻撃面の算数は変化する。特権を持つ人間のアカウントを妥協した攻撃者は、1つのアイデンティティにアクセスを獲得する。エージェントの資格情報を妥協したり、エージェントが推論するデータを汚染したり、エージェントの入力パイプラインに命令を注入したりする攻撃者は、下流のサービスに接続された自律システムの許可を継承する。事件はすでに現実化している。2025年、AppOmniはServiceNowのVirtual Agent統合におけるCVE-2025-12420を公開した。これは、MFAとSSOをバイパスして管理者特権でAIエージェントを実行するために、電子メールアドレスのみを使用して任意のユーザーを偽装できる脆弱性であった。2026年初頭に発生したOpenClawの脆弱性は、135,000以上のGitHubスターを持つオープンソースAIエージェントフレームワークに影響し、悪意のあるWebサイトがプラグインやユーザーとのやり取りなしに開発者のAIエージェントを乗っ取ることを示した。 Mandiant自身のケースワークは、脅威アクターUNC6395がSaaSベンダーのSalesforce統合からOAuthトークンを盗み出し、700以上の組織の顧客環境にアクセスしたことを文書化した。アイデンティティの妥協の爆発半径は、1人がアクセスできるものによっては限られない。代わりに、1つのエージェントが承認されたものによっては限られない。多くの生産環境では、実用的にはは限られない。ガバナンスギャップはアーキテクチャ的であるクラウドセキュリティアライアンスとStrata Identityは、2025年末にセキュリティリーダーを調査し、IAMツールがエージェントアイデンティティを管理できるという高い自信を持っているのは18%だけであることを発見した。環境全体でエージェントのアクションを人間のスポンサーに戻すことができるのは28%だけだった。投資を推進する上位の懸念は、物語を語っている。機密データの公開（55%）、承認されていないアクション（52%）、資格情報の悪用（45%）、およびエージェントの検出または登録の不可能性（40%）である。これらの数字は、セキュリティチームがエージェントが実行されていることを知っているが、エージェントの所有者、承認されたアクセス、実際のアクセス、またはクリーンな資格情報の取り消しについて信頼性高く回答できない環境を説明している。アイデンティティフレームワークは、ほとんどの企業セキュリティプログラムの根底にあるもので、プリンシパルへのアクションの属性付けを前提としている。エージェントがサブエージェントを生成し、別のアクションをチェーンし、別のシステムをトリガーする場合、属性付けはグラフ問題ではなく、ルックアップ問題になる。多くの組織には、そのグラフをトラバースするツールがない。CiscoのState of AI Security 2026レポートは、準備ギャップを別の方向から量化した。ほとんどの組織はエージェントAIを展開することを計画しているが、29%だけがその展開を保護する準備ができていると報告した。残りの71%は、攻撃が仮想的なものではなく、既存のツールが捉えることができなかったものであるという理由で準備ができていない。速度の問題これを最もよく処理する組織は、エージェントアイデンティティに、特権を持つ人間のアカウントに適用するのと同じライフサイクル規律を適用するものである。具体的には、所有権の定義、最小特権スコープ、ローテーションスケジュール、および信頼性の高いキルスイッチ。マシンスピードのアイデンティティ作成は、人間のスピードの承認プロセスによって管理できない。ガバナンスツールは、エージェントを展開するツールと同じペースで動作する必要がある。ほとんどの組織では、そのツールは生産環境で存在しない。何が欠けているのかは、非人間のアイデンティティがリスクであるという認識ではない。システムがアイデンティティを作成するのと同じ時計速度で動作するガバナンスインフラストラクチャである。ギャップが存在する毎週、セキュリティチームが見ることができるものと実際に実行されているものの距離は、エージェントの展開の別の世代によって広がる。
2025年に入り、サイバーセキュリティの景観は変革の重要な時期に入りつつあります。過去数年でイノベーションと進歩を牽引してきた人工知能の進歩は、今や双刃の剣となりつつあります。セキュリティの専門家として、これらのツールは新しい防御と回復力の能力を約束しています。一方で、これらのツールは、悪意のあるアクターによってますます利用されており、サイバー攻撃の複雑性と規模が急速に増大しています。アクセシビリティ、コンピューティングパワー、相互接続システムの広範な傾向と組み合わせると、2025年は決定的な年となるでしょう。これは、単にAIの進歩についてのみではありません。これは、サイバーセキュリティの脅威の景観を再定義するより広範な変化についてです。攻撃者は、伝統的な防御に対抗するために、手法を進化させ、最先端の技術を統合しようとしています。高度な持続的な脅威は、以前見られなかったようなスケールと複雑さで新しいイノベーションを採用し、運営しようとしています。急速に変化するこの景観に焦点を当てると、2025年にサイバーセキュリティを形作るであろうトレンドと課題について私の予測を以下に示します。AIの乗数効果AIは2025年のサイバーセキュリティにおいて中心的な力となるでしょう。しかし、脅威の乗数効果としての役割が特に懸念されます。以下は、AIが脅威の景観に与える影響について私の予測です。1. ゼロデイ脆弱性の発見AIを搭載したコード分析ツールにより、攻撃者は脆弱性を容易に発見できるようになります。これらのツールは、弱点のあるコードを迅速にスキャンし、攻撃者が以前よりも迅速にゼロデイ脆弱性を特定して利用できるようになります。2. 自動化されたネットワーク侵入AIは、偵察とネットワーク侵入のプロセスを合理化します。ネットワークの弱点を特定するためにトレーニングされたモデルにより、攻撃者は以前よりも迅速にシステムをスキャンし、ネットワークの脆弱性を特定できるようになります。3. AI駆動型フィッシングキャンペーンフィッシングは、静的な大規模キャンペーンから、より個人化された、検出が困難な攻撃に進化します。AIモデルは、応答と行動データに基づいてメッセージを適応させることに優れています。このダイナミックなアプローチと複雑さの増大により、フィッシングの成功率が大幅に増加します。4. 倫理的および規制上の影響政府と規制機関は、サイバーセキュリティにおけるAIの使用について、攻撃者と防御者両方の境界を定義し、施行する圧力に直面することになります。なぜこれが起こっているのか？複数の要因が収束し、新しい現実を生み出しています。1. ツールのアクセシビリティオープンソースAIモデルは、技術的な知識を持つ誰でも強力な機能を提供します。つまり、悪意のあるアクターもこれらのツールを利用できるようになります。これらのモデルの一部は、「安全性の制限なし」と呼ばれ、商用AIシステムに通常組み込まれている安全性の制限がない場合があります。2. 反復テストと透明性のパラドックスAIにより、攻撃者は手法を動的に改良し、毎回の反復で効果を高めることができます。さらに、「アルゴリズムの透明性」と「メカニズムの解釈可能性」の分野における研究は、AIシステムの機能をより理解可能にしようとしています。これらの技術により、研究者とエンジニアは、AIがなぜ、どのように決定を下すのかを理解できます。信頼できるAIを構築する上でこの透明性は非常に価値がありますが、攻撃者にとっては、攻撃方法のロードマップとなる可能性もあります。3. コンピューティングコストの低下2024年、コンピューティングパワーのコストは大幅に低下しました。これは、主にAIインフラストラクチャの進歩と、安価なプラットフォームへの需要の増加によるものです。これにより、AIシステムのトレーニングと展開が以前よりも安価でアクセスしやすくなりました。攻撃者にとっては、複雑なシミュレーションを実行したり、大規模なモデルをトレーニングしたりすることが、以前よりも容易になりました。企業はこれについて何ができるのか？これは、単に技術的な課題ではありません。適応性と先見性の基本的なテストです。2025年に成功を収めたい組織は、サイバーセキュリティに対するよりアジャイルでインテリジェントなアプローチを採用する必要があります。私の推奨事項は以下の通りです。1. AI強化防御 攻撃者の複雑さに対抗するために、AIを利用したセキュリティツールに投資します。 サイバーセキュリティとAIの両方の専門知識を持つ、多様なチームを構築します。 脅威データに基づいて学習し、進化する適応防御メカニズムを開発します。 2.継続的な学習 サイバーセキュリティを、静的なプロセスではなく、ダイナミックなインテリジェンスの課題として扱います。 潜在的な攻撃ベクトルを予測するためのシナリオプランニング能力を開発します。 チームが新たな脅威に先んじて対応できるように、適応文化を育みます。 3. コラボレーションインテリジェンス 組織内でシロを打ち破り、チーム間で情報を共有します。 リソースと洞察をプールするための、業界横断的な脅威インテリジェンスネットワークを確立します。 AI駆動型脅威に対抗するための、共有研究と対応フレームワークに協力します。 ディフェンス・イン・デプスに焦点を当てます。 私の警告これは、恐怖を煽ることではなく、準備することについてです。2025年に成功する組織は、必ずしも最も強力な検出能力を持っているわけではありません。最も適応性の高いインテリジェンスを持つ組織です。学習し、進化し、協力する能力が、変化する脅威の景観に対する回復力を定義することになります。私の希望は、業界として、機会に応じ、将来を守るために必要なツール、パートナーシップ、戦略を採用することです。検出のみではなく、最も適応性の高いインテリジェンスを持つ組織が、将来を築くことになります。
