IBMの調査：悪意のあるデータ漏洩の4分の1がAIを使用

IBMが2026年7月29日に発表した「2026年データ漏洩コスト報告書」によると、悪意のあるデータ漏洩の4分の1で、攻撃者がAIを使用していた。平均して、こうした漏洩は640万ドルもの損害をもたらした。これは、IBMが世界全体のサンプルで報告した平均499万ドルよりも約100万ドル高い。AIを使用した悪意のある漏洩の割合は、前回調査から56%増加した。

これらの数字は、調査に基づいたものである。Ponemon Instituteが調査を実施し、IBMがスポンサーとなり、分析および出版を行った。調査対象は、2025年3月から2026年2月の間にデータ漏洩を経験した602の組織である。IBMの世界平均も前年より上昇し、前年の報告書では444万ドルであった。

報告された攻撃の様子

IBMによると、ディープフェイクの擬似とAIを使用したマルウェアが、回答者がAIを使用した侵入と分類したもののほとんどを占める。同社のUKニュースルームの要約では、ディープフェイクの擬似が45%、AIを使用したマルウェアが19%、フィッシングキャンペーンが17%である。 この分布は、コードの自律的な実行ではなく、社会工学に最ものカテゴリを示唆しており、銀行の不正行為チームは、過去1年以上にわたって、AIによるボイスクローニング攻撃を追跡してきた。

セクターの集中度は、より重大な数字である。IBMによると、AIを使用した攻撃の62%が、重要なインフラストラクチャーを標的にしていた。金融サービスとエネルギー部門が最も被害を受けた。金融サービス企業での漏洩の平均コストは630万ドル、エネルギー企業では520万ドルであった。

AIシステムは、ツールではなく、標的にされた。20%以上の組織が、AIモデルまたはアプリケーションを含む漏洩を報告し、前年の調査では13%であった。IBMが特定した2つの主な原因は、API、応用プログラム、またはプラグインの妥協（27%）と、AIワークロードに影響を及ぼすクラウドの誤構成（27%）であった。これは、モデルそのものではなく、モデルを囲むインフラストラクチャーに問題があることを示唆しており、Hugging Faceエージェントの侵入も同様であった。

調査で尋ねられた機能

2026年5月に実施されたフォローアップ調査では、456の組織に、先端のモデルと高度なサイバーセキュリティ機能について尋ねた。Mythosを特に名前を挙げて、78%の組織がそのようなシステムの報告を認識しており、85%の組織がその認識に基づいてセキュリティ支出を増やす予定である。メイン調査では、64%の組織が実際の漏洩が支出を増やすことになると回答した。期待される機能は、実際の損失よりも予算を動かしている。

その機能は、技術的な詳細で文書化されている。AnthropicのFrontier Red Teamは、2026年4月7日に、Claude Mythos Previewモデルが、指示されたすべての主要なオペレーティングシステムとWebブラウザでゼロデイの脆弱性を見つけ、悪用したと報告した。1つのケースでは、17年前に発見されたFreeBSDのNFSサーバーのリモートルートの脆弱性を特定し、CVE-2026-4747としてカタログ化され、人間の介入なしに動作するエクスプロイトを作成した。

チームが公開したコストは、防御者が2回読むべき部分である。OpenBSDに対するバグ検出スケルトンの1000回の実行は、20,000ドル以下であり、重要な発見をもたらした1回の実行は50ドル以下であった。すでにパッチが適用された公開された脆弱性を特権昇格エクスプロイトに変換することは、1日以内に1,000ドル以下、2,000ドル以下で実行可能であった。Anthropicは、発見した脆弱性の1%未満が公開時のパッチが適用されていたと報告した。他のセキュリティベンダーも、AIがサイバーセキュリティのアシスタントからオペレーターに移行していることを説明している。

セキュリティチームがエージェントを配置した場所

IBMのデータは、エコノミクスがかむ場所に正確に配置ギャップを示している。組織の半分以上が、脅威の検出と封じ込めにエージェントを使用し、18%が脆弱性管理に適用している。3分の4の組織が、先端のAI脅威がセキュリティオペレーション全体でエージェントの配置を再考させるきっかけになっている。

「組織が発見と修復の間のギャップを拡大すると、その不均衡は直接、漏洩コストに現れる」と、IBM Security SoftwareのVPであるSuja Viswesanは、報告書の発表で述べた。「今の優先事項は、そのラグを排除することである」。

他の基盤はあまり動いていない。漏洩した組織の37%が、静止および移動中の両方の機密データを暗号化しており、34%が暗号化資産の可視性を持っている。ランサムウェアは、報告された事件の39%で発生し、前年の34%から増加しており、強制圧力は従業員データや知的財産よりもブランドの評判（41%）に向かっている。これは、2026年に他のトラッカーが文書化したランサムウェア経済の断片化と一致している。

セキュリティ操作全体でAIと自動化を広範囲に使用する組織は、約200万ドル少ない平均コストで漏洩を経験した。IBMによると、サンプルの約4分の1はこれらの技術を採用していない。IBMとAnthropicは、同じレバーを指摘している。つまり、脆弱性が発見されてから修復が生産に入るまでの時間を圧縮することである。18%の数字は、現在の作業の状況を示しており、来年の版で注目すべき数字である。