「全ての攻撃者は何らかの形でAIを使用」　6時間で数千件の侵害事例も　Google傘下組織が報告

解説

近年、AI技術の進化に伴い、サイバー攻撃の手法が大きく変化しています。以前と比べて、より速く、大規模な攻撃が可能になっています。

具体的には、基本的なプロンプト（呪文）を使った攻撃だけでなく、エージェント型AIワークフローを活用した自動化が進んでいます。これにより、防御側が対応できる時間がどんどん削られてきているのが現状です。

また、ソフトウェア開発に使われるライブラリやコードも含め、標的となる範囲が広がり、対策を多角的に考える必要が出てきています。

ポイント

• AI技術が悪用されることで、サイバー攻撃の速度と規模が著しく加速・大規模化している。
• 認証情報や個人情報の侵害事例が短時間で大量に発生するなど、脅威水準が一段上のレベルにある。
• ソフトウェアサプライチェーン全体へのリスクが増大しており、防御側もこれに対応するための多面的な戦略が必要である。

情シスへの影響

AI技術が悪用された攻撃は、認証情報（ID/パスワード）やコードを標的とするものが多く、既存のセキュリティポリシーやアクセス管理に影響を及ぼします。

特に自動化されたエージェント型ワークフローによる攻撃増加は、従来の境界防御のみでは対応できず、システムやアプリケーション層での監視と制御が重要になります。

ソフトウェアサプライチェーン上のリスク増大は、社内利用する開発環境や外部から導入するライブラリの脆弱性管理（サードパーティリスク）を強化する必要があることを示唆しています。

影響範囲

全従業員アカウント（認証情報）、組織が使用するAIモデル/コード、ソフトウェアサプライチェーン全体（開発・運用に関わるシステム）。特に影響範囲は「要確認」。

重要度

★★★★☆

対象者

• セキュリティ担当者
• Entra管理者

優先度

早めに対応

優先度の理由

AI悪用による攻撃の規模と速度は喫緊の問題であり、特に認証情報侵害のリスク増大は高い。防御側が追いつかないペースでの進化が見られるため、単なるパッチ適用以上のポリシー・設計の見直しを急ぐ必要がある。

確認手順

• 全アカウントに対し、多要素認証（MFA）の導入徹底状況と例外設定を確認する。
• ソフトウェア開発パイプラインにおけるサードパーティライブラリや依存関係の脆弱性スキャン体制が適切に機能しているか確認する。
• AI利用に関する社内ポリシーおよびガイドラインを再点検し、機密情報取り扱いのルール化を図る。
• ログ監視システムにおいて、異常な大量のリクエストやアクセス試行（Credential Stuffingなど）を検出するためのアラート設定を見直す。