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人工知能(AI)テクノロジはかねてから存在しますが、表舞台に出たのは間違いなく昨年です。新しいテクノロジが注目を集めると、誰もが仕事と暮らしを楽にする使い道を模索します。AIテクノロジの急速な普及によってビジネスの進め方が進歩したのは確かですが、その裏ではサイバー攻撃の新たな機会も生まれました。
AIを悪用して従来よりも迅速で大規模で効果的なサイバー攻撃を行う事例が増えています。これに対抗するには、攻撃側と同じようにサイバー防御戦略にAIを活用してレスポンスすることが必要です。そこで役に立つのが、弊社独自のAIシステム「Precision AI」です。Precision AIは豊富なデータとセキュリティに特化したモデルによってAIの出力に対するセキュリティ チームの信頼を高め、検出、防御、修復を自動化します。
AIを悪用したサイバー攻撃
サイバー犯罪者は最小限の抵抗で攻撃を実行する手段を常に探しています。例として、最小限の労力でセキュリティの弱点を突いて悪意あるアクションを実行するために、市販のツールキット(例: CobaltStrike、Brute Ratel C4)が頻繁に使用されるほか、マルウェアの転用も行われます。新しいAIテクノロジに関しても同様の活動パターンが確認されています。新たなAIツールが市場に出るたびに、各種攻撃ベクトルの自動化と強化に向けたAI利用が拡大するのです。
AIを悪用した攻撃の例を以下に示します。:
- 偵察の実行: サイバー攻撃の多くは潜在的な攻撃目標の情報収集から始まります。AIを利用すると、Webサイトやソーシャル メディア プラットフォームなどのオンライン ソースで一般公開された情報をスクレイピングし、任意の組織に関するデータを収集できます。収集されたデータには、サイバー攻撃の計画と実行に利用可能な個人、子会社、顧客などに関する価値ある情報が含まれる場合があります。
- ソーシャル エンジニアリングの進化: 文法やスペルの間違いからフィッシング メールを見破れる時代は終わりました。生成AIチャットボットを使用すれば、非常に洗練されたフィッシング メールやWebサイトなどのコンテンツを作成し、ユーザーが騙される確率を高められます。そのため、ソーシャル エンジニアリングは引き続きサイバー攻撃に最も頻繁に用いられる攻撃ベクトルの1つとなる見込みです。
- 悪意あるコードの開発: AIツールを悪用すれば、コーディングのスキルがなくともマルウェアなどのコードを作成できます。既存のAIツールの多くには、単純な指示や入力によってコードの改変や作成を行う能力があります。カスタム スクリプトの作成、新規マルウェア亜種の開発、ツールキットの持続的な改良を通じて検出を回避し攻撃の有効性を高めることが可能です。
- 脆弱性の自動エクスプロイト: アプリケーションやシステムの脆弱性を探索してエクスプロイトするプロセスをAIで自動化できます。また、機械学習の技術を利用すれば、セキュリティ上の弱点を素早く特定して大規模な標的型攻撃を実行できます。
- ディープフェイク攻撃: AI生成したディープフェイクの動画、画像、音声は世論操作や詐欺に利用できます。AIテクノロジを悪用して作成された説得力のある偽コンテンツが、評判の毀損や大規模サイバー攻撃の円滑化に用いられかねません。
- プロンプト インジェクション: AIツールの出力を攻撃者が操作できるプロンプト インジェクション攻撃に対して、生成AIツールが脆弱な場合があります。生成AIツールに意図しない回答を出力させることで、機密情報の収集や悪意あるコードの実行に利用できます。
これらの手口はいずれも、サイバー攻撃の迅速化と有効性向上に寄与します。その結果、金銭的損失、データ侵害、評判の毀損、業務の妨害など多様で甚大な被害が生じかねません。加えて、AIを利用した脅威は進化が速く適応性があるため、特に従来のセキュリティ手段では効果的な対策が困難です。このことから、防御側は過去にないレベルのリスクに直面しており、予防的で適応力のあるサイバーセキュリティ アプローチの採用が求められています。敵対的AIに対抗するには、攻撃側と同様にAIを活用したレスポンスが必要です。
AIを用いてサイバー攻撃に対抗するには
AIを利用したサイバー攻撃に効果的に対処するには、サイバーセキュリティ戦略にAIの能力を活かすことが求められます。AIを利用したツールと戦略を実装することが、サイバー攻撃対策の重要な要素を占めるのです。
サイバーセキュリティ プログラムにAIを効果的に活用できる分野を以下に示します:
- 脅威の検出と分析: AIを非常に効果的に利用できる重要分野の1つが脅威の検出と分析です。AIを利用したセキュリティ ツールは膨大なデータをリアルタイムに分析できるため、異常なアクティビティやセキュリティ インシデントの可能性を迅速に特定できます。また、機械学習アルゴリズムを用いることで、サイバー脅威を示唆するパターンを検出して予防的な対策を実施しリスクを軽減できます。AIを利用したセキュリティ ツールはリアルタイムのレスポンス機能によってサイバー防御を最新の脅威に自動適応させることが可能です。
- セキュリティ運用の自動化: AIを利用したセキュリティ ツールはデータ ソースのオンボーディング、個別アラートの関連付け、セキュリティ情報のエンリッチ化などのセキュリティ タスクの自動化に利用できます。また、セキュリティ イベントの迅速な分析と関連付け、インシデントの範囲の見極め、適切なレスポンス アクションの提案を通じて、インシデント レスポンス アクションの自動化にも貢献します。その結果、セキュリティ チームの負荷が減少し業務が効率化されるため、より複雑で戦略的なセキュリティ問題に注力できます。さらに、高精度な自動化は平均検出時間(MTTD)と平均レスポンス時間(MTTR)を短縮できるため、サイバー攻撃の被害軽減と、脆弱性に晒される時間の最短化に有効です。
- 脅威インテリジェンス分析: 予防的な脅威インテリジェンスと予測分析はサイバーセキュリティ戦略に欠かせない要素です。AIを利用すると、多様なセキュリティ データ ソースをリアルタイムに分析して最新の脅威を特定し、潜在的な攻撃ベクトルに未然に対処できます。例えば、敵対的AI技術で生成した攻撃を学習することで、サイバー防御を継続的に改善できます。予防的防御にAIを活用すると、攻撃に先んじてリスクを軽減し、全面攻撃に発展する前に防ぐことが可能です。
これらの戦略を今実装することで、サイバー攻撃を効果的に検出して阻止する能力を高められます。
今後のトレンドと助言
サイバー攻撃とサイバー防御に関するAIの重要性は今後さらに高まる見込みです。AIを利用した攻撃の手口は今後も巧妙化し続けると予測されるため、サイバーセキュリティ戦略にも絶え間ないイノベーションが求められます。AIを利用した脅威に先手を打つには、以下の活動に優先的に取り組むことを推奨します:
- AIを利用したサイバーセキュリティ ソリューションへの注力: 進化する脅威にリアルタイムに適応可能なAI利用サイバー防御システムの実装にリソースを配分するべきです。
- 連携と脅威インテリジェンスの共有: 同業他社やセキュリティ コミュニティと脅威インテリジェンスを共有することで、AI利用攻撃に対する集合的な防御を改善できます。
- サイバーセキュリティを意識する文化の醸成: AIを用いたサイバー攻撃についてのリスクとベストプラクティスを従業員に教育することで、企業の総合的なセキュリティ体制を強化できます。
- 進化するAIテクノロジに関する最新情報を入手: 最新のAIテクノロジと、サイバー攻撃とサイバー防御両面の潜在的用途について、最新情報を絶えず入手するべきです。
AIを活用してサイバー脅威と戦う
絶えず変化するサイバーセキュリティ環境で、AIを悪用したサイバー攻撃が増加傾向にあることを認識しなければなりません。機密データ、システム、インフラを守るため、もはやサイバー防御へのAI利用はオプションではなく必須です。
脅威検出にAIを活用し、AIを用いたサイバー防御システムを実装し、予防的な脅威インテリジェンスを採用することで、サイバーセキュリティを強化しAIを利用した攻撃への強靭性を維持することが可能です。サイバーセキュリティ環境でのAI導入のポイントは、単に攻撃側に追いつくだけでなく、サイバー脅威との戦いで常に一歩先を行くことにあります。
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