すべてのAIアプリケーションが安全というわけではなく、多くのものは脆弱性にさらされやすい。AIはスイスアーミーナイフのようなものです。悪意ある者の手に渡れば、引き起こす損害の規模は壊滅的です。
各国の技術監視機関は最新の勧告で、敵対的攻撃、データポイズニング、プロンプトインジェクション、モデル逆算、幻覚悪用といったAIの技術的問題について、世界中のユーザーに警告を発しています。AIは革新の象徴と見なされる一方で、高度なサイバー脅威を仕掛ける手段にもなり得る。AIを活用したサイバー攻撃は、通信、医療、フィンテック、ITなどの産業を標的とし、政府機関さえも狙っている。
本ガイドでは、AIサイバー攻撃の仕組み、その種類、そしてAIを活用したサイバー攻撃を防ぐ方法について検証する。
AIを活用したサイバー攻撃とは？
簡単に言えば、AIサイバー攻撃とは、AIを利用して攻撃を設計・展開する者によって仕掛けられる脅威です。例えば、AIを用いて悪意のあるコードを作成し、ユーザーのデバイス上のアプリに注入する場合、それはAI生成型サイバー攻撃の一例となります。
AIは、調査活動、被害者や脅威の偵察、個人情報や機密データの収集方法に関する助言などに利用される可能性があります。脅威アクターがAIの検閲ルールやモデルのバイアスを回避できる場合、グローバルなエコシステムに重大な危険をもたらす恐れがあります。
AIサービスは脅威アクターが身元を隠蔽し、データ侵害を引き起こし、デジタル世界での痕跡をより巧妙に消すのを支援します。特に法的問題に関して、重要な判断に対する回答を得ることで質問し支援を得ることが可能です。また、AIサービスは、違法行為や医療行為から人々を守るのにも役立ちます。
サイバー犯罪者は攻撃にAIをどのように利用するのか？
サイバー犯罪者は、攻撃のパフォーマンスを向上させ、攻撃経路を変更するためにAIを利用することができます。AIは脅威検知技術をリアルタイムで改変・適応させ、最新のサイバーセキュリティツールでも検知困難な攻撃を実現します。AI技術により攻撃者は組織の対応前に高速攻撃を仕掛けられ、攻撃の高度化を促進。やがて現代的な回避技術を突破するレベルに達します。AIは攻撃者が組織の防御策を文書化し、それに対する対抗戦略を構築するのを支援する。
悪意のあるGPTはユーザーのプロンプトに応答して知的なテキストを生成し、攻撃への対応を困難にする。AI搭載ランサムウェアは現実的な脅威であり、攻撃者は様々なAI・機械学習技術を用いて異なる業務プロセスやモデル開発領域を標的とできる。データポイズニング攻撃は、組織のモデルの正確性と客観性に影響を与えるために、偽の、または誤解を招く情報をトレーニングデータセットに注入することを含みます。一部の攻撃ではモデルデータに微妙な変更を加え、誤分類エラーを引き起こすだけでなく、標的のパラメータやモデル構造そのものを改ざんすることさえ可能です。
AIを活用したサイバー攻撃の主な種類
AIを活用したサイバー攻撃で最も一般的な種類は以下の通りです：
ソーシャルエンジニアリング攻撃
AIベースのソーシャルエンジニアリング攻撃は急速に増加しています。AIアルゴリズムは、調査、巧妙に作成された説得力のあるメールの作成、人間の行動操作に利用可能です。標的に金銭や高価値資産の所有権移転を承諾させることが可能です。AI生成メールは、システムへのアクセス許可を認めさせたり、機密情報の提供を促したりする説得力を持っています。ハッカーは特定のペルソナを開発・採用し、現実的なシナリオを構築して実際の注意を引きつけられます。個人に合わせたメッセージを作成し、動画映像、音声記録、その他の要素といったマルチメディア資産を生成することも可能です。
ディープフェイク
攻撃者はインターネット上に頻繁に出現するディープフェイクを作成し、組織の役職者を模倣できます。偽情報キャンペーンやフェイクニュースは、注目を集める事件で悪名高いほど一般的になりつつあります。例えば、攻撃者は組織内の公的機関の既存映像を利用し、改ざんされた動画や音声記録を作成できます。AIを用いてその人物の声を模倣し、顔を複製し、特定の行動を実行させたり指示を出させたりできます。組織内の他の全員が騙されるのは、これらのディープフェイクが超現実的で、偽物と本物を見分けられないためです。
AIマルウェアとウェブスクレイピングボット
サイバー攻撃者は、検知ソフトウェアを回避し対策に適応させるため、マルウェアにAI機能を組み込んでいる。AIベースのマルウェアは失敗した攻撃から学習し、動作を調整し、新たな脆弱性を自動的に発見できます。AIベースのウェブスクレイピングボットも、CAPTCHAやレートリミッターといった標準的なボット検知手法を回避可能です。これらのボットは個人情報や競合データを含む膨大な機密データをウェブサイトから収集します。人間の閲覧パターンを模倣し、IPの代理サーバーをローテーションさせ、タイミングを調整してセキュリティ警告を回避します。これにより、顧客情報や機密データをオンラインで保管する企業にとって非常に悪質な脅威となります。
AIを活用したサイバー脅威を検出する方法とは？
AIサイバー攻撃の検知には、高度な監視ハードウェアと行動分析ツールが必要です。AIによる活動の特徴である可能性のある、異常なネットワーク使用パターン、データアクセス要求、ログイン試行を探してください。AIによる攻撃は機械速度で実行される可能性が高いため、異常なボリュームや活動率の急上昇は直ちに警報を発すべきです。
日常的な慣行の基準を作成し、変動を特定する異常検出ツールを活用してください。これらは、複数の異なる軸に沿ってユーザーとシステムの活動を同時に監視する必要があります。例えば、アカウントが異常なリソースセットを開設したり、オフピーク時にこれを行う場合は、AI駆動型攻撃を示している可能性があります。
防御策の段階的かつ反復的なテストを推進してください。AIシステムは大規模攻撃前に徐々にテストを行います。実資産を危険にさらすことなくAI攻撃者を誘い出し暴露するための囮システムを採用し、その戦術を学びましょう。
認証ログを体系的に分析し、不可能な移動パターンや2つの地理的位置からの同時アクセスを検知する。AI環境は分散型ネットワークを通じて地理空間ブロックを迂回しようとする可能性がある。また、異常なデータ流出パターンも検索すべきである。AI攻撃は、ボリュームベースの検知ツールを回避するように設計されたパターンでデータを流出させるためだ。
AIを活用したサイバー攻撃を防ぐベストプラクティス
AIを活用したサイバー攻撃を防ぐ第一歩は、犯罪者がスキルを高めデータ侵害を引き起こすために用いる戦術を理解することです。AIアルゴリズムは人間のようにCAPTCHAを解読し、アカウント乗っ取りによって機密情報を窃取できます。ハッカーはAIを活用してパスワードを解読し、ブルートフォース攻撃を仕掛け、ネットワークやシステムへの侵入を強行します。
さらにAIを用いてキーストロークを盗聴し、過去のパターンを分析することで、最大95%の精度でパスワードを推測することも可能です。音声指紋認証の模倣もサイバー犯罪者が用いる手法の一つで、あなたの声を複製し、家族や友人に対して悪用します。AIが活用される一般的な手法を理解した上で、AIを利用したサイバー攻撃を防ぐ対策を取りましょう。具体的な方法をご紹介します：
多要素認証を有効にする
多要素認証を導入すれば、AIが回避できない追加のセキュリティ層が構築されます。攻撃者は複数のデバイスへのアクセスが必要となり、異なる認証方式を切り替える必要があります。これによりアカウントへの不正侵入が大幅に困難になります。生体認証、認証アプリ、ワンタイムパスワードを組み合わせて使用できます。たとえ攻撃者がパスワードを推測し最初の試行で突破できたとしても、追加の防御層が侵入を阻止します。
強固なパスワードの使用
ChatGPT以前の時代から強固なパスワードは必要でした。しかし今や超強固なパスワードが求められます。具体的には、英数字と記号を組み合わせたパスワードを作成することです。特殊文字を含め、15文字以上の長さにしましょう。全てのアカウントで同じパスワードを使用しないでください。パスワードの再利用は絶対に避けてください。全てのパスワードを覚えられない場合は、パスワード管理ツールの利用を開始し、ウェブブラウザにパスワードを保存することは絶対に避けてください。
モバイル端末のセキュリティ強化
Wi-Fiの自動接続設定をオフにし、常にVPNを利用してください。また、盗難時に遠隔で端末を初期化できる設定を有効にしておくべきです。モバイル端末にデータを保存しないでください。モバイル端末はノートパソコンやデスクトップよりも安全性が低いとされているため、使用時には最善のサイバーセキュリティ対策を講じる必要があります。ソーシャルメディアや電話番号が共有されるオンラインアカウントで個人情報を共有しないでください。電話番号はメールアカウントやその他のアカウントへの侵入経路となり得るため、オンラインでの開示は極力避けてください。頻繁な更新とパッチ適用
AI自動化攻撃ツールは学習データで訓練されるため、ネットワークシステムやユーザー情報を常に更新すれば、AIが即座に悪用することは困難です。ソフトウェアの更新、脆弱性の修正、最新バグの修正、OSの最新版へのアップグレードを頻繁に行いましょう。これらの簡単な対策で、ハッカーがデバイスへのアクセスに悪用する多数の脆弱性を軽減できます。
AIを活用したサイバー脅威への対応方法とは？
組織は、AIベースのフィッシングやディープフェイク詐欺による金融詐欺に対抗するため、厳格な検証プロトコルとプロセスを適用すべきです。行動分析技術を導入し、異常な取引パターンを追跡するとともに、不正な要求を認識できるよう従業員教育を徹底する必要があります。
潜在的な被害を最小限に抑えるため、インシデント対応計画の策定にも取り組むべきです。AIを活用したサイバー攻撃を予防する方法を知ることも同様に重要です。優れたAIインシデント対応計画には、影響を受けたシステムを隔離するための即時対応手順が含まれます。また、将来のインシデント防止に向けた侵害分析の支援や、外部関係管理戦略の伝達も行うべきです。
次のステップは、機密データを保護するための強力なアクセス制御と暗号化の実施です。企業は、新たなAIベースの脅威を認識し対応できるよう従業員を訓練しなければなりません。
AIベースのサイバー攻撃にリアルタイムで対応するため、AI脅威検知とセキュリティソリューションを導入すべきです。システムの定期的なパッチ適用と更新は潜在的な脆弱性を軽減します。また、ディープフェイクやソーシャルエンジニアリング詐欺に対処する際、従業員は要求を承認するだけでなく、本人自身に確認を取ることを推奨します。これらの対策は全て、AIを活用したサイバー脅威への対応と対処に役立ちます。
FAQs
AIを活用したサイバー攻撃とは、AIの支援を受けて発動、作成、または構築されるあらゆる種類の脅威を指します。これには、AIで作成されたソーシャルエンジニアリングキャンペーンやフィッシングメールなどの脅威が含まれます。また、被害者の調査や特定のセキュリティ対策の回避など、攻撃の特定側面を自動化するツールも該当します。AIベースの攻撃は潜在的な脆弱性の発見、セキュリティ運用の停止、時間の経過とともに適応し検出を回避するマルウェアの作成も可能である。
AI駆動型脅威を検知したら、影響を受けたシステムを同時に隔離し、さらなる拡散を防止してください。インシデント対応チームを起動し、攻撃ベクトルを評価して被害を封じ込めます。悪意のあるコードを除去する間、フォレンジック調査のために証拠を元の形式で保存してください。継続的な活動を示す異常なパターンがないかネットワークトラフィックを監視してください。アクセスされた可能性のあるデータを特定し、法的通知要件を遵守してください。最後に、セキュリティ上の弱点を特定し、将来の同様の攻撃に対する追加対策を講じるため、事後検証を徹底的に実施してください。
ゼロトラストアーキテクチャは、場所や立場に関係なく、リソースへのアクセスを試みるすべての人を認証することでAI攻撃を阻止します。内部の信頼できるネットワークという概念を廃止し、すべてのアクセス要求を悪意のあるものと見なします。厳格なID認証、最小権限アクセス、マイクロセグメンテーション、継続的監視を通じて、ゼロトラストはAI技術が利用可能な攻撃対象領域を大幅に縮小します。ネットワーク横断的な横移動を阻止し、第一防衛ラインが突破された場合でも被害を封じ込めます。
AI駆動型サイバー攻撃が増加しているのは、攻撃者の能力を飛躍的に高めつつ必要な専門知識を低減するためです。これらのツールは膨大なデータセットを分析して脆弱性を発見し、防御策に自動適応し、オペレーターの介入なしに継続的に動作します。AIにより、高度にカスタマイズされたソーシャルエンジニアリング攻撃を大規模に展開したり、詐欺目的のリアルなディープフェイクを作成したりすることが可能になります。AIソフトウェアがより入手しやすく高度になるにつれ、従来は精鋭ハッカー部隊が必要だったような洗練された攻撃キャンペーンを、技術力の低い攻撃者でも開始できるようになるのです。
