海外のセキュリティ企業の報告を「AIセキュリティ短信」で追っているIPAは、今年の変化として、AIエージェントによる攻撃が研究者の実証報告から実際のインシデントの報告へ移ったことを挙げた。ただし、人間が背後にいてAIに攻撃の工程を担わせる「半自動攻撃」は複数の報告から類型として成り立つと見る一方、人の関与なしに完結する全自動の攻撃については評価を示していない。個別の事例を独自に検証する立場にないことも明言した。
侵入テストの自動化を研究するラックの豊田宏明氏（AI技術グループ）は、ラボ環境では多くの作業を自律処理できるようになったが、高度で複雑な攻撃シナリオでは専門家の補助なしに完遂できないケースが残ると答えた。攻撃が止まる原因はツールの実行や状態管理ではなく、タスクの複雑さとモデルの推論力にあるという。米田氏は攻撃者側の現在地を、人間が方針を決めてAIが探索と実行を速める運用が実戦的な規模に達しつつある段階と見ている。
点検するのは自社の公開サーバー
佐々木氏は、既存の脆弱性対策と推奨されるAPIの設定・運用をしている組織は今回の攻撃を防げており、「現時点では基本的な対策がまだ有効です」と述べた。NTTセキュリティ・ジャパンの担当者も、攻撃者が人からAIエージェントに変わったからといって、対応の現場で実施することは変わらないと答えた。
AIが攻撃者の道具になったことは、攻撃者側のサーバーから裏付けられた。一方で、被害企業の手元にはその痕跡が残らず、どの流出がAIによるものかは今後も公表されない見通しだ。企業にとって、それを待つ意味はない。攻撃者が安く大量に試せるようになった以上、狙われる条件は会社の規模や知名度ではなく、公開サーバーに古い穴が残っているかどうかに移った。
点検する場所は決まっている。自社のアプリやサイトが接続するサーバーに、NICTが挙げた4種類の不備が残っていないか、そのサーバーのログに身に覚えのない大量のアクセスがないかだ。誰に聞いても答えが揃ったのは、やるべきことが以前から変わっていないという点だ。変わったのは、それを後回しにしたときの代償の大きさだ。
※ログイン後、コメント入力が可能です。