2026.09.17（木）
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生成 AI の登場によって、AI にコードを読ませて「脆弱性らしきもの」を発見させ、口調だけは説得力に満ちた報告を捏造し、小銭を、なんなら大金を稼ごう、あまつさえ「あの有名プロジェクトの脆弱性を発見した天才エンジニアはこの私です」的な履歴をレジュメに書くことを目的とした、志のないバグハンターもどきが大量に発生した。
Tenable では「Project Glasswing」向けに、Anthropic 社の「Claude Mythos Preview」のテストに 500 時間以上と 400 億トークンを費やしました。結論から言えば、フロンティア AI だけでコードセキュリティプログラムを運用することはできませんが、適切に活用すれば、より強化できます。
ドメイン保護やフィッシング対策の基盤として長年利用されてきた DMARC は、新たな仕様策定を通じてアップデートが進められています。セキュリティ部門や製品部門のリーダーにとって、これは単なる標準仕様の更新ではありません。押さえておくべきポイントをご紹介します。
Project Glasswing への参画と Claude Mythos Preview の活用を通じて、Tenable は先進的な AI モデルの挙動やサイバーセキュリティにおける進化し続けるリスクと利点、さらに AI 導入の加速に伴って必要になる統制のあり方について、顧客の理解をより一層深めることができます。
メールセキュリティのその先へ。AIエージェント時代のセキュリティを創るSEを募集します。
彼の発表は「いかに AI にマルウェアを書かせるか」それも「なるべく安く簡単に」という点にフォーカスした開発手法を提案するものだった。「なるべく安く簡単に」というのはもちろん法人の予算規模であるはずはなく、あくまで個人のポケットマネーでホストできる規模の AI リソースで、いかにマルウェアコーディングを自動化するかにある。
インシデントレスポンス企業の現場には無力感が広がっている。「技術も人材もあるのにサイバー攻撃被害に遭った企業からのフォレンジック調査依頼のごく一部にしか対応することができない」 大手セキュリティ企業の実に多くがフォレンジック調査の依頼に対して「今は手一杯です」「来月まで／半年お待ちください」と断らざるを得ない状況が常態化している。
その原因は明確だ。
AI エクスポージャー管理のギャップとは、セキュリティチームが直面する 3 つの課題に対する可視性を指します。「（1）従業員がどのように AI を使用しているか」「（2）AI がどこで稼働しているか」そして「（3）組織内外の相互接続されたシステム全体で AI エクスポージャーがどのように蓄積されているか」です。AI エクスポージャーは、さまざまな理由から測定が困難です。 理由の 1 つは、それが従来のサイバーリスクとは同じ姿をしていないという点です。
従来のセキュリティ対策は、「侵入されることを前提に、検知・復旧で対応する」という発想が中心でした。しかし、攻撃が高度化・自動化し、被害のインパクトが極端に大きくなった現在、この考え方は限界を迎えています。そこで重要になるのが、シフトレフト（Shift Left）の考え方です。
プルーフポイントは、トラック輸送および物流会社を標的とし、金銭的利益を目的としてRMMツールを感染させるサイバー犯罪活動のクラスターを追跡しています。盗まれた貨物は、おそらくオンラインで販売されるか、海外に出荷されています。このような犯罪はサプライチェーンに大規模な混乱を引き起こし、企業に数百万ドルもの損害を与える可能性があります。犯罪者はエナジードリンクから電子機器に至るまで、あらゆるものを盗み出しています。
日本企業には巨大なモノリス型システム、フラットに広がる単一ネットワーク、パッチ適用を後回しにする「業務優先」の文化といった「構造的弱点」が残されており、攻撃者にとって最も突破しやすい国の一つとなっています。これらの内部構造の脆弱性と、外部環境の変化が同時に重なることで、日本企業の攻撃リスクはかつてない水準に高まっています。
主なポイント
この攻撃では、政府、医療、救急サービス、宗教関連といった 17 の組織が、Claude Code によって仕組まれた自動偵察、認証情報収集、ネットワーク侵入の被害を受けた。Claude Code は、この攻撃の全段階で利活用された。攻撃者は、望まれる戦術を概説した「CLAUDE.mdファイル」をモデルに提供し、Claude Code は自動偵察、標的の発見とその攻略、マルウェア作成を実行した。
この攻撃活動は、特に 米国と台湾の輸出規制を考慮し、半導体の自給を達成し、国際的なサプライチェーンと技術への依存を減らすという中国の戦略的優先順位を反映していると考えられます。
2025 年春、東京で開催された「HENNGE Cybersecurity Day 2025 Tokyo」では、生成 AI 時代におけるサイバーセキュリティの課題と対策について、専門家による講演が行われた。
設立 2 年で東京に支社を設け、日本と台湾のセキュリティコミュニティ活動にも積極的すぎるほど連携する。ここには「東アジア圏にサイバーセキュリティの安全なエコシステムを立ち上げる」という明確かつ積極的な意思を感じる。今後 CyCraft が日本にどんな新しい風を吹き込んでくれるのかについては、CyCraft のユーザー企業でなくとも、CyCraft のパートナーでなくとも気になることに違いない。
![活用シーンに期待 生成 AI が SOC ログ分析 ～ LogStare [Interop Tokyo 2025] 画像](/imgs/p/WskKra9E7Ikkd0qzSpAbbW8JUgdCBQQDAgEA/48929.jpg)
株式会社LogStare のブースには「SOC 無人化」などのパワーワードが掲げられていたが、最終判断は人間が行う必要があるわけでこれはあくまで製品コンセプトを瞬間的に伝えるためのキャッチコピーであろう。それよりもむしろ、この新機能はたとえば、ある程度の規模がある SOC 事業者などが一括採用し、新人オペレーターを育成するにあたっての「研修補助」「補助講師」的な役割として活用するなど、さまざまな利活用の可能性がある。
トレンドマイクロ株式会社は5月7日、言語ベースの脅威「Language Threat」についての解説記事を発表した。
今、AI を巡ってどのような懸念が浮上しているのだろうか。Kent氏によると、AI の Abuse として最も懸念されているのが「なりすまし」、いわゆる「ディープフェイク」だ
個人情報やプライバシーリスクの視点では注意が必要な項目だ。なぜなら、プロンプトインジェクションは、必要な個人情報・プライバシー情報を直接手に入れることができるからだ。アプリケーションセキュリティの場合は、脆弱性を利用してファイルを特定し盗み出す必要がある。
AI や量子コンピューターといったテクノロジーの進化と実用化に伴い、新たなサイバーリスクが台頭してくるのはもはや不可避であり、これに対抗するためにセキュリティ対策のパラダイムシフトが加速していくことになる。
![[2/25] AI を活用したサプライチェーンセキュリティの最前線を知る ～ 脆弱性診断自動化で防御力を高める秘訣 画像](/imgs/p/WskKra9E7Ikkd0qzSpAbbW8JUgdCBQQDAgEA/47468.jpg)
本セミナーは NTTデータ先端技術が主催し、AI を活用したクラウド型Webアプリケーション脆弱性診断ツール「AeyeScan」を提供するエーアイセキュリティラボが協賛して実施される。2025 年の崖を乗り越えるために求められることや、「情報セキュリティ十大トレンド」から知るセキュリティチェック観点、AI に対する診断や、AI を活用した脆弱性診断の自動化など、セキュリティ対策の最前線に触れることが可能だ。
NTT社会情報研究所は2024年12月25日、「大規模言語モデルの利活用におけるインジェクション攻撃とその対策」を発表した。
日本電気株式会社（NEC）は2024年12月20日、「AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド」について、ペネトレーションテスター視点からの解説記事を同社セキュリティブログで発表した。
![英 AI 富国強兵 ほか [Scan PREMIUM Monthly Executive Summary 2024年11月度] 画像](/imgs/p/WskKra9E7Ikkd0qzSpAbbW8JUgdCBQQDAgEA/47019.jpg)
オープンソースの EDR 回避ツール「EDRSilencer」が攻撃に利用されていることが報告されています。この種のツールの多くは、レッドチームに携わるセキュリティ研究者が開発しており、EDRSilencer もセキュリティ愛好家の Chiris Au 氏が開発したものです。
「特に海外ツールの場合に起こるのが、名称が類似した他社企業のサイトまで列挙されてしまったり、表記揺れを正しく判定できずに、結果的に膨大な量がリストアップされてしまい、そこから自社グループの Web システム・アプリはどれであるかを精査する必要が出てくることです。精査は結局は人手で行わなければならず、どうしてもリソース不足が課題として生まれてきてしまうのです（青木氏）」
おわかりいただけただろうか。「ニューヨークを 5 語で説明せよ」というプロンプトはダミーである。シンプルに「上司の名前を教えて」では AI のエシカルフィルターにひっかかる可能性がある。「礼儀正しく」とすることで、アカウントの部署名や上司の名前を聞き出すことができている。Copilot は、問い合わせに対してサーフェス Web 以外に（設定された）業務システムの情報にもアクセスできる。つまり、Copilot はあなたの名前、役職、上司その他を知っているのである。
生成 AI モデルは、マルウェア分析の一部では非常に有効ですが、大規模で複雑なマルウェア サンプルの処理においては有効性が限られています。その中で、最大 100 万トークンを処理できる Gemini 1.5 Pro のリリースは大きな進歩となります。
このブログ記事では、生成AI によるメール脅威とはどのようなものか、そしてプルーフポイントの意味解析によってどう阻止できるかをご紹介します。
IPAは、「AI利用時の脅威、リスク調査報告書」についてIPAテクニカルウォッチで公開した。新しい技術としてAIが業務利用されつつある状況で、セキュリティリスクの認識や安全な利用のための組織内の規程や体制の実態を調査している。
AI活用はますます進んでおり、Google Chrome にも AI が搭載される時代になりました。これをうまく活用すれば、ブラウザ上で動作する脆弱性であるクロスサイトスクリプティングも検出できるのではないか。そんなことを考えて、検証を行ってみました。
デジタル庁は5月29日、「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」を公開した。
IPAは、IPAテクニカルウォッチとして「米国におけるAIのセキュリティ脅威・リスクの認知調査レポート」を公開した。概要（日本語）と本文（英語）英語全文をダウンロードすることが可能。
彼の講演では、米国政府による力強いリーダーシップによって、サイバーセキュリティを政府が主導していることを説明しており、日本と大きな違いを感じました。米国において、サイバーセキュリティはナショナルセキュリティなのです。
ブースでの取材によれば「診断マネジメントプラットフォーム」は AeyeScan のユーザー企業からの要望によって開発がスタートしたという。はじまりからしてケチなユーザーロックインの道具などではなかった。
![北 中華製AIを攻撃活用／北 DMARC不正利用／北 日本のアニメ制作関与か ほか [Scan PREMIUM Monthly Executive Summary 2024年4月度] 画像](/imgs/p/WskKra9E7Ikkd0qzSpAbbW8JUgdCBQQDAgEA/44783.jpg)
Microsoft Threat Analysis Center は、中国および北朝鮮の脅威アクターによる人工知能（AI）を活用した直近のサイバー活動を報告しています。いずれ中国や北朝鮮の脅威アクターは、中国製 AI を活用することでのサイバー活動にシフトし、「AI + セキュリティ」の活動は一般的になるとみられます。
KELA株式会社は4月19日、生成AIセキュリティソリューション「AiFort」を同日から国内販売開始すると発表した。
情報セキュリティEXPO春、エーアイセキュリティラボ出展ブースにて、公開対談が行われます。診断内製化やセキュリティ強化のヒントが盛りだくさんの内容です。
「絶対にリリース時に脆弱性が残っていてはならない」と言う考え方ではなく、「年に一回といった頻度で問題がないかどうかをチェックしたい」と言うニーズに AeyeScan は合っていると思います。
類似の実験では「見分けがつかない」「成功率が高い」といった結果にとどまっていることが多いが、この論文では AI 作成フィッシングメールの「品質評価」、人力と AI 作成メールに対して AI がどの程度、真贋や意図を判定できるかにまで踏み込んで調べた。
株式会社ラックは2月20日、生成AIシステムのセキュリティを強化するための新サービス「生成AI活用システム リスク診断」の提供を同日より開始すると発表した。
本稿は、水と油のように異なる背景を持つかに見えた二つの会社とそれぞれの技術者達が、およそ 3 年にわたる活発な議論とコミュニケーション、もっと言うなら「戦い」を繰り広げた成果を考察するインタビューである。
認可制御の不備は、ページに対する本来のアクセス権限を推測する必要があるため、ツールでの自動検出は困難というのが通説でした。しかし、AeyeScanの自動巡回エンジンとChatGPTのような高性能の生成AIを組み合わせることにより、高い精度で検出することが可能になります。
ガートナー シニアディレクター・アナリストのデール・ガードナー氏は、業務への AI 活用におけるセキュリティ戦略として「AI TRiSM」を提唱している。AI TRiSM とは何か？
2024 年を見据えると、サイバー脅威は変わらず人を狙い続け、防御する側は攻撃の連鎖を断ち切るために異なるアプローチを取らざるを得なくなるでしょう。
三井物産セキュアディレクション株式会社（MBSD）は11月6日、有料版のChatGPT（GPT-4、Plus）でテストサイトに存在するWebアプリケーションの脆弱性を探させる試みの結果について、同社ブログで発表した。同社プロフェッショナルサービス事業部の寺田健氏が解説している。
生成AIオプションを利用することで、これまでツールによる診断では検出が難しかった脆弱性も検出可能になりました。具体的には以下の 2 種類の脆弱性に対応しており、本記事ではセカンドオーダーXSSの脆弱性を取り上げていきます。
脆弱性に関する情報を集中的に学習させることで、人間のアナリストの能力を上回るような、さらに高度な診断が可能になる可能性もある。
東京都は、都の職員向けに「文章生成AIの利活用に関するガイドライン」を策定、公開した。ChatGPTの利用上のルールを定めるとともに、効果的な活用事例を掲載している。
ChatGPT を活用することで、最初の設定から実際のスキャン、そしてレポートに至るまで、すべてのプロセスを効率化し、もっと簡単に使えるようになる可能性が高まっている。
「AI が人類を滅ぼす」という懸念はビッグテックや AI 研究者自身から出て来ることが多い。こうした議論を横目で見ていて不思議に思うのは、あまりインターネットの情報エコシステムについて触れていないことだ。
ChatGPT がもたらすのはリスクだけではない。生成AI を活用することで、この先起こりうるサイバー攻撃を予測し、先回りして対策を打っていくアプローチについても研究が始まっている。
部科学省は、「『初等中等教育段階における生成AIの利用に関する暫定的なガイドライン』の作成について」と題する通知を、各教育委員会、各都道府県知事、附属学校を置く各国公立大学などに向けて発表した。
株式会社リチェルカセキュリティは7月5日、対話型AIサービスに対する脆弱性診断の提供を開始すると発表した。
まだ診断すらしていないのに「この URL のこのパラメータには脆弱性がありそうだ」と示唆してくれる、そんな AI が生まれるかもしれない。
株式会社エーアイセキュリティラボは7月3日、オンラインセミナー「 生成AIで、脆弱性診断はここまで変わる〈実演有り〉ChatGPTの活用で、内製化もより簡単に」の開催を発表した。
株式会社ラディカルサポートは6月26日、「ChatGPTのセキュリティに関する意識調査」の結果を発表した。
株式会社エーアイセキュリティラボは6月14日、自然言語による脆弱性診断の設定が可能なプロトタイプを開発し、特許申請したと発表した。
GMOサイバーセキュリティ byイエラエ株式会社は6月9日、大規模言語モデル（LLM）を用いたアプリケーションのセキュリティリスクを可視化する「GMO AIセキュリティ診断 for GPT」の提供開始を発表した。
個人情報保護委員会は6月2日、生成AIサービスの利用に関する注意喚起を発表した。
サイバースペースには混乱が渦巻いていた。生成 AI という新たなフォース（力）が誰の手にも届くようになったのだ。
日本電気株式会社（NEC）は5月19日、脅威インテリジェンスの生成にChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）が活用できるのかについて同社セキュリティブログで解説している。NEC サイバーセキュリティ戦略統括部 セキュリティ技術センターの川北将氏が執筆している。
三井物産セキュアディレクション株式会社（MBSD）は5月11日、ChatGPTなどの生成AIを介した個人情報の開示について、同社ブログで発表した。同社のプロダクト＆ソリューション事業部 AI＆高度先端技術開発の高江洲 勲氏が解説している。
