2024年のパリオリンピックは、約10,000人のアスリートが204か国から参加し、16日間にわたって329のイベントが行われる中で、大きな成功を収めました。しかし、当局はサイバーセキュリティに関連する脅威と戦うことが重要でした。

フランスのサイバーセキュリティー局（ANSSI）は、高度な脅威インテリジェンス、リアルタイムの脅威監視、インシデント対応を導入しました。AIは、クリティカルな情報システムのセキュリティ確保や機密データの保護に役立てられ、特に『アルゴリズムによるビデオ監視』が試験的に使用されました。このAIシステムは、放置された荷物や武器、異常な人の動き、火災などを検出することにより、大規模な事件の予防に貢献しました。

さらに、当局は国際機関と連携し、サイバーセキュリティチームに包括的なトレーニングを提供。MITRE ATT&CKなどのフレームワークを用いて、脅威を予測し対策を講じました。結果として、オリンピック期間中には140件以上のサイバー攻撃が発生しましたが、競技の中断には至りませんでした。

偽情報やチケット詐欺も問題となりましたが、主催者は77の偽サイトを特定し、高度な脅威インテリジェンスを活用して対応しました。最終的に、オリンピックは大きな混乱やデータの盗難もなく、成功裡に開催されました。AIの導入は、サイバー脅威に対する防御力を向上させ、イベントの安全を強化する重要な役割を果たしました。

人工知能（AI）が人間を打ち負かした囲碁対決を皮切りに、AI技術はビジネスや日常生活のさまざまな場面で広がりを見せています。例えば、ショップの受付ロボットや音声認識付きのスマートフォン、Web検索エンジン、天気予報がその具体例です。私たちは意識せずとも、これらのAI技術を日常生活で利用しています。

最近では情報セキュリティの分野にもAI技術が実装され始めています。AIは、大量のデータ解析において優位性を発揮し、リアルタイムで脅威を検知し迅速に対応する能力を持つセキュリティ製品を生み出しています。ウイルスやランサムウェアの検出においては、パターン認識アルゴリズムを駆使し、新たな攻撃手法にも効果的に対応可能となっています。

しかしAIには限界もあり、未知の攻撃や異常の検出には課題が残ります。誤検出や見逃しのリスクも存在するため、従来のセキュリティ技術との組み合わせが鍵となります。また、AIの学習機能により、セキュリティ製品は継続的に進化し、変化するセキュリティ環境に適応する力を持ちます。

AIの利点を最大限に活かしつつ、専門家と連携することで、より効果的なセキュリティ対策を構築することが求められています。リスクを最小限に抑える戦略が、今後のセキュリティ対策の成功に不可欠です。

ブレット・ジョンソン氏は、個人情報の窃盗で多額の利益を上げた後、シークレットサービスのセキュリティ・コンサルタントとして活動しています。彼が警戒している新たなサイバー脅威は「ディープフェイク」、「詐欺ファーム」、そして「合成ID」の3つであり、これらは全てAI技術に支えられています。彼は自身の経験をもとに、詐欺から身を守るために信用情報アクセスのロックや、不正を早期に察知するアラート設定など、効果的な対策を提案しています。

AIの進化に伴い、サイバー犯罪はより複雑化しており、特にディープフェイク技術はオンライン詐欺の核心となっています。例えば、実在の人物と見分けがつかないディープフェイクを利用した詐欺では、犯罪者がターゲットの信頼を得やすくなり、被害を拡大させています。実際、2024年には、ディープフェイク映像を用いてCFOのように見える人物から送金指示を受けた経理担当者が、2500万ドルを超える不正送金を承認してしまったケースが報告されています。

AIは、話し方の模倣や個人の特性に合わせたメッセージ作成を迅速に行うことで、詐欺手法の効果を増大させています。ジョンソン氏は、このようにしてオンライン環境で得る情報の信頼が脅かされていると警告しています。AIの適切な活用と、セキュリティ対策の強化が今後ますます求められるでしょう。

トレンドマイクロは、サイバー攻撃に特化したAIエージェントの調査レポート「VibeCrime〜エージェント型AIサイバー犯罪の次世代に向けた組織の備え〜」を公開しました。このレポートでは、AIを駆使したサイバー攻撃の進化を詳細に解説しており、2026年にはAIエージェントが自律的に偵察や初期侵入、ランサムウェアの感染攻撃などを実行する予測が示されています。

具体的なアプリケーションとして、自動車のナンバープレート読み取りを基にしたターゲット型フィッシングが挙げられます。AIエージェントは、攻撃対象のシステムの脆弱性を偵察し、不正ツールやダークウェブのリソースと連携して脅威を展開します。また、詐欺やフィッシングを行うために、メールやSNSを利用するエージェントも存在します。

レポートにおけるAIエージェントは、計画、実行、判断、学習が可能であり、オーケストレーション層によって戦略的に指揮されます。データ層は、盗まれた情報や被害者プロファイルの蓄積を支援し、システム層は犯罪者が利用するインフラストラクチャを活用します。このように、サイバー攻撃用AIエージェントは、法人組織に対して前例のない規模と複雑さでの攻撃を実現します。