アクロニス・ジャパンは、2025年下半期のサイバー脅威動向をまとめた最新レポートを公表しました。フィッシングやランサムウェアの増加が顕著で、AIを用いた攻撃も増加中であり、企業は防御体制を再構築する必要が生じています。

報告によると、テレメトリーデータを基にした分析で、電子メールを起点とする攻撃が前年より組織あたり16％、ユーザーあたり20％増加し、特に83％がフィッシング攻撃を占めていることが明らかになりました。マネージドサービスプロバイダー(MSP)が狙われる傾向もあり、関連攻撃が52％に達しています。

特にAIの悪用が深刻化しており、攻撃者は自動化された偵察活動や脅迫文の生成、ランサムウェアの交渉効率化にAIを活用しています。例えば、ランサムウェアグループ「GLOBAL GROUP」はAIを利用して複数の被害者との交渉を管理し、攻撃の効果を高めています。

また、サプライチェーン攻撃も続き、遠隔管理ツール「AnyDesk」や「TeamViewer」の悪用により1200社以上が影響を受けました。日本においては、マルウェア検知率が低いものの、ランサムウェアの検出率は世界3位を記録しており、攻撃者の関心の高さが浮き彫りとなっています。

同社幹部は、AIは既存の攻撃手法を高速化するツールとして活用されていると指摘し、企業には、AIを活用した攻撃に対する強力な防御体制の整備が求められています。

GMOインターネットグループのGMOフラットセキュリティ（東京・渋谷）は、3日にAIを活用した新機能を提供開始した。この機能では、外部プログラムを使用する際の安全性をAIが診断し、特にサプライチェーン攻撃からソフトウェア開発者を守ることを目的としている。

近年、ソフトウェア開発ではオープンソースプログラムが広く利用されるようになり、外部プログラムのセキュリティ確保が重要な課題となっている。この新機能は、AIを用いて外部プログラムのコードを徹底的に分析し、潜在的な脆弱性を特定する。同社の技術により、開発者は安全性を強化しつつ、効率的な開発を行うことができる。

また、GMOフラットセキュリティは自社開発と外部プログラムの組み合わせにより、柔軟なソフトウェア開発を実現し、競争力を高める狙いがある。この新機能の導入により、特にサプライチェーン攻撃に対する防御力が向上し、企業のセキュリティを強化することが期待されている。AIの診断は、開発プロセスそのものの信頼性を高め、リスクを軽減する具体的な成果をもたらす。

ハッカーが米新興企業アンソロピックのAIチャットボット「クロード」を悪用し、メキシコ政府機関から機密の税務情報や有権者情報を大量に盗んでいたことが判明しました。この調査は、イスラエルのサイバーセキュリティ企業ガンビット・セキュリティーが行ったもので、ハッカーはスペイン語で指示を出し、政府ネットワークの脆弱性を特定するだけでなく、データ窃取を自動化する手段も構築していたことが明らかになっています。

このサイバー攻撃は昨年12月から約1カ月続き、合計150ギガバイトの流出データには1億9500万人分の納税記録に関する文書、さらには有権者記録や政府職員の認証情報が含まれていました。ガンビットは、特定の組織による犯行であるかは確認していませんが、外国政府との関連も不明です。

アンソロピックはガンビットの指摘を受け、関連アカウントを凍結し、今後の不正利用を防ぐために、クロードの最新モデルに悪用を検知・遮断する機能を組み込んでいます。この事件は、AIがサイバー犯罪においても技巧を凝らした手法として利用されていることを示しています。最近の研究では、AIツールを使用して、数十カ国で600台以上のファイアウォールに侵入した事例も報告されています。 AIの進化は、サイバーセキュリティにおける新たな課題を生み出しています。

商用AIサービスの普及により、技術力の低い攻撃者でも大規模なサイバー攻撃を実行できるようになっています。Amazon Threat Intelligenceが行った調査によると、ロシア語を話す攻撃者が生成AIサービスを利用し、55か国以上で600台を超えるFortiGateデバイスを攻撃した事例が確認されました。この攻撃は、外部に公開された管理ポートと脆弱な認証情報の悪用によるもので、AI技術により昔よりも効率的に実行されています。

具体的には、攻撃者はAIによる攻撃計画を作成し、段階的なエクスプロイト手順や成功率の見積もりを生成しました。また、AIを利用したツールによって、VPN接続の自動化や大量スキャンが行われ、攻撃を大規模に展開することが可能となりました。これにより、通常の技術力では実行できなかった複雑な作戦を、より少ないリソースで達成できる環境が整ったのです。

このような攻撃に対処するためには、基本的なセキュリティの強化が依然として最も効果的です。具体的には、境界デバイスのパッチ管理、認証情報の管理、ネットワークのセグメンテーション、そして侵害後の痕跡に対する検出機能の強化が求められます。さらに、AIを利用した脅威に対する積極的な防御が不可欠です。