アサヒグループも被害に ―製造業を揺るがすランサムウェア攻撃

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製造業を揺るがすサイバー攻撃アイキャッチ画像

2025年9月末、アサヒグループホールディングスがランサムウェア攻撃を受け、出荷停止により一部商品が市場から姿を消しました。本事件は、サイバー攻撃が単なる情報漏洩にとどまらず、社会生活や経済活動にまで大きく影響を及ぼす時代を象徴しています。本記事では、近年の事例をもとに、製造業が今取り組むべきセキュリティ対策を考えていきます。

国内組織を狙うサイバー攻撃の脅威

2025年9月末、アサヒグループがランサムウェア攻撃を受け、複数拠点で受注・出荷システムが停止しました。一部の工場では生産ラインの稼働停止を余儀なくされ、復旧には時間を要し、決算処理にも影響が生じています。本事件は、サイバー攻撃が組織内部にとどまらず、流通・販売・消費の現場にまで波及することを社会に強く印象づけました。

多くのサイバー攻撃は依然として情報流出や業務データの暗号化など、社内で完結する被害が中心です。ところが今回の事案では、生産と出荷が止まったことで、店頭から商品が一時的に姿を消すという形で消費者の目にも影響が見えるようになりました。 サイバー攻撃が経済活動だけでなく、日常生活の不便という形で現れることを実感させた象徴的な出来事だったといえます。

製造業が狙われる主な理由

経済的インパクトが大きい

生産ラインの停止は即座に損失を生み、納期遅延や契約不履行にも直結します。攻撃者にとっては「止めれば払う」確率が高く、身代金要求の成功率が高いと見込める業種です。

技術的な脆弱性が残りやすい

製造設備は長寿命で、古いOSやサポート終了機器が残っている場合が多く、パッチ適用や更新が困難です。攻撃者はこうした「更新できない装置」を標的にします。

サプライチェーン構造による攻撃のしやすさ

製造業は多くの委託先やサプライヤーとネットワークを共有しており、外部接続が多い構造です。攻撃者は、セキュリティが弱い取引先を突破口にして本体へ侵入します。

ITとOTの融合による弊害

近年、工場システム(OT)と情報システム(IT)の連携が進んでいます。このことにより、どの部分をどのように防御すべきかが把握しにくくなっており、セキュリティ対策の難易度は増しています。

これらの要因が重なることで、製造業は「狙いやすいターゲット」として攻撃者から認識されている可能性があります。このように、製造業を取り巻くサイバー脅威は、単なる情報漏洩リスクにとどまらず、事業停止や混乱に伴う社会的責任を負う可能性に繋がります。次項では、こうした脅威で、国内で発生したランサムウェア攻撃の事例を取り上げ、その実態を見ていきます。

ランサムウェア攻撃の事例

ここでは、国内で実際に発生したランサムウェア攻撃の事例を紹介します。いずれも公式発表に基づく事実であり、攻撃が一組織の問題にとどまらず、取引先や社会全体へ影響を及ぼしたことを示すものです。

時期被害組織概要
2025年9月アサヒグループホールディングス出荷停止が発生し流通に影響
2024年6月KADOKAWAグループ社内システム障害で業務に影響
2024年5月岡山県精神科医療センター電子カルテが暗号化され業務に影響
2022年2月小島プレス工業部品供給停止で全工場が稼働停止
相次ぐランサムウェア被害の実例

アサヒグループホールディングス(2025年9月)

2025年9月末、アサヒグループがランサムウェア攻撃を受け、グループ各社で受注・出荷システムが停止しました*1 。この攻撃により複数の国内工場が一時的に生産停止となり、復旧には時間を要することになりました。また情報漏洩も確認されており、被害の影響範囲は大きなものとなりました。さらに酒類の生産・出荷・物流にまで影響が及び、有名銘柄の商品が一時的に市場から姿を消すという形で消費者にも影響が及びました。この事件により、組織の被害が供給網を介して社会的混乱へ発展することを多くの人が強く意識することになったといえます。

KADOKAWAグループ(2024年6月)

2024年6月KADOKAWAグループがランサムウェア攻撃を受け、社内システムの一部が暗号化されました(公式発表に基づく*2 )。業務の一部が停止し、コンテンツ制作といった事業基盤への影響も懸念されました。

岡山県精神科医療センター(2024年5月)

2024年5月、岡山県精神科医療センターは、電子カルテなどを含む院内システムがランサムウェア攻撃により暗号化され、診療や検査業務に支障をきたしたことを発表しました*3 。復旧までに数週間を要し、医療分野のサイバーリスクの高さを示す事例となりました。

小島プレス工業(2022年2月)

2022年2月末、トヨタ自動車の主要部品サプライヤーである小島プレス工業がランサムウェア攻撃を受けました*4。この影響で、国内で複数の工場やラインが一時停止する事態となりました。攻撃は子会社ネットワーク経由で発生し、リモート接続機器の脆弱性が悪用された可能性が指摘されています。このケースは、1社の停止が供給網全体の生産停止に波及した典型例であり、サプライチェーンリスクの深刻さを示しています。

上記の事例から以下のような点が読み取れます。つまり、ランサムウェア攻撃は単なるITトラブルではなく、経済活動全体を揺るがすリスク要因になっているといえるでしょう。

①侵入経路の多様化

フィッシング、VPN機器の脆弱性、リモート接続など、攻撃者が複数の経路を用いている。

②被害が社会に波及する構造

生産・出版・医療・自動車といった分野で、組織活動が止まると消費・生活・流通に影響が現れる。

③サプライチェーンの連鎖性

サプライチェーンの上流や下流に、被害が波及しています。特に自動車業界の事例は、関連会社一社の停止が系列全体の操業に影響するという顕著な例だと考えられます。

製造業が抱えるセキュリティリスク

前述のとおり、ランサムウェア攻撃は一組織の被害にとどまらず、サプライチェーン全体へ連鎖的に影響を及ぼす事例が増えています。ここでは、製造業特有のリスクを整理します。

制御システム(OT)への攻撃

製造業では、生産ラインを制御するOT(Operational Technology)システムが稼働の中心を担っています。近年、業務効率化のためにITネットワークやクラウドと接続するケースが増え、外部からの侵入経路が拡大しています。IPAは、OTを含む生産システムのサイバーリスクとして、ネットワーク分離や境界対策の重要性を指摘しています。ITとOTが連携する環境では、設計段階から防御を考慮しなければ、組織全体の稼働に影響を及ぼすおそれがあります。

生産データ・設計情報の漏洩

設計図面、加工条件、検査データなどの機密性の高い情報が外部に流出した場合、模倣や不正利用といった経営上の損失につながるおそれがあります。IPAの実践プラクティスでも、製造データの漏洩が組織活動に重大な影響を及ぼす点が指摘されています。また、キーエンスの解説では、クラウド連携や外部システム活用の増加により、情報流出経路が多様化しているとしています。

サプライチェーンを介した被害拡大

製造業は、部品の調達や設計、加工、物流などを多くの委託先と連携して行う業種です。 自社が堅牢でも、取引先のセキュリティが十分でなければ、そこがリスクの入口となる可能性があります。こうした複雑で多岐にわたるサプライチェーン構造では、一つの組織の障害が全体の生産活動に波及するおそれがあります。

事業継続への影響

サイバー攻撃によるシステム停止は、生産遅延・品質問題・納期トラブルなどを引き起こし、取引先との信頼関係や市場供給に直接影響します。2025年のアサヒグループの攻撃事案では、受注・出荷システムが止まり、一時的に有名銘柄の商品が店頭から消えるという事態が発生しました。また、2022年の小島プレス工業での工場停止では、部品供給の途絶が主因となり、最終組立ラインまで稼働が止まりました。

両社に共通するのは、「一部の停止が連鎖的に拡大し、経営活動そのものを揺るがす」点です。被害が長期化すれば、納期遅延や契約不履行から損害賠償・ブランド毀損にも発展しかねません。こうした攻撃は今や、情報システムの問題ではなく、経営継続(BCP)全体を試す脅威となっています。いずれも、単一部門で解決できるものではなく、経営・現場・サプライヤーが一体で取り組むべき経営課題です。

セキュリティ対策の進め方

サイバー攻撃は生産現場の稼働や事業継続に直結する問題となっています。特に製造業では、IT/OTの境界を越えて被害が拡大する傾向があり、どこから手をつければよいのかが分かりにくいのも現実です。ここでは、経営層と現場が一体となって取り組むための基本方針を4つの段階で整理します。

情報資産の整理とリスクの可視化

まず、自社のシステム・設備・データなど、守るべき資産を明確に把握することが出発点です。特にOT環境では、稼働中の機器や通信経路が属人的に管理されているケースも多く、資産の洗い出しが不十分なことがあります。可視化によって、どこに脆弱性や依存関係があるかを明確にし、優先度を付けた対策計画を立てることが重要です。

従業員教育とセキュリティ意識の向上

システム面の強化だけではなく、人の意識と行動が対策の成否を左右します。メール添付やUSBメモリを経路とする感染事例はいまだ多く、日常的な警戒心の欠如が被害拡大につながります。定期的な研修や演習を通じて、「自分たちの作業が会社全体の防御につながる」という認識を浸透させることが求められます。

ポリシー策定と体制整備

経営層が主導し、セキュリティポリシーを策定して明文化することも不可欠です。製造業におけるセキュリティは「安全」「品質」「納期」と並ぶ重要事項です。インシデント対応手順や通報ルートを明確化し、現場が即応できる体制を整えることで、被害の長期化を防ぎます。

専門家との連携と継続的な改善

すべてを自社内で完結させるのは困難です。特に制御系ネットワークや脆弱性診断など、専門知識を要する分野はセキュリティベンダーとの連携が効果的です。また、定期的な点検・アセスメントを通じて、対策の有効性を確認し、改善のサイクルを回すことが重要です。

SQAT.jpでは関連記事を公開しています。こちらもあわせてぜひご覧ください。
産業制御システムセキュリティのいまとこれからを考えるhttps://www.sqat.jp/information/5099/

まとめ:禍を転じて福と為す

今回取り上げたような事例は、いずれも深刻な被害をもたらしましたが、その一方で、社会全体がセキュリティの重要性を再認識する契機ともなりました。サイバー攻撃の脅威は避けられない現実ですが、それをきっかけとして自社の体制を見直し、他社との連携を強化することで、より強靭なサプライチェーンを築く機会にもなります。「禍を転じて福と為す」——すなわち、被害を教訓として組織の成熟へと変えていく姿勢こそ、これからのセキュリティ経営に求められる考え方となりえるのです。

BBSecでは

SQAT® ペネトレーションテスト

ペネトレーションテストでは、自組織において防御や検知ができていない領域を把握するため、多様なシナリオによる疑似攻撃を実行してシステムへの不正侵入の可否を検証します。ペネトレーションテストの結果は、今後対策を打つべき領域の特定や優先順位付け、対策を実施する前の回避策などの検討に役立てることが出来ます。

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    【2025年最新】日本国内で急増するランサムウェア被害-無印良品・アスクル・アサヒグループの企業の被害事例まとめ-

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    日本国内で急増するランサムウェア被害事例まとめアイキャッチ画像

    2025年、日本国内でランサムウェア被害がかつてない勢いで拡大しています。無印良品、アスクル、アサヒグループなど名だたる企業でシステム障害や物流停止が発生し、社会インフラにも影響が波及。中小企業を狙う攻撃も急増し、もはやどの組織も例外ではありません。本記事では、最新の統計と主要な被害事例をもとに、日本で深刻化する脅威の実態と求められる対策を解説します。

    日本国内で深刻化するランサムウェア被害の現状

    2025年に入り、日本ではランサムウェアによるサイバー攻撃が過去にないペースで増加しています。警察庁「令和7年上半期における サイバー空間をめぐる脅威の情勢等について」の統計データによると、2025年上半期だけで116件もの法人・団体被害が確認され、3期連続で100件を超える高水準が続いています。特に、製造業や物流、医療機関、教育関連といった社会インフラを支える業界が標的にされる傾向が顕著です。

    Cisco Talosの分析「2025年上半期における日本でのランサムウェア被害の状況」によれば、被害数は前年同期比1.4倍と急増し、約7割が資本金10億円未満の中小企業だったことから、攻撃者が「防御の甘い組織」を狙っている実態が浮き彫りとなっています。加えて、感染経路の多くでVPN機器やリモートデスクトップ経由の侵入が確認され、テレワーク環境に潜む脆弱性が依然として主要なリスク要因となっています。

    無印良品のネットストア停止、物流依存の脆弱性が露呈

    10月19日夜、良品計画が運営する「無印良品ネットストア」が突如として受注・出荷停止に追い込まれ、多くの利用者がアクセス不能となりました*5。原因は、配送委託先であるアスクル株式会社のシステムがランサムウェアに感染し、物流中枢が一時的にまひしたことにあります。復旧作業は続いているものの、再開時期は未定であり、公式アプリ「MUJIアプリ」にも障害が波及。店舗販売は継続しているものの、サプライチェーン全体の連動性が高い現代における、小売業の脆弱さを象徴する事例といえます。この一件を受けて、他企業でも外注先のセキュリティ体制見直しが急務となっています。

    アスクル全システム停止、全国的な影響が拡大

    事件の中心にあるアスクルでは、自社のWebサイト、FAX注文、会員登録、返品受付など主要サービスがすべて停止に追い込まれ、企業間取引にも連鎖的な影響が出ました*2 。特に、医薬品関連業務を扱う「ロハコドラッグ」でも受注と問い合わせがストップし、医療・小売業双方への波及が確認されている。物流プラットフォームとして無数の企業を支える同社の被害は、単一企業の障害にとどまらず、全国で商品供給遅延が発生する深刻な社会問題へと発展しています。専門家は、これを「日本版Colonia Pipeline事件」と形容し、サプライチェーン全体の“単一障害点(SPOF)”対策の必要性を強調しています。

    アサヒグループでも感染、製造・出荷に支障

    2025年9月末、アサヒグループホールディングスでランサムウェア感染による重大なシステム障害が発生しました。同社の調査報告によると、外部からの不正アクセスによるサーバ感染により、社内通信システムや受発注処理の一部が機能停止、復旧までには数週間を要したということです。また、現在は個人情報を含むデータ流出の可能性についても調査を継続中としています*3 。この事件を受け、世界的企業においても情報セキュリティ体制が問われ、飲料・食品メーカー各社が内部サーバ・VPN運用方針を見直す契機となりました。

    埼玉県商工会連合会への攻撃、地方組織にも波及

    10月中旬には、埼玉県商工会連合会がサイバー攻撃によるシステム障害を公表しました*4 。調査の結果、外部からの攻撃によってサーバが停止したことが確認され、業務システムの利用不能状態が続いています。現時点で個人情報の流出は確認されていないものの、復旧には時間を要しています。全国の商工団体や自治体は同様のシステム構成を採用しているケースが多く、今後同種の攻撃が波及する可能性も指摘されています。こうした事例は、地方行政や中小組織におけるセキュリティ対策の遅れを改めて浮かび上がらせました。

    被害の拡大要因と今後の対策

    各事例に共通していえるのは、ランサムウェア攻撃が単一の企業問題にとどまらず、社会的インフラとしての供給網全体に深刻な影響を与えている点です。警察庁の報告では、感染経路の6割がVPN機器経由であり、初期侵入を防ぐ「ゼロトラスト構成」や「多要素認証」が依然として導入不足であることが問題とされています*5 。加えて、国際的犯罪グループによる「日本語対応型ランサムウェア」も台頭しており、警告文を日本語化することで金銭要求の成功率を上げる手口も増えています。企業や団体においては、セキュリティパッチの即時適用、オフラインバックアップの準備、サプライチェーン全体でのセキュリティ協定の明文化といった具体的施策が今後不可欠となります。加えて、個人ユーザーも取引先の障害や情報流出の影響を受ける可能性があり、パスワードの管理や多要素認証の徹底も求められることになります。

    2025年の日本はランサムウェア攻撃が“社会的リスク”として定着する段階に入りつつあります。今後は、企業の危機対応力とサプライチェーン全体の連携体制こそが、経済活動の信頼を支える鍵となるでしょう。

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    【続報】Qilinランサムウェア攻撃の実態と対策 -2025年の情勢と企業・個人が取るべき行動-

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    【続報】Qilinランサムウェア攻撃の実態と対策 アイキャッチ画像

    本記事は「Qilinランサムウェア攻撃の実態と対策:Fortinet脆弱性の悪用を解説」の続報となります。前回記事とあわせてぜひご覧ください。

    2025年10月8日、アサヒグループホールディングス株式会社を襲ったサイバー攻撃でランサムウェア攻撃グループ「Qilin(キリン)」から犯行声明が出されました。現在もなお、攻撃の手を緩めておらず、警戒が高まっています。

    アサヒグループホールディングスのサイバー攻撃に関する記事はこちら
    アサヒグループを襲ったランサムウェア攻撃

    本記事では、ランサムウェア攻撃の実態を踏まえ、企業がとるべき対策・行動について解説いたします。

    サイバー攻撃の現場では、年々脅威が高度化し被害規模も拡大しています。なかでも「Qilin(キリン)」と呼ばれるランサムウェアは、ここ数年で著しい存在感を示し、2025年も企業や社会インフラを揺るがす脅威の一つとなっています。

    Qilinとは何か—巧妙さを増した“身代金ウイルス”

    Qilinは、2022年ごろからサイバー犯罪の地下で「Agenda」として登場し、独自の犯罪ビジネスモデル(RaaS: Ransomware as a Service )を展開。WindowsやLinuxだけでなく、ESXiなど企業利用の仮想基盤まで標的とする、高度なマルチプラットフォーム型が特徴です。実装にはRustとC言語を用い、検知回避・高速暗号化など最新技術を積極的に採用している点でも業界の注目を集めています。

    MITRE ATT&CKで示されるように、Qilinは標的型メール(LockBit, Cl0p, BlackBasta 等)との主な違いは、攻撃の多様性・速度、そしてビジネスモデル(報酬率の高さ、サポート体制)にあります。

    何が問題なのか—現場で考えるインパクト

    例えば、大規模病院が攻撃を受ければ、診察や手術、ITシステムだけでなく命にもかかわる混乱が起こります。製造業でもプラント停止や供給網の寸断、金融機関であれば社会的信用の失墜につながります。実際にQilinの被害を受けた組織の多くでは、サイバー保険の範囲を超える損失や、事業継続そのものが難しくなるケースも報告されています。

    具体的な対策—被害を防ぐ/最小化するために

    システムの最新化と脆弱性管理

    まずはWindows、Linux、仮想化基盤などのシステム全てに最新のセキュリティパッチを適用。ベンダーが公開する脆弱性情報を定期的に確認し、重大度が高い場合は即時対処を徹底しましょう。

    バックアップルールの運用

    業務データは“3-2-1-1ルール”(3種類・2媒体・1コピーをオフライン・1つはイミュータブル)を参考に複数箇所へ分散。月1回以上の復旧テストも有効です。

    異常の早期検知と対応訓練

    エンドポイント保護や監視(EDR)、SIEMMFAによる多要素認証を導入し、万が一の場合は、従業員ごとに具体的なエスカレーション手順・初動マニュアルの整備が必要です

    従業員へのサイバーセキュリティ教育

    フィッシングメールや不審な操作に気付けるよう、月1回程度の模擬訓練や意識向上セミナーも推奨されます。

    まとめ:自ら考え動く対応力が肝要

    Qilinに限らず、ビジネスの現場とリアル社会双方に大きなインパクトを及ぼすサイバー攻撃が続く時代、一人一人がサイバー脅威を自分ごととして捉え、アップデート・バックアップ・初動訓練 の3本柱を習慣化することが、サイバー攻撃の被害を最小化するための基本戦略といえるでしょう

    【参考情報】

    本記事は2025年10月時点の公式発表・主要レポートをもとに作成しています。今後も技術進化や脅威情勢の変化に応じて、定期的に情報収集をされることをおすすめします。


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    Windows10サポート終了はいつ?影響と今後の対応策

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    Windows10サポート終了の影響と今後の対応策アイキャッチ画像

    Windows10は2025年10月14日をもってサポートが終了します。この日を境にHome、Proエディションに対するセキュリティ更新が停止します。これは世界中の数億台規模のPCに影響を与える重大なイベントであり、業務利用ではコンプライアンス上の問題や情報漏洩リスクが現実的に高まります。本記事では、終了スケジュール、影響、そして取るべき対応策まで解説し、今後の安全なPC運用への道筋を提示します。

    本記事は2025年10月1日開催のウェビナー「2025年10月Windows10サポート終了!今知るべきサポート切れのソフトウェアへのセキュリティ対策ガイド」のフォローアップコンテンツです。

    Windows 10 サポート終了のスケジュール

    Microsoftの製品ライフサイクルによれば、Windows 10 HomeおよびProのサポートは2025年10月14日で終了します。この「サポート終了」は、機能追加や仕様改善だけでなく、最も重要なセキュリティ更新の提供停止を意味します。サポート終了後は、新たに発見される脆弱性に対しても修正が行われません。なお、業務向けのEnterprise LTSCには異なる期限が設定されており、例えばWindows 10 Enterprise LTSC 2021は2032年1月12日まで、LTSC 2019は2029年1月9日までサポートが継続されます。これらは組み込み機器や特定業務向けに設計された長期サポート版です。

    サポート終了後に発生するリスク

    サポート終了後は、OSの脆弱性が修正されず放置されるため、マルウェア感染、ランサムウェア被害、情報漏洩、不正アクセスなどのリスクが著しく高まります。特に法人利用では、顧客情報保護義務を規定する個人情報保護法や、金融分野のFISC基準、医療分野のHIPAA(海外拠点の場合)などに抵触する可能性があります。セキュリティ更新のない環境で継続運用することは企業の信用を損ねる要因にもなります。

    延長セキュリティ更新(ESU)プログラム

    マイクロソフトは、Windows 11へ移行できない環境向けにESU(Extended Security Updates)プログラムを提供します。これにより最大3年間、2028年までセキュリティ更新が継続されます。利用にはライセンス単位の更新が必要で、年間費用はエディションや契約形態により変動します。例えば1台ごとの契約で数千円〜数万円程度と見込まれ、法人契約ではボリュームライセンスが利用可能です。 このプログラムは、古いハードウェアや特定業務向けソフトとの互換性のためにWindows10を維持せざるを得ないユーザが主な対象となります。

    Windows11へのアップグレード

    移行可能な環境ではWindows 11へのアップグレードが推奨されます。Windows 11は最新のセキュリティ機能(仮想化ベースのセキュリティ、ハードウェアルートの信頼機能など)を備え、サポート期限も先送りされます。アップグレードの要件としてはTPM 2.0の実装、64-bit対応CPU(第8世代以降のIntel、Zen 2以降のAMDなど)などがあり、Microsoftが提供するPC正常性チェックツールで互換性を確認可能です。移行時には、現行アプリや周辺機器の互換性検証も忘れないようにしましょう。

    Windows10継続利用時の対応策

    やむを得ずWindows10を継続使用する場合は、ESUへの加入が最も現実的な選択肢です。併せてネットワーク分離や限定用途での運用、社内イントラネット専用機への転用も有効です。また、更新が止まるOSを外部ネットワークに接続する場合はEPP(エンドポイントプロテクション)EDR(高度な脅威検知・対応システム)の導入を強化し、対策を多層化する必要があります。

    市場シェアの現状

    StatCounterの最新データでは、2025年現在でもデスクトップOS市場の約55%前後がWindows 10を使用しています。Steamハードウェア&ソフトウェア 調査: September 2025でも、ゲーミングPCの過半数が依然Windows10です。これは法人・個人双方に大きく影響することを示しており、移行の遅れは全世界的なセキュリティリスク増大につながります。

    まとめ

    2025年10月14日をもってWindows10 Home/Proはセキュリティ更新が停止し、運用は高リスクになります。現実的な選択肢は、Windows11への移行か、ESU契約による延命です。市場規模が大きく影響範囲が広いため、企業も個人も早急な移行計画が求められます。特に法人利用では、法規制と顧客信頼維持のためにも、早急に計画に着手することが安全な未来への第一歩となるでしょう。

    【参考情報】

    https://learn.microsoft.com/en-us/windows/release-health/windows-message-center#3656
    http://learn.microsoft.com/en-us/lifecycle/end-of-support/end-of-support-2025
    http://store.steampowered.com/hwsurvey/Steam-Hardware-Software-Survey-Welcome-to-Steam

    2025年10月1日開催のウェビナー「2025年10月Windows10サポート終了!今知るべきサポート切れのソフトウェアへのセキュリティ対策ガイド」の再配信予定にご関心のある方はこちらからお問い合わせください。


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    アサヒグループを襲ったランサムウェア攻撃

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    アサヒグループを襲った大規模サイバー攻撃アイキャッチ画像

    2025年9月29日午前7時頃、日本を代表する飲料メーカー、アサヒグループホールディングス株式会社が大規模なサイバー攻撃を受けました*6 。サイバー攻撃を受け、アサヒグループの業務システムが全面的に停止する事態に陥り、ビジネスの根幹を揺るがす重大なインシデントとなりました。本記事では、公式発表をもとに攻撃の概要と影響範囲、今後の課題について解説します。

    【関連ウェビナー開催情報】
    弊社では10月22日(水)14:00より、「ランサムウェア対策セミナー2025 ~被害を防ぐための実践的アプローチ~」と題したウェビナーを開催予定です。最新のランサムウェア攻撃手口と国内外の被害事例を解説するとともに、企業が取るべき実践的な「防御の仕組み」を具体的に紹介します。ご関心がおありでしたらぜひお申込みください。

    事件の概要

    2025年9月29日午前7時頃、アサヒグループホールディングス株式会社が突如として大規模なサイバー攻撃を受けました。サイバー攻撃を受け、アサヒグループの業務システムが全面的に停止する事態に陥り、ビジネスの根幹を揺るがす重大なインシデントとなりました。アサヒグループは国内外で事業を展開する巨大企業であり、日本市場での売り上げが全体の約半分を占めています。そのため今回の攻撃は業界内外に大きな波紋を広げています。事件は単なる技術的問題にとどまらず、日本企業が直面するサイバーセキュリティの現状と課題を象徴するものであることを強調しておきたいところです。

    攻撃の影響範囲

    今回のサイバー攻撃は日本国内の事業に限定されており、特に受注や出荷をはじめとした物流業務、さらに顧客対応を担うコールセンター、さらには生産活動にまで深刻な影響を与えました。受注および出荷業務のシステム停止は全国内のグループ各社に及び、ビールや清涼飲料水などの商品供給が一時的に滞ったことは想像に難くありません。生産面では国内約30の工場の多くが停止し、供給網全体が断絶寸前の状況に追い込まれました。一方で、欧州やオセアニア、東南アジアなどの海外事業には影響がなく、地域単位でセキュリティ境界を設計していたことが一定の防御効果をもたらした可能性が示唆されています。

    情報漏洩の現状とリスク

    アサヒグループは公式声明で、現段階で個人情報や顧客データ、企業情報の漏洩は確認されていないと発表しているものの、詳細な調査は継続中であるとしています。サイバー攻撃の被害調査は時間を要するものであり、新たな事実が明らかになる可能性を完全には否定できません。この点は、情報管理が企業の信用維持に直結する食品・飲料業界において特に重要なポイントです。これまでのところ、流出がないことは幸いですが、それでも引き続き厳密な対応が求められています。

    サーバへのランサムウェア攻撃であることを確認

    これまでの調査で明らかにされている事実は、攻撃開始が9月29日の早朝であり、標的は日本国内の主要業務システムに絞られていることです。攻撃により業務システムの完全停止という被害をもたらしているものの、サイバー攻撃の詳細なシナリオは現時点(2025年10月3日時点)で非公表となっています。専門家たちはアサヒグループのサーバに対するランサムウェア攻撃である、と確認しましたが、犯行グループからの声明がなく、ダークウェブでの脅迫サイトにもアサヒの名はみられないため、具体的な状況は流動的です。身代金の要求自体も公にされていない中で、交渉が進行中であるとの報告もあり、今後の展開に注目が集まっています。

    巨大企業に与えたビジネスインパクトと市場への影響

    アサヒグループは従業員約3万人、年間で1億ヘクトリットルもの飲料を生産する日本最大級の飲料メーカーです。2024年の売上高は約2兆9,394億円に達し、日本のビール市場の約3分の1を占めています。今回のサイバー攻撃による業務停止は、たんにアサヒグループの損失にとどまらず、同業界全体に波及するリスクを含んでいます。食品・飲料業界はダウンタイムに対して極めて厳しい規制や慣習があり、1時間の停止だけで数億円の損失が発生するケースも珍しくありません。過去の類似事例では、Marks & Spencerが約3億ドル、Co-operative Groupが約1億8百万ドルの損失を出したことからも、アサヒグループの被害がいかに大きいか推測できます。

    システム復旧対応の状況と今後の課題

    2025年10月3日現在、アサヒグループは依然として復旧の見通しが立っておらず、生産再開が遅れている状況を公表しています。10月1日に予定されていた新商品発表会も中止され、事態の深刻さがうかがえます。今後の最大の課題は迅速な復旧とビジネス継続性の確保であり、これと並行してセキュリティ対策の抜本的な見直しと強化、顧客信頼の回復、そしてサプライチェーン全体の再構築が急務です。これらは単に企業の情報システムの問題のみにとどまらず、社会的信用や取引先との関係維持に直結する重要なポイントです。

    日本企業を襲うサイバー攻撃の波

    今回の事件は、日本企業全体が直面するサイバー脅威の一例に過ぎません。実際、日本国内ではランサムウェア攻撃が増加しており、特に中小企業は脆弱な体制のために深刻なリスクに晒されています。さらに、サプライチェーン経由の攻撃も増えており、2022年に起きた小島プレス工業株式会社の攻撃によりトヨタの国内14工場が操業停止に追い込まれたケース*2
    は記憶に新しいです。これらの事例は、業界全体や取引先と連携した包括的なセキュリティ対策の必要性を企業に対して訴えています。

    迅速な対応と長期的セキュリティ対策の重要性

    アサヒグループをはじめとする日本企業は、今回の事件を踏まえて即時的な対策を講じる必要があります。インシデント対応計画の見直しやバックアップ体制の強化、サプライチェーンのリスク評価は最低限必須です。また、危機時の情報伝達(Crisis communication)体制も整備し、ステークホルダーへの透明で迅速な対応が求められます。長期的にはゼロトラストアーキテクチャの導入、定期的なセキュリティ訓練、業界横断での脅威情報共有、さらにサイバー保険によるリスクの財務的緩和といった多層的な防御策を推進することが望まれます。

    食品・飲料業界全体への提言と未来への展望

    食品・飲料業界はその性質上、ダウンタイムに対する許容度が非常に低く、今回のアサヒグループの事件が業界全体に警鐘を鳴らすこととなりました。業界標準のセキュリティフレームワークを策定し、サプライチェーン全体での防御態勢を強化するとともに、官民が連携して新たな脅威に対抗するための研究開発へ投資を行うべきでしょう。こうした取り組みが、将来的な安全性の担保やブランド価値の維持に不可欠となります。アサヒグループの早期復旧と、事件を契機とした日本企業全体のセキュリティレベルの向上が期待されます。

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    AIとセキュリティ最前線 -AI搭載マルウェアとは?脅威とセキュリティ対策-

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    AIとセキュリティ最前線‐AI搭載マルウェアとは?脅威とセキュリティ対策‐アイキャッチ画像

    AIの進化により業務効率化を促進された一方で、ChatGPTを悪用したフィッシングメールやAI画像による偽装、AIを搭載したマルウェア・ランサムウェアの出現、さらにプロンプトインジェクションによる情報漏洩など、脅威が多様化しています。本記事では「AIとセキュリティ」をテーマに、AIの脆弱性と悪用事例を整理し、マルウェア検知や組織が取るべき防御策を解説します。AI活用に取り組む企業にとって必読の内容です。

    AIとセキュリティの関係性

    AI技術の進歩は、業務効率や創造性の向上に大きく寄与する一方で、サイバーセキュリティの面では新たな脅威を生み出しています。近年では、AIを悪用したフィッシングメールや偽画像の拡散、AIを組み込んだマルウェアやランサムウェアの登場、さらにプロンプトインジェクションによるチャットボットの不正操作や情報漏洩など、AIに関連した多様な攻撃手法が報告され、「AIとセキュリティ」は組織にとって喫緊の課題となっています。こうした脅威はいずれも、組織の情報資産や業務全体に影響を及ぼすリスクの一部として理解することが重要です。

    一方、防御の側面でもAIは進化しており、マルウェア検知やログ監視の高度化、EDRによる未知の脅威の早期発見など、攻撃と防御の双方でAIセキュリティは進化しています。組織には、脅威を正しく理解すると共に、防御面におけるAI活用を積極的に進める姿勢が求められます。

    SQAT.jpでは過去にも「ChatGPTとセキュリティ」をテーマにした記事を公開しています。こちらもあわせてぜひご覧ください。
    ChatGPTとセキュリティ-サイバーセキュリティの観点からみた生成AIの活用と課題-

    フィッシングメールの高度化

    従来までのフィッシングメールは、誤字脱字や不自然な日本語が多く、注意深い利用者であれば比較的容易に見抜くことができました。しかし、生成AIの普及により状況は一変しています。生成AIにより日本語の生成精度が飛躍的に高まり、違和感のない文章を伴ったフィッシングメールが大量に作成されるようになったからです。加えて、AIの支援により攻撃者は高度なソーシャルエンジニアリング手法を容易に組み込めるようになっています。例えば、受信者の立場や業務状況に即した文脈を織り込み、心理的に開封やクリックを誘導しやすいメールを簡単に作成できるのです。これにより、従来の「日本語が怪しい」「文脈が不自然」といった従来型のチェックでは見抜けないケースが増えています。

    世の多くの組織にとってそうであるように、サイバー攻撃者にとっても生成AIはコスト削減と効率化の強力な武器となっています。組織にとっては、こうしたフィッシングの高度化が新たなリスクとして突き付けられており、今後は人の注意力に依存した防御では限界があることを認識する必要があります。

    AI内蔵型マルウェア「LameHug」

    LameHugは、2025年7月にウクライナのCERT‑UAによって発見された、APT29の関与が疑われるAI(大規模言語モデル:LLM)を実行時に活用するマルウェアです。従来型マルウェアがあらかじめ定義されたコマンドや固定の挙動を持つのに対し、LameHugは感染端末の環境に応じてリアルタイムにコマンドを生成します。スピアフィッシングメールを起点に感染が始まり、攻撃メールには偽装されたアーカイブが添付されています。LameHugは被害者のファイル構造やネットワーク構成に応じて、LLMが最適なWindowsコマンド(systeminfo、tasklist、netstat、ipconfigなど)を組み合わせて指令を出すため、従来型マルウェアより柔軟な挙動が可能です。さらに、署名ベースや静的検知に頼る従来のセキュリティツールを回避しやすい点も特徴です。動的にコマンドを生成するため、固定パターンでは検知が困難です。また、データ窃取も迅速に行われ、持続的なバックドアより「一度に情報を奪う」設計となっています。

    このように、LameHugは従来型マルウェアと比べ、環境適応性・リアルタイム性・検知回避能力が大きく進化しており、サイバーセキュリティの脅威像を再定義する存在と言えます。

    AI搭載ランサムウェア「PromptLock」

    2025年8月、ESETの研究チームは世界初のAI搭載ランサムウェア「PromptLock」を発見したと発表し、セキュリティ業界に大きな注目を集めました。後にこれはニューヨーク大学(NYU)の研究者による実験的な取り組みであることが判明しましたが、AIを活用したランサムウェアのコンセプトが現実に成立し得ることを示した意義は非常に大きいといえます。

    PromptLockは、従来型ランサムウェアと異なり、感染後の挙動や身代金要求文をAIが自動生成できる点が特徴です。これにより、固定的なパターンに依存した従来の検知方法では捕捉が難しくなるだけでなく、対象組織の環境や状況に応じたカスタマイズ攻撃も可能となります。また、複数の端末やネットワーク構成に合わせた戦略的な攻撃展開も現実的に行えるため、AIを用いたランサムウェアの概念が現実の攻撃として成立し得ることが明確に示されました。

    プロンプトインジェクション攻撃

    近年、AIブラウザやチャットボットを対象とした「プロンプトインジェクション攻撃」が、新たな深刻な脆弱性として指摘されています。生成AIの普及とブラウザや業務システムとの連携拡大に伴い、攻撃の実現可能性は高まっています。この攻撃は、ユーザが入力する指示文に悪意あるプロンプトを仕込み、AIを騙して本来想定されていない動作をさせるものです。具体的には、外部の攻撃者が生成AIを組み込んだブラウザに不正な指示を与え、社内機密や顧客データを外部に送信させたり、悪意あるコードを実行させたりするリスクが確認されています。AIが入力テキストを過剰に信用する設計に起因するこの脆弱性は、単なる技術的課題にとどまらず、組織の情報漏洩や業務継続への影響、コンプライアンス違反など、幅広いリスクに直結します。AIを導入する際には、セキュリティ検証やアクセス制御を徹底し、AIであることを安全の前提と考えない姿勢が重要です。

    AIのセキュリティリスク

    AIの利活用が広がる中で、組織が直面するセキュリティリスクは多岐にわたります。代表的なものとして、学習データの改竄・汚染(データポイズニング)、情報漏洩、シャドーAIの3つが挙げられます。

    データの改竄・汚染(データポイズニング)

    AIは学習データに依存して判断を行うため、攻撃者が学習データに不正なデータを混入させると、AIは誤った判断を下す危険があります。例えば、不正な金融取引データを「正常」と学習させれば、不正検知システムは攻撃を見逃してしまいます。製造や物流などの業務プロセスでも同様に、AIが学習したセンサーデータや工程情報に不正を混ぜ込まれると、品質管理や異常検知の精度が低下し、損害や事故につながる可能性があります。データポイズニングは、従来のサイバー攻撃のようにネットワークや端末に直接侵入するものではなく、AIの判断プロセスそのものを標的にする攻撃である点が特徴で、組織のAI活用戦略全体に影響を及ぼす深刻なリスクです。

    情報漏洩

    生成AIはときに業務データや個人情報を入力したうえで利用されます。しかし、AIが取り扱うデータが外部に流出すると、個人のプライバシー侵害や顧客情報の漏洩、さらには競合優位性の喪失といった深刻な問題を引き起こすことを意味します。特に外部クラウド型AIサービスを利用する場合、データがどのように保存され、処理されるのかを正確に把握しておく必要があります。また、AIが生成したアウトプットに機密情報が含まれる場合、意図せず社外に配信される可能性もあるため、データ取り扱いルールやアクセス権限の厳格化が不可欠です。AIによる業務効率化の恩恵を享受する一方で、情報漏洩のリスクを軽視することはできません。

    シャドーAI

    まず、次の情報をご覧ください。

    • 44%の従業員が会社のポリシーに反してAIを職場で使用
    • 38%の従業員が承認なしに機密データをAIプラットフォームと共有

    【参考情報】

    このように、多くの組織では、従業員が個人アカウントで生成AIを業務に利用する「シャドーAI」の実態が明らかになってきています。このことは、管理部門の把握を超えてAIが利用されるため、セキュリティ上の盲点となる可能性があります。例えば、従業員が個人アカウントで顧客データをAIに入力して分析した場合、管理者はその行為を追跡できず、万一情報漏洩が発生しても原因究明が困難です。また、AIの利用ログが社内ポリシーで管理されていないと、不正利用や誤った意思決定の温床になる可能性があります。組織は、シャドーAIの使用状況を可視化し、利用ガイドラインや教育プログラムを整備することが求められます。

    これらのリスクは、AIの利便性と表裏一体です。経営層や情報システムの担当者は、AIがもたらす業務効率化の恩恵とリスクの両面を正しく理解し、自社の業務環境に即した具体的な対策を講じることが不可欠です。

    組織が実施すべきセキュリティ対策

    組織はAIを活用する環境において、従来のセキュリティ対策だけでは不十分です。まず、AIモデルやAPIを利用する際には、アクセス制御や権限管理を徹底する必要があります。利用者ごとに適切な権限を設定し、外部からの不正アクセスや情報の持ち出しを防ぐことが重要です。また、マルウェア検知やログ監視を強化することも不可欠です。これにより、AI環境を安全に運用しつつ、組織の情報資産を守る基盤を整備できます。

    SQAT.jpでは過去もフィッシング対策に関する記事を公開しています。あわせてぜひご参照ください。
    ソーシャルエンジニアリング最前線【第4回】企業が実践すべきフィッシング対策とは?
    フィッシングとは?巧妙化する手口とその対策

    セキュリティ人材の育成

    AIを含む高度化するサイバー攻撃に対応するには、技術だけでなく人材の育成も不可欠です。組織は情報セキュリティ教育を通じて、従業員にAIの利活用に伴うリスクや最新の脅威動向を理解させる必要があります。例えば、フィッシングメールの高度化やプロンプトインジェクションの可能性、シャドーAIではどのようなリスクがあるのかなどを具体的に学ぶことで、日常業務におけるリスク意識を高められます。また、社内での演習やシミュレーションを通じて、攻撃を想定した実践的な対応力を養うことも重要です。こうした取り組みにより、単なるツールの管理者ではなく、攻撃に対して能動的に判断・対応できる人材を育て、組織全体のセキュリティ体制を強化することが可能です。詳しくは下記のお問い合わせボタンからお問い合わせページに飛んでいただき、お気軽にお問い合わせください。

    AIの進化は、組織に大きな競争優位をもたらす一方で、新たなサイバー脅威を次々と生み出しています。今後の組織に求められるのは、防御と利活用のバランスを取りながらAI時代にふさわしいセキュリティ戦略を構築し、競争力を維持していくことでしょう。

    BBSecでは

    インシデント初動対応準備支援

    拡大するサイバーセキュリティの脅威に対応するために今すぐにでも準備すべきことを明確にします。

    https://www.bbsec.co.jp/service/evaluation_consulting/incident_initial_response.html
    ※外部サイトにリンクします。

    G-MDRTM

    サイバー攻撃への防御を強化しつつ、専門技術者の確保や最新技術への投資負担を軽減します

    https://www.bbsec.co.jp/service/mss/gmdr.html
    ※外部サイトにリンクします。

    エンドポイントセキュリティ

    組織の端末を24/365体制で監視。インシデント発生時には端末隔離等の初動対応を実施します。

    https://www.bbsec.co.jp/service/mss/edr-mss.html
    ※外部サイトにリンクします。

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    AIコーディング入門 番外編:オープンソースソフトウェアのサプライチェーン攻撃とタイポの落とし穴

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    AIコーディング入門番外編アイキャッチ画像(OSSのサプライチェーン攻撃)

    AIを活用したコーディングが普及する一方で、オープンソースソフトウェア(OSS)を狙ったサプライチェーン攻撃が増加しています。特に、開発者のタイポを悪用する「Typosquatting」や、AIのハルシネーションに便乗する「Slopsquatting」といった手法は、身近で深刻な脅威です。本記事では、実例を交えながらその仕組みとリスクを解説し、安全なAIコーディングを実践するためのポイントを紹介します。

    コードを書く人やインフラストラクチャの構築をする人ならば、人生で最低でも一度は経験しているであろうこと、それはタイプミス、いわゆるタイポ(typo)ではないでしょうか。タイポ、些細なミスで、日常的に発生するものなのですが、中には重大なものもあります。

    タイプミスが招く落とし穴 ─ Typosquattingとは

    皆さんは「タイポスクウォッティング」という言葉をご存じでしょうか。Web関連のお仕事をされている方であれば、URLのタイポスクウォッティング、つまり間違いやすい・紛らわしいURLでユーザーをおびき寄せる手法としてのタイポスクウォッティングをご存じの方も多いかと思います。この手法がオープンソースソフトウェアでも昨今使用されるようになっています。

    例えばnpmの場合、

    npm install package_name

    と入力することでパッケージのインストールを実行できます。インストールしたパッケージは例えばjavascript(react)を利用している環境であれば

    import {
    コンポーネント名
    } from “@/fullpath/to/package_name”;

    の形でコードの先頭で利用するパッケージ名を宣言します。

    世の中にはこのパッケージ名のよくあるタイプミス(typo)を狙って作られたマルウェアの一種が存在します。そんなマルウェア、何のためにあるのだろうという方も多いと思いますが、例えば暗号資産のウォレットを狙ったマルウェアや、システムへの侵害目的のマルウェアなどが最近では話題になっています。

    npmやPythonなどOSSでの事例

    暗号資産を狙うマルウェアの脅威

    暗号資産を狙ったマルウェアについては偽の採用面接中に実行を求められるケースも報告されています。

    Socket,[Another Wave: North Korean Contagious Interview Campaign Drops 35 New Malicious npm Packages]https://socket.dev/blog/north-korean-contagious-interview-campaign-drops-35-new-malicious-npm-packages

    偽の採用プロセスとソーシャルエンジニアリング

    採用面接に至るということは例えば採用条件面で魅力的である、採用プロセスに見せかけたフェーズで偽の採用者に対して高い信頼を持つよう誘導されている、著名な企業などに成りすますことで権威性・信憑性を信じさせられる、オンライン環境による信頼レベルを悪用される、といったソーシャルエンジニアリングの基本ともいえる「人」が抱える脆弱性をすでに悪用された状態です。

    関連記事:
    ソーシャルエンジニアリング最前線【第1回】ソーシャルエンジニアリングの定義と人という脆弱性」(https://www.sqat.jp/kawaraban/37089/

    その状態で、面接というストレスのかかる、失敗が許されないと思ってしまう状況で紛らわしい名称の不正なコードや、不正なパッケージを含むコードを実行させられた場合、気づくことは容易ではありません。面接で突然コードを実行させられることに違和感を覚えてその場を退出することが最善かもしれませんが、Zoomのリモートコントロール機能を使ってマルウェアを実行するケースもあることから、特にすべてをオンラインで完了させるタイプの採用プロセスそのものに対して常に疑わしいかどうか疑問を持ち続けるしか対策はないかもしれません。

    Zoomのリモートコントロール攻撃

    参考情報:

    The Trail of Bits Blog,[Mitigating ELUSIVE COMET Zoom remote control attacks](https://blog.trailofbits.com/2025/04/17/mitigating-elusive-comet-zoom-remote-control-attacks/

    なお、昨年末に警察庁・内閣サイバーセキュリティセンター・金融庁連名で偽の採用試験関連で注意喚起が出ています。今一度ご確認ください。

    警察庁/内閣サイバーセキュリティセンター/金融庁「北朝鮮を背景とするサイバー攻撃グループ TraderTraitor によるサイバー攻撃について (注意喚起)」(令和6年12月24日)(https://www.npa.go.jp/bureau/cyber/pdf/20241224_caution.pdf

    タイポよりも怖い?生成AI時代の新たな罠 ─ Slopsquatting

    生成AIやAIエージェントの普及でAIを使用したコーディングを行う人も増えていると思います。「typoもないし、いいじゃない?」と思う方も多いと思いますが、生成AIには「ハルシネーション」という最大の難点があります。人間のtypoぐらいの頻度で遭遇する現象の一つといっても言い過ぎではないかもしれません。そんなハルシネーションを狙って、偽のパッケージが用意されていたら?という内容のレポートが公開されました。

    参考情報:

    トレンドマイクロ株式会社「スロップスクワッティング:AIエージェントのハルシネーションにつけ込む攻撃手法」(https://www.trendmicro.com/ja_jp/research/25/g/slopsquatting-when-ai-agents-hallucinate-malicious-packages.html

    生成AI単体には生成内容の検証メカニズムがありません。このため、AIエージェントを利用したコーディングの場合はエージェント側の機能として備わっている検証機能を利用することが必要です。具体的な手法はレポートにも記載がありますが、日進月歩で新たな機能が登場する現状では最新の情報も併せて探すことをお勧めします。 また、エージェントを用いない場合も含めて、以下のようなリスク回避策を基本とするのもよいかもしれません。

    • 参照するパッケージ・モジュールを限定して、typosquattingやslopsquattingなどのリスクを回避する
    • やむを得ず新しいパッケージ・モジュールをインストールする場合は人の手を介したチェックを行うことで、リスクを抑制する

    実際に筆者もプロンプトで利用パッケージを限定していますが、特に利便性の阻害を感じたことはありません。また、周囲とのコミュニケーションでパッケージ・モジュールの情報の交換、推奨などの情報を得ることも多くあり、AI時代のコーディングとはいえコミュニケーションも併せて重要であることを実感しているところです。

    プロンプトエンジニアリングと検証の重要性

    前出のレポートで指摘されている原因の一つにはプロンプトの一貫性やあいまいさといった自然言語による指示ならではの問題があります。プロンプトエンジニアリングなどについては以下の記事でもご紹介しています。ただし、モデル側の実装状況などによりユーザー側の努力の反映には限界があるため、必ず生成結果に対する人のチェック(一種のHuman in the Loop)はプロセスとして欠かさないことが望まれます。

    関連記事:
    AIコーディング入門 第1回:Vibeコーディングとプロンプトエンジニアリングの基礎」(https://www.sqat.jp/kawaraban/38067/

    正規リポジトリの乗っ取りという最大の脅威

    2025年7月、npmの開発者をターゲットにしたフィッシングが報告されました。この後、複数のパッケージの乗っ取りが報告されています。

    npm開発者を狙ったフィッシング事例

    オープンソースソフトウェア(OSS)経由のサプライチェーン攻撃

    ここまででお気付きの方も多いと思いますが、今回取り上げた様々な攻撃手法はすべてオープンソースソフトウェア経由のサプライチェーン攻撃として、1つにまとめることができます。プログラミング言語の多く、そしてWebサイトの構築に用いられるJavaScriptのフレームワークの多くはオープンソースソフトウェアとして流通しています。プログラミング言語やJavaScriptのフレームワークは実際に利用するにあたって利便性を向上させる目的で多くのパッケージやモジュール、ライブラリなどがオープンソースとして開発・公開されています。これらのオープンソースソフトウェアは現在では多くが多数のコントリビューターとメンテナーによってGitHub上で公開され、開発が行われています。GitHubからnpmなどのパッケージ管理システムへの公開も一貫して行うことができるため、非常に利便性が高い反面、今までに挙げたような攻撃を仕掛けるための利便性も高くなっています。また、オープンソースソフトウェアは相互に依存性を持つことが多いことから、人気のあるモジュール・パッケージへの攻撃が多数のモジュール・パッケージやシステムへ影響を及ぼすことができます。これが、オープンソースソフトウェアへのサプライチェーン攻撃における最大の特徴ともいえるかもしれません。オープンソースソフトウェアを利用する以上、こういったリスクがあることは十分理解したうえで利用する必要があります。

    オープンソースソフトウェアの利用の条件としてセキュリティ面でかなりハードルが高いのは事実ですが、一方で利便性・柔軟性・モダンなシステムの構築といった観点からオープンソースソフトウェアを全く利用しない(プロプライエタリソフトウェアだけで構築する)というのは難しいという現状に鑑みるとやむを得ない選択であるとも言えます。

    開発者がとるべき対策

    こういったケースに対応するには依存関係のチェックや追跡、SBOMによる管理が必要になります。依存関係のチェックや追跡にはGitHubを使用している場合ならばDependabotの利用、その他のコードレポジトリを対象とする場合は各種の依存関係トラックツールを使用する必要があります。SBOMで自身のコードのコンポーネントと依存関係の管理を合わせて行うことで、システム全体としての管理を行うことが求められます。

    まとめ ― AI時代のオープンソースソフトウェア利用に求められる視点

    タイプミスを悪用した Typosquatting、AIのハルシネーションに便乗する Slopsquatting、さらには正規リポジトリの乗っ取りといった攻撃は、いずれもオープンソースソフトウェアを媒介とするサプライチェーン攻撃として位置づけられます。これらは利便性と引き換えに大きなリスクを伴い、暗号資産の窃取やシステム侵害といった深刻な被害へとつながりかねません。OSSの依存関係は複雑で、人気パッケージが狙われることで広範囲に影響が及ぶことも少なくありません。そのため、参照パッケージを限定する運用、人による確認(Human in the Loop)、Dependabotなどの依存関係管理ツールの活用、SBOMによる包括的なコンポーネント管理 といった対策が不可欠です。AIを活用したコーディングが普及する中でも、「便利だから任せる」のではなく、常に検証と疑問を持ち続ける姿勢 が求められます。セキュリティと利便性の両立こそが、これからのOSS利用とAI開発における鍵といえるでしょう。


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    AIコーディング入門
    第6回:AIエージェントのセキュリティ対策と今後の展望

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    AIコーディング入門アイキャッチ(AIエージェントのセキュリティ対策と展望)

    AIエージェントは従来のアプリケーションとは異なる特性を持ち、セキュリティ対策も新しい技術との統合が求められます。次世代の手法を取り入れることで、未知の脅威に対応し信頼性を確保するアプローチが検討されています。「AIコーディング入門」の最終回では、AIエージェントを取り巻くセキュリティ対策について解説します。

    ※本稿は2025年7月上旬に執筆しているものです。ご覧いただく時期によっては古い情報となっている場合もありますので、ご承知おきください。

    AIエージェントとセキュリティの新たな課題

    AIエージェントのセキュリティ対策には新しい技術の適用も必要となります。例えば前回「第5回:NHI(Non‑Human Identity)とAIエージェントのセキュリティ課題」の表3:ポストゼロトラストアプローチでご紹介したエフェメラル認証には量子耐性暗号が必要となりますし、AIエージェントが一貫したセキュリティポリシーを維持しながら複数システム間で動作できるアイデンティティのフェデレーション、入出力の異常や悪意のある動作の検知のための継続的監視など、次世代のセキュリティ技術との統合アプローチも検討されています。

    表1:AIエージェントセキュリティと新規技術の統合

    技術領域 統合方法 期待効果
    量子耐性暗号 エフェメラル認証は量子耐性アルゴリズムやゼロ知識証明などの新興技術と共に進化する可能性 将来の暗号解読攻撃への対応
    アイデンティティ連合(Identity Federation) AIエージェントが一貫したセキュリティポリシーを維持しながら複数システム間で動作できるアイデンティティ連合機能 マルチクラウド・ハイブリッド環境での統一セキュリティ
    解釈可能AI 説明可能AIシステムによる透明で理解可能な意思決定プロセス AIエージェントの行動予測性と信頼性向上
    継続的監視 AI システムの入力と出力の異常または悪意のある動作を監視し、脅威検出のためにAI行動分析を適用 リアルタイム脅威検出と対応
    形式的検証 ニューラルネットワークの敵対的堅牢性を証明するSMTソルバーや抽象解釈技術の活用 数学的に証明可能なセキュリティ保証
    フェデレーテッドラーニング対策 ビザンチン耐性集約ルールによるモデルポイズニング攻撃の防御 分散学習環境での信頼性確保
    出典:次のソースより弊社にて翻訳、編集,Cloud Security Alliance “Agentic AI Identity Management Approach | CSA ” (Ken Huang, 2025),DHS ” Safety and Security Guidelines for Critical Infrastructure Owners and Operators ” (2024),NIST AI 100-2e2025 ” Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations” (2025)

    まとめ

    ここまででまとめてきた通り、Agenticコーディングの一要素であるAIエージェントにはすでに多くのセキュリティ課題が存在していることが知られています。また、様々な対策の検討も進んでいます。AIによるコーディングそのものにも課題があり、エージェントについてもエージェントそのものの課題に加えてエージェントとアプリケーション間、マルチエージェント間のプロトコルの仕様及び実装上のセキュリティ課題が存在します。さらに、従来型のAppSec寄りのセキュリティアプローチはAIエージェントのセキュリティ対策としては不十分であることもご説明した通りです。今までにないエンティティであるAIエージェントに対して、セキュリティ対策も今までにない技術を取り入れて進んでいくことは間違いないところでしょう。AIエージェントをサービスの一つとして利用する、またはAIエージェントを自社サービス向けに開発する場合、現在進行形で新しい課題や新しい対策が次々に現れてくる状況であることを認識しながら、適時判断と対応ができる体制をまずは整えることが重要ではないでしょうか。また、今後導入を検討される場合はAIやAIエージェントのメリットを十分に生かしつつ、利用中に新しく提供されるセキュリティ対策や新しいセキュリティポリシー、セキュリティアプローチといったものを柔軟に受け入れて消化していけることも重要になるでしょう。

    今までのAppSecとは全く異なるもの、それがAIエージェントであり、今までのコーディングと全く異なるものがAgenticコーディングなのです。

    付録: マルチエージェントの脅威モデリング:MAESTROとは

    最後に、「第4回:MCPの脆弱性とA2A脅威分析から学ぶセキュリティ実装」でご紹介した、A2Aプロトコルのセキュリティ上の課題の際に触れた、マルチエージェント環境の脅威モデリングであるMAESTROについて解説します。

    図1:MAESTROの7レイヤ アーキテクチャ

    MAESTROの7レイヤ アーキテクチャ

    OWASPが定義したMAESTROについて解説された記事をもとに記載しています。

    MAESTROモデリングはマルチエージェント環境の複雑な環境・エコシステムを評価する目的でOWASPが定義した脅威評価モデルです。エージェントが複数に及び、関連するサービスも多岐にわたる前提での評価に必要な階層型の評価フレームワークを提供しています。このモデルはマルチエージェントシステムの構築・実装・防御関係者やセキュリティ専門家、プラットフォームエンジニアなどが幅広く利用することを想定されているものです。

    【連載一覧】

    第1回「Vibeコーディングとプロンプトエンジニアリングの基礎
    第2回「プロンプト以外で効率化!開発体験の改善手法
    第3回「AIエージェント時代のコーディング:MCPとA2Aとは
    第4回「MCPの脆弱性とA2A脅威分析から学ぶセキュリティ実装
    第5回「AIとセキュリティ:Non‑Human Identity とAIエージェントの課題
    第6回「AIエージェントのセキュリティ対策と今後の展望」


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    AIコーディング入門
    第5回:NHI(Non‑Human Identity)とAIエージェントのセキュリティ課題

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    AIコーディング5アイキャッチ(NHI(Non‑Human Identity)とAIエージェントのセキュリティ課題)

    AIエージェントの普及に伴い、人間以外のアイデンティティ=Non Human Identity(NHI)が新たなセキュリティ課題として浮上しています。本記事では、NHIのリスクとゼロトラストやポストゼロトラストといった最新アプローチを通じた解決策を解説し、今後のAIコーディングに求められる実践的な視点を示します。

    ※本稿は2025年7月上旬に執筆しているものです。ご覧いただく時期によっては古い情報となっている場合もありますので、ご承知おきください。

    AIエージェント時代の新課題:Non Human Identity(NHI)

    AIコーディング全般に関する課題の一つとしてAIエージェントが使用するアイデンティティ、Non Human Identity(NHI)に関する問題があります。こちらについてはSQAT.jpの記事「Non-Human Identities Top 10とは?自動化時代に求められる新しいセキュリティ視点」をご確認ください。

    従来型セキュリティコントロールの限界

    従来型のセキュリティコントロールはエージェントには効果がないとされています。従来のAppSecは静的環境を前提としている一方で、AIエージェントは動的な性質を持つことが要因となっています。また、予測困難なクエリを出力する可能性もあります。次の表で主要な理由をまとめています。

    表1:従来型セキュリティコントロールがAIエージェントに適さない理由

    側面 従来型システムの前提 Agentic AIの特性 不適合の理由
    アイデンティティ管理 静的なユーザー/マシンアイデンティティ(OAuth, SAML) 動的で一時的なエージェントアイデンティティ OAuthとSAMLは主に静的権限を持つ人間ユーザーとアプリケーション向けに設計されており、AIエージェントが必要とする細かく適応的なアクセス制御機能を提供できない
    権限管理 長期間有効な権限とロールベースアクセス制御(RBAC) コンテキスト依存の短期間権限 AIエージェントは、リスクレベル、ミッション目標、リアルタイムデータ分析などのコンテキスト要因に基づいて権限を動的に変更する必要がある
    認証モデル セッション期間中の一回認証 継続的認証と検証 AIエージェントは敵対的攻撃、進化する意図、変化する運用コンテキストなどの複雑性を導入し、一回の認証ではなく継続的な検証が必要
    データ・指示分離 明確なデータと制御チャネル分離 データと指示の混在 GenAIモデルはデータと指示チャネルを結合するため、攻撃者がデータチャネルを通じてシステム操作に影響を与えることを可能にする
    脅威モデル 既知の攻撃パターンと定義された攻撃面 新たな攻撃面と敵対的機械学習脅威 AIシステムは敵対的操作や攻撃に対してスペクタキュラーな失敗を起こすことがある
    出典:次のソースより弊社にて翻訳、編集,Cloud Security Alliance “Agentic AI Identity Management Approach | CSA ” (Ken Huang, 2025),DHS ” Safety and Security Guidelines for Critical Infrastructure Owners and Operators ” (2024),NIST AI 100-2e2025 ” Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations” (2025)

    ゼロトラストアプローチによる抑制策

    従来型セキュリティコントロールの限界に対して、リスクの抑制策としてエージェントへのゼロトラスト思想の適用が提唱されています。ご存じの通りゼロトラスト思想は常に対象が信頼できないものであるというものです。AI、特に幅広い範囲を様々な権限を持って自律的に行動していくAIエージェントはAppSecに比べて動的で動作の予測が困難であるという特性から考えても、ゼロトラスト思想によるセキュリティアプローチによる抑制策の効果が期待できます。

    表2:AIエージェントへのゼロトラスト原則の適用と有効性

    ゼロトラスト原則 Agentic AIへの適用 有効性の根拠
    継続的検証 AIエージェントは、正当なエンティティのみがリソースにアクセスできるよう、リアルタイムの認証・認可チェックを受けなければならない AIエージェントの動的で自律的性質に対応
    最小権限アクセス AIエージェントは、タスク実行に必要な最低限のアクセス権のみを付与され、権限エスカレーションのリスクを軽減する AIエージェントの予測不可能な行動による潜在的被害を制限
    マイクロセグメンテーション AI駆動環境は侵害されたエージェントが無関係なリソースにアクセスできないよう、横展開を制限するためセグメント化されるべき エージェント間の相互作用による被害拡大を防止
    異常検知と対応 AIの行動は期待されるパターンからの逸脱について継続的に監視され、異常が検出された際に自動応答をトリガーする AIエージェントの行動異常を早期検出・対応
    動的信頼評価 AIエージェントの履歴行動、異常検知、セキュリティ態勢に基づく動的信頼スコアの割り当てによる継続的な信頼性評価 エージェントのライフサイクル全体を通じた信頼性管理
    出典:次のソースより弊社にて翻訳、編集,Cloud Security Alliance “Agentic AI Identity Management Approach | CSA ” (Ken Huang, 2025),DHS ” Safety and Security Guidelines for Critical Infrastructure Owners and Operators” (2024)

    ポストゼロトラストに向けた新しいアプローチ

    ゼロトラストアプローチを基礎とし、さらに根本的な対策を行おうという動きもあります。表3 ポストゼロトラストアプローチに掲載したような多様なアプローチの検討など、一部は実装が進んでいます。

    表3:ポストゼロトラストアプローチ

    アプローチ 説明 実装例 利点
    エフェメラル認証 AIエージェントの一時的性質を考慮し、短期間有効でコンテキスト認識のアイデンティティを生成するアプローチ AWS STS一時的認証情報、GCPサービスアカウント偽装 長期認証情報の漏洩リスク排除、最小権限原則の自動実現
    属性ベースアクセス制御(ABAC) ユーザー役割、デバイスセキュリティ態勢、エージェント属性、データラベリング、エージェントツールセット、環境条件などの属性に基づくアクセス許可 AWS STS一時的認証情報、GCPサービスアカウント偽装 細粒度で動的なアクセス制御
    Just-In-Time(JIT)アクセス AIエージェントが必要な時のみ一時的権限を要求できる機能 動的権限プロビジョニングシステム 攻撃面の最小化、リアルタイム要求対応
    行動ベース認証 静的認証情報や事前定義された役割だけでなく、AIエージェントのリアルタイム行動、過去の相互作用、リスク評価に基づく認証 機械学習ベース異常検知システム 侵害されたAIエージェントの検出向上
    トラストスコアリング AIエージェントの履歴行動、異常検知、セキュリティ態勢に基づく動的トラストスコア割り当て リアルタイムリスクスコアリングシステム 信頼度に基づく動的権限調整
    統合セキュリティ監視 AI開発環境とランタイム環境を統合したセキュリティ態勢管理と脅威保護システム DevSecOpsパイプライン統合 開発フェーズからの早期脅威検出
    データガバナンス統合 AIエージェントに対する統合的なデータセキュリティとコンプライアンス制御 自動データ分類・保護システム データオーバーシェアリングとリーク防止
    出典:次のソースより弊社にて翻訳、編集,Cloud Security Alliance “Agentic AI Identity Management Approach | CSA ” (Ken Huang, 2025),DHS ” Safety and Security Guidelines for Critical Infrastructure Owners and Operators ” (2024)

    AIコーディングに求められる次世代セキュリティ戦略

    AIエージェントの普及は、従来のセキュリティモデルを大きく揺さぶっています。Non Human Identity(NHI)の管理や、従来型コントロールでは対応しきれない動的な挙動、そして敵対的機械学習を悪用した新たな攻撃手法など、課題は複雑かつ広範です。本記事で紹介したゼロトラストやポストゼロトラストのアプローチは有効な一歩となりますが、それだけで十分ではありません。AIが協調的に動作するマルチエージェント環境では、脅威の拡大スピードも従来以上に速く、より総合的な戦略が求められます。

    次回第6回は、これまでの議論を総括し、マルチエージェント時代の脅威モデルや未来の展望を整理します。AIコーディングの安全な発展に不可欠な「総評」として、今後の方向性を見極めていきます。


    ―第6回「総評:マルチエージェント時代の脅威と未来」へ続く―

    【連載一覧】

    第1回「Vibeコーディングとプロンプトエンジニアリングの基礎
    第2回「プロンプト以外で効率化!開発体験の改善手法
    第3回「AIエージェント時代のコーディング:MCPとA2Aとは
    第4回「MCPの脆弱性とA2A脅威分析から学ぶセキュリティ実装
    第5回「AIとセキュリティ:Non‑Human Identity とAIエージェントの課題」
    第6回「AIエージェントのセキュリティ対策と今後の展望


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    AIコーディング入門
    第4回:MCPの脆弱性とA2A脅威分析から学ぶセキュリティ実装

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    AIコーディング4アイキャッチ(MCPの脆弱性とA2A脅威分析から学ぶセキュリティ実装)

    前回記事で述べたように、AIエージェントの普及に伴い、MCP(Model Context Protocol)やA2A(Agent-to-Agent Protocol)の実装事例が増えています。しかし、標準化が進む一方で、脆弱性やセキュリティリスクも現実化しつつあります。本記事では、AIエージェントの基盤を支える標準プロトコル「MCP(Model Context Protocol)」と「A2A(Agent-to-Agent Protocol)」をさらに深く掘り下げ、AIエージェントを安全に活用するための設計指針と実装上の留意点を整理します。

    ※本稿は2025年7月上旬に執筆しているものです。ご覧いただく時期によっては古い情報となっている場合もありますので、ご承知おきください。

    MCPの脆弱性

    MCPの脆弱性の事例としては以下のものが挙げられます。

    AsanaのMCPサーバの事例

    プロジェクトやタスクを一元管理するプラットフォーム(SaaS)・Asanaが2025年5月から提供し始めたMCPサーバに脆弱性があったもの。脆弱性により、MCPを使用しているユーザーが、LLMと接続しているチャットインターフェース越しに他の組織のプロジェクト、チーム、タスクを含むAsanaオブジェクトを取得できた可能性があるとされています*3。前回ご紹介した「図4:MCP関連の主なセキュリティ課題」にも挙げたように、最小特権の付与の原則の徹底(SaaS提供事業者の場合にはテナント間の厳密な分離も含みます)、リクエストやLLMの生成クエリのログの記録といった課題が改めて浮き彫りになったといえます。

    A2Aのセキュリティ課題

    MAESTRO脅威モデリングに当てはめたときには以下のような問題があると指摘されています。なおMAESTRO脅威モデリングについては下表でご紹介します。

    表:A2Aプロトコルのセキュリティ課題のMAESTROモデル分析

    レイヤ 脅威 概要 被害を受ける人・組織 発生確率 影響 軽減策
    1 メッセージ生成攻撃 (回避) 攻撃者が悪意のある入力を生成し、エージェントのモデルに誤った、偏った、または有害なメッセージを生成させ、通信中の安全メカニズムを迂回する。モデル出力の非決定論的性質が、これらの攻撃の検出と防止をより困難にする。 A2A エージェントを利用する組織、システムの利用者 入力検証: エージェントのモデルにコンテンツを送信する前に厳格な入力検証を実施する。入力をサニタイズする。
    出力検証: 生成されたメッセージのコンテンツに有害なコンテンツ、矛盾、または予期しない動作がないか確認する。コンテンツフィルタリングを使用する。非決定論的なモデルの動作に対する出力検証の堅牢性を高めるために、アンサンブル法や敵対的訓練などの技術を採用する。
    慎重なプロンプト設計: 敵対的攻撃の影響を受けにくいプロンプトを設計する。モデルをガイドするために少数ショットの例を使用する。
    モデル抽出 A2A を介した過度または巧妙な対話により、プロプライエタリモデルの動作やパラメータに関する十分な詳細が提供され、モデルの推論または盗難が可能になる。エージェントの自律性が、予期しない情報漏洩につながる可能性のある、緩やかに制御された対話パターンを促進することで、この問題を増幅させる可能性がある。 モデル所有者、企業 大(潜在的に) 厳格なレート制限: セッション/ユーザー/エージェントごとの A2A 対話にレート制限を適用する。
    異常検出: プロービングやデータ抽出の試みを示唆する異常なクエリパターンを監視する。
    2 データ汚染 (メッセージ部分) 攻撃者がエージェント間で交換されるメッセージに悪意のあるコンテンツを注入し、意思決定に使用されるデータを侵害する。エージェントの相互作用の動的な性質は、このデータポイズニングが急速に広がり、連鎖的な影響を及ぼす可能性があることを意味する。 エージェント、A2A エージェントの決定に依存する組織 中~高 強力な検証: ファイルの整合性チェック、DataParts のスキーマ検証、TextParts のコンテンツフィルタリングを含む、すべてのメッセージパーツに対する厳格な検証を実施する。
    最小特権: 最小特権の原則に基づいて、機密データへのエージェントのアクセスを制限する。
    出どころの追跡: メッセージ内のデータの出どころと系統を追跡し、信頼性を評価する。送信元エージェントのIDとデータに適用された変換を考慮するために出どころの追跡を拡張する。
    機微情報の漏洩 エージェントが、過度に広範な権限、データ管理ミス、またはモデルの幻覚により、A2A 通信または成果物で意図せず機密情報(PII、機密情報)を公開する。 個人(PII の所有者)、機密情報を扱う組織 中~大 自動 PII 編集: 個人識別情報(PII)の検出と編集のための自動プロセスを採用する(例: Gemini のフィルター機能)。
    きめ細かなアクセス制御: エージェントの役割とタスクのコンテキストに応じて堅牢なアクセス制御を実装する。
    コンテキスト認識型ガードレール: エージェントが機密情報や制限された情報を共有するのを防ぐためにガードレールを追加する。
    3 許可されていないエージェントのなりすまし 攻撃者が正当なエージェントになりすまし、機密情報にアクセスしたり、他のエージェントを操作したりする。変化する資格情報や検証可能なクレデンシャルによって示されるエージェント ID の動的な性質は、この脅威をさらに複雑にする。 他のエージェント、A2A プロトコルを利用する組織 分散型識別子(DIDs): エージェントに ID 検証のために DID を使用することを義務付ける。ID の変更を検出するために、DID ドキュメントを定期的に更新および再検証するメカニズムを実装する。
    安全な認証: DID ベースの署名や相互 TLS などの強力な認証メカニズムを実装し、エージェントの ID を検証する。リプレイ攻撃を防ぎ、通信時に資格情報が有効であることを確認するために、タイムスタンプ付き署名を使用する。
    エージェントレジストリ: エージェントの正当性を検証するために、信頼されたエージェントレジストリを実装する。レジストリは動的なエージェント属性を処理できる必要があり、継続的に更新されるべきである。
    メッセージインジェクション攻撃 攻撃者が A2A メッセージに悪意のあるコンテンツを注入し、受信エージェントの動作を操作する。エージェントの自律性は、侵害されたエージェントが人間の介入なしに悪意のあるメッセージを伝播する可能性があるため、この脅威を増幅させる。 メッセージを受信するエージェント、操作されたエージェントによって制御されるシステム 大(潜在的に) M デジタル署名: すべての A2A メッセージにデジタル署名を実装し、整合性と否認防止を確保する。メッセージが有効と見なされる前に、複数の信頼されたエージェントからの承認を必要とするマルチ署名スキームを実装する。
    入力検証: メッセージパーツやメタデータを含むすべてのメッセージコンテンツに厳格な入力検証を実施する。
    コンテンツフィルタリング: メッセージ内の悪意のあるコンテンツを検出してブロックするためにコンテンツフィルタリングを使用する。
    プロトコルダウングレード攻撃 攻撃者がエージェントに A2A プロトコルのセキュリティの低いバージョンを使用させる。非決定論的なエージェントの相互作用により、予測がより困難な追加の攻撃ベクトルが開かれる可能性がある。 A2A エージェント、A2A 通信に依存するシステム 大(潜在的に) 安全なプロトコルネゴシエーション: 相互認証を伴うトランスポート層セキュリティ(TLS)などの安全なプロトコルネゴシエーションメカニズムを実装し、エージェントが最も安全なプロトコルバージョンを使用するようにする。
    廃止ポリシー: 古いプロトコルバージョンに対する廃止ポリシーを明確に定義し、実施する。
    信頼できる企業を装った悪意のある A2Aサーバ 攻撃者が信頼できる企業や組織が運営しているように見せかけた悪意のある A2A サーバをセットアップし、エージェントを騙して通信させ、機密情報を漏洩させたり、悪意のあるタスクを実行させたりする可能性がある。 エージェント、ユーザー/組織(データ窃取の被害者)、A2A 運用に依存する組織、なりすまされた信頼できる企業(評判の損害) 大(潜在的に) サーバ ID の分散型識別子(DIDs): エージェントと同様に、A2A サーバは DID を使用して識別され、その DID ドキュメントは検証可能で定期的に更新されるべきである。A2A プロトコルは、サーバからエージェントへの通信に DID ベースの認証を義務付けるべきである。
    Agent Cards の証明書透明性(CT): SSL/TLS 証明書に似た証明書透明性(CT)のようなメカニズムを実装する。Agent Cards は公開ログ(例:ブロックチェーンや分散型台帳)に登録でき、エージェントが Agent Card が正当であり、改ざんされていないことを検証できるようにする。
    相互 TLS(mTLS)認証: エージェントと A2A サーバ間の相互 TLS(mTLS)認証を強制する。
    サーバードメインの DNSSEC: A2A サーバの Agent Card にドメイン名を含む URL が含まれている場合、DNSSEC でドメインを保護し、DNS スプーフィング攻撃を防ぐ。
    エージェントレジストリ検証: A2A サーバと対話する前に、エージェントは信頼されたエージェントレジストリを参照し、サーバが正当であることを検証すべきである。
    Agent Card 署名検証: エージェントはサーバの公開鍵または DID を使用して Agent Card を暗号学的に検証し、カードが改ざんされていないことを確認すべきである。
    重要操作に対する多要素認証: 機密性の高い操作の場合、エージェントは A2A サーバと通信する前に多要素認証(MFA)を要求すべきである。
    行動分析とレピュテーションシステム: なりすましを示唆する異常なサーバ活動パターンを検出するために行動分析を実装する。
    監査とログ: エージェントと A2A サーバ間のすべての通信の詳細な監査ログを維持する。
    ハニーポットサーバー: 攻撃者を引きつけ、その技術に関する情報を収集するために、ハニーポット A2A サーバをデプロイする。
    4 T4.1: DoS 攻撃 攻撃者が A2A サーバにリクエストを殺到させ、エージェントが通信不能になる。エージェントの自律的な性質は、DoS 攻撃がエコシステム全体に急速に連鎖する可能性があることを意味する。 A2A サーバ、A2A サービスを利用するユーザー/組織、エージェントエコシステム 中~高 堅牢なインフラストラクチャ: ダウンタイムを最小限に抑えるために、冗長で地理的に分散されたインフラストラクチャを使用する。
    DDoS 防御: 堅牢な DDoS 緩和策を実装する。
    レート制限: 過剰なリクエストを防ぐためにレート制限を実装する。リアルタイムのネットワーク状況とエージェントの活動パターンに基づいて調整される適応型レート制限を実装する。
    5 ログデータの隠蔽・改ざん 攻撃者が悪意のある活動を隠蔽するためにログエントリを変更または削除する。エージェントの動作の複雑で予測不可能な性質は、正当な活動と、操作されたログによって隠蔽された悪意のある行動を区別することをより困難にする。 セキュリティチーム、監査担当者、インシデントレスポンダー、ログの整合性に依存する組織 大(潜在的に) 安全なログ記録インフラストラクチャ: 強力なアクセス制御を備えた安全なログ記録インフラストラクチャを使用する。
    ログ整合性監視: チェックサムまたはデジタル署名を使用してログデータの整合性を検証する。
    異常検出: エージェントの固有の非決定論性を考慮に入れた高度な異常検出技術を採用する。
    6 エージェントの認証情報への認可されないアクセス 攻撃者がエージェントの資格情報(例: 秘密鍵)にアクセスし、エージェントになりすまして悪意のある行動を実行できるようにする。エージェントが検証可能な資格情報を動的に取得および提示するため、侵害されたエージェントは迅速に強力な新しい能力を獲得し、損害の可能性を拡大させる。 エージェント所有組織、侵害されたエージェントがアクセスするシステム 安全な鍵ストレージ: エージェントの資格情報をコードに直接埋め込まない。ハードウェアセキュリティモジュール(HSM)または安全な鍵管理サービスを使用する。
    鍵のローテーション: エージェントの資格情報を定期的にローテーションする。
    多要素認証: ユーザーが実際に制御していることを確認するために MFA を使用する。
    機微情報へのコンプライアンスの欠如 エージェントが PII を含むデータを適切な保護なしに送信、受信、処理する。エージェントの自律性がこれらの脅威を強める。 機密データを扱う組織(法的・経済的罰則)、個人(PII の所有者) 中~高 大(潜在的に。法的・経済的罰則を伴う) データ最小化: 個人データの収集を削減する。仮名化/匿名化:。
    データ暗号化: エンドツーエンドの暗号化と鍵の保護を確実にする。
    委任権限の濫用 実装の脆弱性により、エージェントが与えられた権限を超える可能性がある。 権限を委譲した組織、エージェントが動作するシステム (明示されていない。なお実装に依存する可能性が高い) (明示されていないが一般的に委任権限の濫用による影響は大きい) 明示的なユーザー同意:。
    詳細な監査:。
    厳格なトークン検証:。
    7 悪意のあるエージェントの相互作用 侵害されたエージェントが他のエージェントと相互作用し、危害を与えたり、脆弱性を悪用したり、予期しない結果を引き起こしたりする。エージェントの ID が変化し、動作が予測不可能なため、あるエージェントが他のエージェントよりも大きな損害を引き起こす可能性を予測することは困難である。 エコシステム内の他のエージェント、エージェントに接続されたシステム 中~低 高(潜在的に影響度が高いと想定される) 安全なエージェント間通信: エージェント間の相互作用に安全な通信プロトコルと認証メカニズムを使用する。
    エージェントレピュテーションシステム: エージェントの動作を追跡し、悪意のあるエージェントを識別するためにレピュテーションシステムを実装する。レピュテーションシステムは、エージェントの ID の動的な性質を処理でき、操作に耐性がある必要がある。
    サンドボックス化: 侵害されたエージェントの影響を制限するために、エージェントを相互に隔離する。エージェントが定義された境界を超えるのを防ぐために、ランタイム監視とポリシー実施を実装する。

    出典:「Threat Modeling Google’s A2A Protocol with the MAESTRO Framework」6: Threat Modeling Results: Applying MAESTRO Layer by Layerより弊社翻訳
    ※ 本図はOWASPが定義するMAESTROモデルをベースに記載されたhttps://cloudsecurityalliance.org/blog/2025/04/30/threat-modeling-google-s-a2a-protocol-with-the-maestro-frameworkの6: Threat Modeling Results: Applying MAESTRO Layer by Layerを弊社にて翻訳、表に編集しなおしたものです。

    AIエージェント時代における標準プロトコルのリスク管理

    AIエージェントの普及に伴い、MCPやA2Aといった標準プロトコルは不可欠な基盤となりつつあります。しかし、標準化による利便性の裏側には、同じ脆弱性が広範囲に拡散するリスクが潜んでいます。リスク管理の基本は「標準=安全」と思い込まず、実装ごとにセキュリティ要件を精査することです。特にアクセス制御、暗号化、監査ログといった基礎的な対策をプロトコルレベルで徹底する必要があります。

    さらに今後は、従来の「人間を前提としたセキュリティモデル」では対応できない課題が顕在化していくことが予想されます。次回第5回では、Non Human Identity(NHI)の登場や制御不能なAIエージェントといった新たな脅威に焦点を当て、従来型セキュリティの限界とその打開策について考察します。


    ―第5回「AIとセキュリティ:Non‑Human Identity とAIエージェントの課題」へ続く―

    【連載一覧】

    第1回「Vibeコーディングとプロンプトエンジニアリングの基礎
    第2回「プロンプト以外で効率化!開発体験の改善手法
    第3回「AIエージェント時代のコーディング:MCPとA2Aとは
    第4回「MCPの脆弱性とA2A脅威分析から学ぶセキュリティ実装」
    第5回「AIとセキュリティ:Non‑Human Identity とAIエージェントの課題
    第6回「AIエージェントのセキュリティ対策と今後の展望


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