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「脆弱性(ぜいじゃくせい)」という言葉を見かけても、正確な読み方や意味を知らない方も多いかもしれません。特にITやセキュリティの分野ではよく使われる専門用語ですが、近年では一般的なニュースや記事でも登場するようになってきました。本記事では、脆弱性の正しい意味、よくある誤解、攻撃との関わり、企業が取るべき対策までを体系的に整理し、分かりやすく解説します。
「脆弱性(ぜいじゃくせい)」とは、システム・ソフトウェア・ネットワークなどに潜む“攻撃されやすい弱点”を指す言葉です。サイバー攻撃の多くは、この脆弱性を足がかりにして侵入や情報漏えいを引き起こします。しかし、「脆弱性 意味」「脆弱性とは何か?」と問われると、具体的に説明できない人も少なくありません。
「脆弱性」は「ぜいじゃくせい」と読みます。
「脆」(ぜい):もろい、こわれやすいという意味
「弱」(じゃく):よわい、力が足りないという意味
「性」(せい):性質や特徴を示します
つまり、「壊れやすく弱い性質」という意味で、セキュリティ分野では“攻撃に利用される欠陥や弱点”を指す言葉として使われます。

脆弱性とは、不正アクセスやコンピュータウイルスなどの攻撃により、その機能や性能を損なう原因となり得るセキュリティ上の問題箇所のことです。英語では 「vulnerability」(「攻撃を受けやすいこと」の意) と呼ばれます。
IT分野では、システムやソフトウェアに存在するセキュリティ上の弱点を意味します。たとえば、プログラムの不備や設定ミスなどにより、外部から不正アクセスを許してしまうような状態が「脆弱性」です。
脆弱性の多くは、「プログラムの設計ミスやコーディングミスなどによるバグ」になります。バグが存在せず正しく動作するプログラムやWebアプリケーションであっても、設計者が想定しないやり方で機能が悪用され、 結果としてサイバー攻撃が成立する場合には、その「悪用されうる機能設計」が脆弱性とみなされます。
攻撃者はまず「侵入できる弱点がないか」を探します。この弱点こそが脆弱性です。例えば、
といった状態は、攻撃者に「ここから入れる」と示しているようなものです。実際、多くのサイバー攻撃は “脆弱性の悪用” から始まっています。
脆弱性が数多く報告されているのは、一体どんなソフトウェアでしょう。ひとつ共通することは「ユーザが多い」ということです。たとえば、皆さんがこのサイトをご覧になっているWebブラウザ、そのWebブラウザが動作するMicrosoft WindowsなどのOS、ビジネスでよく使われるPDFファイルを扱うAdobe Acrobat、WebサーバソフトのApache、データベースアプリケーションのMySQLなどです。いずれも、全世界に膨大な数のユーザを持つソフトウェアであり、規模のインパクトという点から、攻撃者にとって極めて魅力的、いわば人気があるのです。かつ、このようなソフトウェアでは、開発元において、脆弱性を早期に発見し、修正プログラムの公開、所定機関への報告を迅速に行う必要性が高いことから、報告件数が当然ながら多くなる傾向がみられます。
ここまでの説明でお気づきかもしれませんが、「脆弱性が多く報告されている」ことは必ずしも「品質が悪い」ことを意味するのではありません。脆弱性が存在してもそのことが報告・公表されていなければ、「脆弱性がある」とは認知されないわけです。
脆弱性をそのままにしておくと、次のような重大なリスクがあります。
特に近年は、脆弱性を狙った攻撃が高度化し、攻撃者が自動的に弱点を探索するツールも普及しています。「気づいたら侵入されていた」というケースも少なくありません。
悪意のある第三者によって脆弱性を突かれてしまった場合、問題箇所の悪用、コンピュータ内部データ(情報)の盗取・改竄・削除、また他のコンピュータへの同様の悪事が可能になります。その結果、不正アクセスや自動的に動作させるウイルスやボットに感染する恐れもあります。また、システムやサービス全体という視点からは、設定に関して何らかの誤りがある場合など、設定ミスが脆弱性とみなされます。たとえば、ポートの開放に関する設定、権限管理、AWSをはじめとするクラウドサービスの設定ミスがセキュリティ事故を招いた例は枚挙に暇がありません。
脆弱性を悪用したセキュリティ事故は日々発生しています。SQAT.jpでは以下の記事でも取り上げていますので、ぜひあわせてご参考ください。
● 「定期的な脆弱性診断でシステムを守ろう!-放置された脆弱性のリスクと対処方法-」
● 「備えあれば憂いなし!サイバー保険の利活用」

脆弱性対策の基本的な考え方としては、システムの欠陥をつぶし、脆弱性を無くすこと(「攻撃の的」を無くすこと)が最も重要です。企業での実践方法としては以下の項目があげられます。
衣服等の破れを補修する「継ぎ当て」や傷口に貼る「絆創膏」のことを英語で「パッチ(patch)」と言いますが、脆弱性を修正するプログラムも「パッチ」と呼ばれます。修正プログラムを適用することは「パッチをあてる」と言われたりします。パッチをあてることにより、システムに影響が及ぶ場合があります。適用にあたっては事前に調査を行い、必要に応じて十分な検証を実施してください。なお、自組織で開発したシステムに関しては、必ずテスト環境を用意し、パッチ適用による整合性チェックを行いましょう。
アップデートされた最新バージョンでは既知の脆弱性や不具合が修正されていますので、後回しにせずに更新を行うようにしてください。
自組織で開発したソフトウェアやWebアプリケーション等の場合は、サービスが稼働する前の上流工程(開発段階)から、そもそも脆弱性を作り込まない体制を構築することが大切です。
また、テレワーク環境では、以上の項目に加え、クライアントサイドでのパッチ適用が適切に行われているかをチェックする体制を構築することも重要です。また、シャドーITの状況把握も厳格に実施する必要があります。
「IT部門が知らないサービスを勝手に利用され、結果として脆弱性の有無について未検証のクライアントソフトやブラウザプラグインが使われていた」という事態は防がねばなりません。
脆弱性は、さまざまなソフトウェアやプラットフォームで日々発見されています。そうした情報は、多くの場合、ソフトウェアやプラットフォーム提供元のWebサイトに掲載されます。
少なくとも、自組織で利用している主要なプラットフォームに関しては、緊急性が高い脆弱性が出現していないかどうかを、提供元のWebサイトで定期的にチェックするとよいでしょう。
一般社団法人JPCERTコーディネーションセンターとIPA(独立行政法人情報処理推進機構)では、公表された脆弱性情報を収集して公開するサービス「JVN(Japan Vulnerability Notes)」を共同運営しています。日本で利用されている大半のソフトウェアの脆弱性の情報は、このサイトでチェックできます。
インシデントやゼロデイの発生情報については、セキュリティ専門のニュースサイト、セキュリティエバンジェリストのSNSなどからも情報をキャッチできます。
情報の裏取りとして、セキュリティベンダからの発表やtechブログ等を参照することもと重要となります。攻撃の影響範囲や危険度を確認するには、Exploitの有無を技術者のPoC検証ブログやNVD等で確認することも有効です。
脆弱性を発見するためのソフトウェアは「チェックツール」「スキャンツール」「スキャナ」などと呼ばれます。以下に、代表的なものをご紹介しましょう。有償、無償のさまざまなツールが提供されていますので、機能や特徴を知り、ニーズに合致するものを試してみてはいかがでしょうか。
| 有償ツール | 無償ツール | |
| Webアプリケーション向け | AppScan、Burp Suite、WebInspect など | OWASP ZAP など |
| サーバ、ネットワーク向け | Nessus(一部無償)、nmap など | Nirvana改弐、Vuls など |
上記でご紹介したツールを使えば、脆弱性のチェックを自組織で行うことが可能です。しかし、前述の通り、「脆弱性が存在するのに報告されていない」ために情報がツールに実装されていないソフトウェアも数多くあります。また、一般に広く利用されているソフトウェアであれば次々に脆弱性が発見、公開されますが、自組織で開発したWebアプリケーションの場合は、外部に頼れる脆弱性ソースはありません。さらに、実施にあたっては相応の技術的知識が求められます。そこで検討したいのが脆弱性診断サービスの利用です。脆弱性の有無を確認するには、脆弱性診断が最も有効な手段です。

脆弱性診断サービスでは、システムを構成する多様なソフトウェアやWebアプリケーション、API、スマホアプリケーション、ネットワークなどに関し、広範な知識を持つ担当者が、セキュリティ上のベストプラクティス、システム独自の要件などを総合的に分析し、対象システムの脆弱性を評価します。組織からの依頼に応じて、「自組織で気付けていない脆弱性がないかどうか」を調べる目的のほか、「脆弱性に対して施した対策が充分に機能しているか」を検証する目的で実施することもできます。
対策が正常に機能しているかの検証を含めた確認には専門家の目線をいれることをおすすめしています。予防的にコントロールをするといった観点も含め、よりシステムを堅牢かしていくために脆弱性診断をご検討ください。
最後に、診断で発見された脆弱性にパッチをあてることができないときの対処法をご紹介しましょう。
まず、「パッチを適用することで、現在稼働している重要なアプリケーションに不具合が起こることが事前検証の結果判明した」場合です。このようなケースでは、システムの安定稼働を優先し、あえてパッチをあてずに、その脆弱性への攻撃をブロックするセキュリティ機器を導入することで攻撃を防ぎます。セキュリティ機器によって「仮想的なパッチをあてる」という対策になるため、「バーチャルパッチ」とも呼ばれます。
また、脆弱性が発見されたのがミッションクリティカルなシステムではなく、ほとんど使われていない業務アプリであった場合は、脆弱性を修正するのではなく、そのアプリ自体の使用を停止することを検討できるでしょう。これは、運用によってリスクを回避する方法といえます。
なお、前項でご紹介した脆弱性診断サービスの利用は、脆弱性に対して以上のような回避策をとる場合にも、メリットがあるといえます。発見された脆弱性について、深刻度、悪用される危険性、システム全体への影響度といった、専門サービスならではのより詳細な分析結果にもとづいて、対処の意思決定を行えるためです。

「脆弱性とは何か?」を正しく理解することは、サイバー攻撃に備えるうえで最も基本かつ重要なステップです。脆弱性は放置すれば攻撃者にとって“格好の入口”となり、情報漏えいやサービス停止など重大な被害を招きかねません。自社システムの安全性を確保するためにも、日頃から更新・診断・運用の見直しを行い、脆弱性を適切に管理することが求められます。
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近年、サイバー攻撃はますます高度化し、企業や個人を狙った被害が増えています。その中心的な脅威が「マルウェア」と呼ばれる悪意あるソフトウェアです。しかし、「マルウェアとウイルスの違いがわからない」という方も多いのではないでしょうか。本記事では、両者の違いをわかりやすく解説し、代表的な種類や感染経路、被害事例、そして防ぐための対策まで詳しく紹介します。

マルウェアとは、「Malicious(マリシャス=悪意のある)」と「Software(ソフトウェア)」を組み合わせた造語で、コンピュータやネットワークに害を与える悪意のあるプログラムの総称です。具体的には、ユーザの意図しない動作を引き起こし、情報の窃取や破壊、システムの乗っ取りなどを目的とするプログラムを指します。代表的なものにコンピュータウイルス(=ウイルス)、ワーム、トロイの木馬、スパイウェア、ランサムウェアなどがあります。
マルウェアは、メールの添付ファイルや不正なWebサイト、ソフトウェアの脆弱性などを通じて感染し、個人情報の漏洩や金銭的被害、業務妨害など深刻な問題を引き起こす可能性があります。そのため、日常的なセキュリティ対策が非常に重要です。
マルウェアは、悪意のあるソフトウェアの総称で、コンピュータウイルスはその一種です。ウイルスは自己複製し、他のプログラムやファイルに感染して広がる特徴を持つのに対し、マルウェアには様々な種類があり、必ずしも自己複製しません。つまり、全てのウイルスはマルウェアですが、全てのマルウェアがウイルスというわけではありません。マルウェアは、より広範な脅威を指す用語です。
| 比較項目 | マルウェア | コンピュータウイルス |
|---|---|---|
| 定義 | 悪意のあるソフトウェア全般 | マルウェアの一種 |
| 自己複製 | しないものもある | 自己複製する |
| 感染方法 | メール・Web・USBなど多様 | 他ファイルやプログラムに感染 |
| 代表例 | ワーム、トロイの木馬、ランサムウェアなど | Michelangelo、ILOVEYOUなど |
マルウェアにはいくつか種類があります。以下に代表的なマルウェアの特徴をご紹介します。
ランサムウェアは、ユーザのデータやファイルを暗号化し、アクセスを不能にするマルウェアです。サイバー攻撃者は暗号化されたデータやシファイルの暗号化解除と引き換えに、身代金の支払いを要求します。攻撃者は、データの復元やアクセスの回復のために身代金を要求します。「Ransom(ランサム=身代金)」と「Software(ソフトウェア)」を組み合わせた造語で、これが名称の由来です。多くの場合、身代金は暗号通貨で支払うことが要求され、支払ったとしてもデータが復元される保証はありません。このため、ランサムウェアは組織にとって非常に深刻な脅威となっています。
近年、二重脅迫型の攻撃も増加しており、支払いに応じなければデータを公開すると脅迫されます。被害者は重要データへのアクセスを失い、業務停止や金銭的損失に直面します。感染経路には、メール添付ファイル経由、VPN経由、リモートデスクトップ接続経由など様々なものがあります。
スパイウェアは、ユーザの個人情報を収集し、ユーザが意図しないうちに外部に送信するマルウェアです。収集するデータには、キーロガーやスクリーンキャプチャー機能を持つものもあり、パスワードやクレジットカード情報などを窃取します。スパイウェアは、一般的に無意識のうちにインストールされることが多く、主にダウンロードしたソフトウェアや悪意のあるリンクを介して広がります。正規ソフトウェアに偽装して侵入することが多いため、検出が困難です。感染してしまうと、個人のプライバシー侵害だけでなく、企業の機密情報漏洩にも繋がる危険性があります。
スケアウェアとは、虚偽のセキュリティ警告を表示し、無駄なソフトウェアを購入させる詐欺的なソフトウェアです。実際にはセキュリティ問題がないにもかかわらず、感染していると偽り、解決策として高額なソフトウェアをすすめます。ユーザの不安を煽り、冷静な判断を妨げることにより、被害を拡大させるのが特徴です。
アドウェアは、ユーザの同意なしに広告を表示するソフトウェアです。主にウェブブラウザにインストールされ、ポップアップ広告やバナー広告を表示します。ユーザのオンライン行動を追跡し、広告のターゲティングに利用することもあります。アドウェアそのものは必ずしも悪意があるわけではありませんが、システムのパフォーマンス低下やプライバシー侵害の原因となることがあります。一部のアドウェアは悪質な広告を表示し、マルウェアの配布を促すこともあります。
ファイルレスマルウェアは、ディスク上にファイルを残さずに、システムのメモリやプロセスに直接感染するマルウェアです。これにより、従来のウイルス対策ソフトウェアでは検出しにくくなります。ファイルレスマルウェアは、通常、システムの脆弱性を利用して実行され、バックドアとして機能することが多いです。
マルウェアの分類の一つである「トロイの木馬」は動作によりいつくかのタイプに分けることができます。
マルウェアに感染することで、次のような被害が発生します。
マルウェアの感染経路としては、大きくわけて以下のようなものが挙げられます。
・メール
マルウェアの感染経路として最も一般的なのがメールです。特に「フィッシングメール」と呼ばれる手法で、信頼できる企業やサービスを装ったメールが送られてきます。受信者がメール内のリンクをクリックしたり、添付ファイルを開いたりすると、マルウェアが自動的にダウンロードされ、システムに侵入します。これにより、個人情報の盗難やランサムウェアの感染が発生することがあります。メールのリンクや添付ファイルを開く前に、その送信元が信頼できるかを必ず確認することが重要です。
・Webサイト
不正なWebサイトもマルウェアの感染源となります。特に不正な広告やフィッシングサイトなどは、利用者がサイトを訪れただけでマルウェアが自動的にダウンロードされることがあります。これを「ドライブバイダウンロード攻撃」と呼びます。また、信頼できるWebサイトであっても、第三者によって改ざんされている可能性があるため、Webサイトを利用する際は、最新のウイルス対策ソフトによるスキャンの実行、ブラウザのセキュリティ設定を適切に行うことなどが重要になります。
・ファイル共有ソフト
ファイル共有ソフトを使用することも、マルウェア感染のリスクを高めます。ユーザがダウンロードしたファイルにマルウェアが含まれていることが多く、特に海賊版ソフトウェアや違法に共有されたコンテンツには注意が必要です。これらのファイルを実行すると、システムが感染し、データが破壊されたり、外部に漏洩したりする可能性があります。正規のソフトウェアやコンテンツを使用し、不明なファイルはダウンロードしないことが推奨されます。
・外部ストレージ(USBメモリ)
外部ストレージ(USBメモリ)は、便利である反面、マルウェアの感染経路としても広く利用されています。感染したUSBメモリをパソコンに挿入すると、システムにマルウェアが拡散し、企業内ネットワーク全体に影響を及ぼすこともあります。USBメモリを使用する際は、信頼できるデバイスのみを使用し、不必要に他人のUSBメモリを挿入しないように注意する必要があります。また、ウイルススキャンを行ってから使用することが推奨されます。
・クラウドストレージ
ユーザがマルウェアに感染したファイルをアップロードし、他のユーザがそれをダウンロードすることで、マルウェア感染が広がることがあります。また、クラウドサービス自体がハッキングされることで、全てのクラウドサービス利用者に影響が及ぶ可能性もあります。クラウドストレージを利用する際は、アップロードするファイルの安全性を確認し、適切なアクセス制限と二要素認証などのセキュリティ対策を講じることが重要です。

マルウェアは、コンピュータやネットワークに悪影響を与える悪意のあるプログラムの総称です。代表的なものには、コンピュータウイルス、ワーム、トロイの木馬、スパイウェア、ランサムウェアなどがあります。
主な分類として、自己複製し他のファイルに感染するウイルス、ネットワークを通じて拡散するワーム、正常なソフトウェアに偽装するトロイの木馬があります。その他の種類には、データを暗号化して身代金を要求するランサムウェア、個人情報を収集するスパイウェア、偽のセキュリティ警告を表示するスケアウェア、不要な広告を表示するアドウェア、ファイルを残さずにメモリ上で動作するファイルレスマルウェアなどがあります。
マルウェアは主にメール、不正なWebサイト、ファイル共有ソフト、外部ストレージ、クラウドストレージなどを通じて感染します。感染すると、情報漏洩、Webサイトの改ざん、システムの動作不能、デバイスの乗っ取り、金銭的損失などの被害が発生する可能性があります。マルウェアに感染すると深刻な被害を受け、企業に大きな影響を与えるため、適切なセキュリティ対策の実施が必要です。
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不正ログインとは、第三者が正規の利用者になりすましてアカウントに侵入する行為です。もし「不正ログインされたら」、個人情報の流出や不正送金、SNSの乗っ取りなど深刻な被害につながる恐れがあります。対応を誤ったり遅れたりすると、被害が拡大し、信用の失墜や事業への影響を招く可能性もあります。本記事では、不正ログインの主な原因と手口を解説し、実際に不正ログインされた場合の初動対応と、再発防止のための具体的な対策を紹介します。

不正ログインとは、正当な利用者のIDやパスワードを盗み取り、本人になりすましてシステムやサービスに侵入する行為です。これに対し「不正アクセス」は、アクセス権限を持たない状態でサーバやネットワークに侵入する広い概念を指します。つまり、不正ログインは不正アクセスの一種であり、特にアカウント情報が狙われる点が特徴です。
「不正アクセス」が厳密にどのような行為を指すのかは、1999年に公布(最新改正は2013年)された「不正アクセス行為の禁止等に関する法律(不正アクセス禁止法)」で規定されています。同法では、アクセス制御機能を持つWebサービスやサーバ等に、正当なアクセス権限を持たない者が侵入する行為、およびそうした侵入を助長する行為を指します。
不正アクセス禁止法では、単に他人のIDやパスワード(「識別符号」と呼ばれる)を無許可で使用する行為だけでなく、他の情報を利用してWebサービスやサーバなどのシステム(「特定電子計算機」と定義されている)を操作する行為も「不正」と定義されています。この点には特に留意する必要があります。
昨今はSNSアカウントやクラウドサービス、ECサイト、業務システムなどが標的となり、被害は個人だけでなく企業にも広がっています。

不正ログインは偶発的に発生するのではなく、多くの場合、攻撃者が狙いを定めて計画的に仕掛けます。では、そもそも悪意を持った、攻撃者による不正ログインの手口にはどのようなものがあるのでしょうか。典型的なのは、「盗んだIDとパスワード、あるいは推測したパスワードを使って、システムに不正にログインする」というものです。ID・パスワードの組み合わせを総当り的に試してログインを図る「ブルートフォース攻撃」、辞書にある語句を利用する「辞書攻撃」、不正に入手したログイン情報を利用する「パスワードリスト攻撃」などが知られています。
中でも近年特に話題を集めているのは「パスワードリスト攻撃」です。背景には、数十万~数億件規模のID・パスワードがセットで売買されていたり、インターネット上に公開されていたりする事態があちこちで確認されており、攻撃者が不正アクセスのための情報を容易に手に入れやすくなっている状況があります。また、もし複数のシステムに対して同じID・パスワードが使いまわされている場合、1件の情報を入手することで複数のシステムへのログインが可能になるという点も、攻撃者を引き付けています。
2020年8月には、日本企業約40社において、VPN(Virtual Private Network)のID・パスワードが盗まれ、インターネットに公開されるという事件が発生しました。VPNは、本来、セキュリティを確保したうえで企業ネットワークへアクセスするために使われる「安全性の高い入口」です。そこにログインするためのID・パスワードが盗まれることが極めて大きな被害につながり得ること、裏を返せば、攻撃者にとって極めて大きな利得につながり得ることは、論をまたないでしょう。
もちろん、不正アクセスのための攻撃は、ID・パスワードを狙ったものだけではありません。ID・パスワードの入手につながる脆弱性も格好の標的になります。例えば、Webアプリケーションや公開Webサーバの脆弱性はその最たるものです。攻撃者はしばしばSQLインジェクションの脆弱性、クロスサイトスクリプティングの脆弱性などを悪用して個人情報を不正に入手し、ID・パスワードを特定してシステムへの侵入を試みます。
このように「不正ログインされたら」という状況は、ほとんどがこうした攻撃手法に起因しています。利用者側の意識やセキュリティ設定が不十分だと、攻撃者にとって格好の標的となってしまうのです。ID・パスワードの保護に加え、結果としてID・パスワードの特定につながる脆弱性を放置しないことが、不正ログインを防ぐためには最重要といえるでしょう。
不正ログインされたら、被害の拡大を防ぐために迅速な対応が不可欠です。焦って誤った判断をしないよう、次の手順を順番に実行しましょう。
過去記事「情報漏えいの原因と予防するための対策」では、「情報漏えい事故の報告書と収束までの流れ」として、事故発生時の報告書作成の注意点について解説しました。今回は、不正アクセスされた直後の対応や、真相究明を行う社内の組織体制構築でのポイントをご紹介します。
セキュリティ事故対応を行う専門部署であるCSIRTが社内にない場合は、事故対応チームを速やかに組織しなければなりません。どのような編成を想定すべきか、参考として、モデル的な図解を下記に示します。

https://www.nca.gr.jp/activity/imgs/recruit-hr20170313.pdf より当社作成
もちろん、セキュリティ専門企業でない限り、ほとんどの組織にとってはここまでの編成をとることは合理的とはいえません。既存の組織・人員の状況に応じて、下記のような事項をポイントにチームを編成し、自組織の業種業態、慣習、人材、文化等を踏まえながら継続的にチームの発展・強化に取り組むことをお勧めします。
あなたの会社のステークホルダーに対して、現時点で判明している事故の事実関係を連絡します。規制業種の場合は所轄官庁への報告義務があります。なお、個人情報保護法では、個人情報漏えい等の場合、本人通知や監督官庁への報告を努力義務としていますが、2022年に施行予定の改正個人情報保護法では一定範囲においてこれが義務化されるため注意が必要です。
続いて取り組むべきは、原因究明です。不正アクセスを受けた場合、侵入経路の特定や証拠保全などは自社でどこまで可能なのでしょう。監視やSOC(セキュリティオペレーションセンター)サービスの契約などによって保存してあるログを解析可能な場合、「不正アクセスの発端と展開過程がわかるから、自経路の解析や被害範囲の特定もできる」と考えてしまうかもしれません。しかし、火事場のように混乱する事故発生直後は、日頃から備えをしていた企業ですら、一刻を争う状況下で解析すべき情報の膨大さに圧倒されるものです。また、刑事事件として告発を行う場合や損害賠償請求を行う場合には証拠保全が必要となりますが、混乱し、慣れない状況下で証拠保全を念頭に調査や対応を行うのは大きな負荷となります。
さらに、「サイバー攻撃を行う5つの主体と5つの目的」で解説した「APT攻撃」が行われるケースも想定しておく必要があります。APTでは、侵入の痕跡を消されることが少なくなく、そのような場合、侵入経路の特定や証拠保存は難しくなります。しかし、日々ログの収集を行っていたとしたら、その痕跡からデジタルフォレンジックを実施することが可能です。

不正ログインの被害を防ぐには、日頃からの予防策とシステム設定の強化が重要です。以下の方法を実践することで、アカウントの安全性を高められます。
これらの施策を組み合わせることで、不正ログインのリスクを大幅に低減し、万一の場合でも早期対応が可能になります。
不正アクセス事故に備えるためには、日常的なアクセスログの収集や分析、SOCサービスの契約、さらにはCSIRT組織の設置など、日頃からの備えが重要です。不正アクセスを未然に防ぐと同時に、万一発生した場合の対応力を高める役割を果たします。
そして、もう一つ有効な取り組みは、信頼できるセキュリティ企業との関係構築です。「かかりつけ医」のセキュリティ企業を持つことは、事故発生時に迅速かつ効果的に対応できる可能性があります。それまで取引が一度もなかったセキュリティ企業に、事故が発生した際に初めて調査や対応を依頼したとしたらどうでしょう。社内のネットワーク構成、稼働するサービス、重要情報がどこにどれだけあるのか、関係会社や取引先の情報などを一から説明する必要が生じ、対応に時間がかかってしまいます。わずかな時間も惜しまれるインシデント対応の現場では大きなリスクとなります。
脆弱性診断やインシデント対応などのセキュリティサービスを提供する企業に依頼をする際には、その企業が単に技術力があるかどうかだけでなく、信頼できる企業かどうか、いざというときにサポートしてくれるかどうかを慎重に考慮して選ぶことが重要です。提供サービス体制も幅広く調べたうえで、長期的な観点から利用を検討することをおすすめします。

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ペネトレーションテスト(侵入テスト)とは、実際の攻撃者と同じ手法を用いてシステムやネットワークに侵入を試みることで、セキュリティ上の弱点を明らかにする検証手法です。脆弱性診断との違いや、実施の流れを理解することで、自社に最適なセキュリティ対策を選択できるようになります。本記事では、ペネトレーションテストの目的や手順、費用感、活用のメリットまでわかりやすく解説します。
ペネトレーションテストとは、主に企業ネットワークや、Webアプリケーションなどに不正に侵入することができるかどうかをテストすることです。英語の「 penetration 」には「貫通」、「 penetrate 」には「貫く」「見抜く」などの意味があります。「ペンテスト」と略されたり、「侵入テスト」と呼ばれることもあります。
サイバー攻撃者はまず不正侵入し、その後、情報を盗んだり、バックドアを仕掛けたり、あるいは破壊工作などを行います。それらすべての端緒となる不正侵入を許すかどうかを調べるのが、ペネトレーションテストの役割です。
ペネトレーションテストは、システムやネットワークに対する不正侵入や攻撃が可能かどうかを確認するためのテスト手法です。このテストは、単に脆弱性を見つけるだけではなく、それらが実際に悪用される可能性があるかどうかを判断することに重点を置いています。これにより、システムのセキュリティ状態の把握や実装されているセキュリティ対策の有効性を検証することができます。
ペネトレーションテストは、特にセキュリティが重要視される業界や業種で必要とされます。
金融、医療、政府機関、ITサービスなど、機密情報を扱うすべての業界で、ペネトレーションテストの実施は必要不可欠です。これらの業界では、データ漏洩やシステム障害が重大な結果を招く可能性があるため、定期的なテストが推奨されます。
脆弱性診断の結果見つかった脆弱性を悪用して、攻撃が本当に成功するのかを検証するために、ペネトレーションテストが実施されることがあります。あくまで一般論ですが、ペネトレーションテストが必要な業種や事業として、以下の3つが挙げられます。
1.生命・生活に直接影響を与える事業やサービス
第一に、生命や生活に影響を及ぼす業種が挙げられます。具体的には、水道・電気・ガス・道路・交通等の社会インフラや、病院、ビル管理、工場のシステムなどです。
2.資産に影響を与える個人情報を扱うサービス
個人情報を保有する事業やサービスにも、ペネトレーションテストが必要な場合が多いでしょう。とりわけ銀行や証券会社、クレジットカード、仮想通貨取引所などの金融、大規模なWebサービスやECサイト、住民データを扱う自治体や官公庁などが挙げられます。
3.事業継続に影響を与える機密情報を扱うシステム
重要な営業機密や知的財産を保有する企業もペネトレーションテストの実施が望ましいといえるでしょう。
特に、クローズモデルの知財戦略に基づいて特許を取得しない方針の企業が、サイバー攻撃によって機密情報を盗まれ、他の企業に国内外で特許申請・取得された場合、事業継続に関わる重大な影響が懸念されます。
また、データ自体に価値はあるが、特許法や不正競争防止法では保護対象とならないようなデータについては、セキュリティ対策によって保護を図る必要があります。
ペネトレーションテストは、脆弱性診断とは異なるアプローチを取ります。
脆弱性診断はシステムの脆弱性を特定することに焦点を当てていますが、ペネトレーションテストはその脆弱性を利用して実際に攻撃を試み、システムのセキュリティを実際に検証します。この違いは、単にリスクを特定するのではなく、そのリスクが実際にどのように悪用され得るかを理解することにあります。
以下に「対象」「目的」「範囲」、必要な「期間」の4つの観点から、ペネトレーションテストと脆弱性診断の違いを示します。
| ペネトレーションテスト | 脆弱性診断 | ||
|---|---|---|---|
| 対象 | 脆弱性診断同様、ネットワークやWebアプリケーションを対象にしますが、ときに警備員をあざむいて建物に侵入できるかどうか等の物理的侵入テストが行われることもあります。 | ネットワークやWebアプリケーションが対象となります。 | |
| 目的 | 脆弱性診断は脆弱性を発見して報告することが主な業務ですが、ペネトレーションテストは脆弱性をもとに不正アクセスし、ネットワーク等に侵入することが目的となります。 | 脆弱性を検知・検出すること。 | |
| 範囲 | 広い範囲の網羅性を重視する脆弱性診断と異なり、ペネトレーションテストは侵入することが目的であるため、脆弱性診断とは反対に、狭く深く、ときに針の穴のような侵入できる一点を探します。 | 広く網羅的に脆弱性の有無を探します。 | |
| 期間 | ペネトレーションテストは、とにかく侵入が成功するまでトライし続ける作業であるため、脆弱性診断よりも長い期間を要する場合が少なくありません。ただし、一般論として、優秀なペネトレーションテストサービスであればあるほど、短い期間で侵入が成功します。 | 探すものが事前に決まっているためペネトレーションテストよりも通常は短い期間で完了します。 |

ペネトレーションテストサービスは提供する企業によってそれぞれ個性がありますが、大きく分けると下記の手順で実施されます。
目的に応じ、たとえば「顧客データベース」など、ペネトレーションテストを行う対象を決定します。そして「顧客データベース」が外部から攻撃されるのか、あるいは内部犯行なのか、想定する攻撃シナリオを作成し、最後に、ペネトレーションテストを行う期間を決定します。
対象によってさまざまな実施方法があります。公開されているWebアプリケーションであればリモートから実施することができます。内部犯行の危険性をテストする場合ならオフィス内から実施することもあるでしょう。
「侵入に成功したとき」あるいは反対に、「侵入に成功できないまま期間が終了したとき」のいずれかをもってペネトレーションテストは完了します。どちらの結果にも意味があります。侵入に成功した場合は、その報告を受けて防御力を高める必要性を認識することになり、侵入に失敗した場合は、一定の防御力を保持できている目安となります。
ペネトレーションテスト事業者からの報告書提出や報告会が行われます。具体的にどういうプロセスで、どういう技術を用いて侵入し、重要なデータがどこまで閲覧可能だったのか、どんなことができてしまう危険性があったのか、など管理者の気にかかることが詳細に報告されます。
ペネトレーションテストの費用は、対象システムの規模や診断範囲によって異なります。一般的にはあくまで一般的な相場として「脆弱性診断の1.5倍から2倍」程度、数百万円程度が目安ですが、小規模のWebアプリケーションなら数十万円から実施可能な場合もあります。
主に以下のような理由により、企業・組織において、ペネトレーションテストを実施することは重要です。
脆弱性診断とは異なり、ペネトレーションテストは単に脆弱性を発見するだけでなく、それらが実際に悪用される可能性があるかどうかを重視します。これにより、システムのセキュリティ状態を詳細に把握し、実装されているセキュリティ対策の有効性を検証することができます。
特に金融、医療、政府機関、ITサービス業界など、高度なセキュリティが要求される分野では、セキュリティ対策の一環としてペネトレーションテストが法令やガイドラインで義務付けられている場合があります。
ペネトレーションテストを実施する際には、専門知識と経験を持つ信頼できる会社を選ぶことが重要です。セキュリティテストの専門家であること、業界の最新の脅威に精通していること、そして過去の成功事例を持つことが、良いサービスプロバイダーの特徴です。また、テストの範囲、方法、報告の詳細さなど、サービスの質にも注意を払う必要があります。

ペネトレーションテストは経験とセンスが求められる仕事であるため、優良事業者選びはとても重要です。前述したとおり「優秀なペネトレーションテストサービスであればあるほど、短い期間でテストが終了(=侵入に成功)」します。ペネトレーションテストの見積額はエンジニアの拘束時間とも相関しますので、予算にもかかわってきます。大きく以下の3つのポイントを、いいペネトレーションテスト会社選びの参考にしてください。
システム構成や業務手順、ときには組織構成など、実際のサイバー攻撃を行う際に参照するとされる、さまざまな情報をもとにして、実施するサービスの適用範囲、留意事項、制限などを聞き、顧客の目的や要望、要件に沿ったペネトレーションテストの攻撃シナリオを考えてくれる会社を選びましょう。
ペネトレーションテストはときに針の穴を通すような隙間を見つけ出して侵入を成功させる業務です。技術者のこれまでの経験、保有資格などを確かめ、技術者の層が厚い会社を選びましょう。
過去のペネトレーションテストの実施社数や件数、リピート社数なども、いいペネトレーションテスト会社選びの参考になります。

ここまで述べてきたとおりペネトレーションテストとは、丁寧なヒアリングのもとで作成した攻撃シナリオに基づいて、経験豊かな技術者が実施するクリエイティブな手作業です。ペネトレーションテストをすべて自動で行うツールは存在しません。
ただし、ペネトレーションテストを行う技術者が、いわば「工具」「道具箱」のように用いるツールは数多くあります。代表的なものとして、オープンソースプロジェクトである Metasploit が提供する、さまざまなツール群が挙げられます。
セキュリティ企業に依頼せずに、自分でMetasploit が提供するツールを用いて、公開されている脆弱性などを用いて攻撃を実行することは可能です。しかし、その結果を読み解いたり、優先順位をつけたりするノウハウには経験と知見が必要とされます。
また、自宅に置いたサーバに研究目的でツールを走らせるような場合でも、不用意にこうしたツールを使用したり、不適切な方法で攻撃用のエクスプロイトを取得・保管したりすると「不正アクセス行為の禁止等に関する法律」や「不正指令電磁的記録に関する罪(刑法刑法168条の2及び168条の3)」等にも触れる犯罪となる危険性もあることを忘れてはいけません。
・ペネトレーションテストとは、システム・ネットワークへの不正侵入や攻撃が成立するか確
認するテスト手法の一つ
・特にセキュリティが重要視される業界や業種、金融、医療、政府機関、ITサービス業界など
で、ペネトレーションテストの実施が必要不可欠
・脆弱性の有無を判定する脆弱性診断と異なり、ペネトレーションテストでは脆弱性自体を見
つけることよりも不正侵入や攻撃が成立するかどうかの判断を優先する
・事前ヒアリングが丁寧で、優秀な技術者が在籍する、診断実績の多い会社を探す
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生成AIを使ったコーディングでは、プロンプトエンジニアリングが効率化の王道として知られています。しかし実際には、RAG(検索拡張生成)やファインチューニングといった手法を組み合わせることで、さらに精度や体験を向上させることが可能です。本記事では、これらの技術の概要とAIコーディングにおける活用例、そして共通して立ちはだかる品質・性能・セキュリティの課題とその解決の方向性を解説します。
※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。
プロンプトエンジニアリングは、手軽に(安価に)試せる生成AIの体験の改善や効率化の手法として位置づけられています。そして、プロンプトエンジニアリング以外でも生成AIの効率化や体験の改善、特定の目的のための調整などができる手法としてファインチューニングとRAG(Retrieval-Augmented Generation)があります。以下の図はそれぞれの手法を簡単にまとめたものです。

AIを使ったコーディング(以下AIコーディング)でもこの3つの手法は生成コードの改善や生成プロセスの効率化のために用いられます。また、企業や組織でのコーディングに際しては、個人レベルでの作業でのプロンプトエンジニアリング、内部レポジトリやAPIドキュメントとの結合による効率化を行うRAG、コーディング規約やスタイルなどの品質管理などを目的としたファインチューニングというように、目的別に同時並行で使うことができます。
AIコーディング自体は一般的といえる領域に入りつつあります注 1) が、一方でAIコーディング全般に共通する課題として、大きく分けて以下の3つの課題が挙げられます注 2)。
実行環境に関する配慮がないため、メモリを予想以上に使用するコードや、処理パフォーマンスに配慮しない出力が出てくることが往々にしてあります
AIコーディングが進化してもなお、人の手にゆだねられているものがあります。それは「何のためにコーディングするのか」「コードを使ってどんな業務をして、その結果として何を得るのか」といったビジネス上の目的を設定することと、コードが正確に動作することやセキュリティ上問題がないことを確認するプロセスを設けることです。コードの品質やセキュリティに関するプロセスは通常、ソースコード診断でセキュリティの確認を行うことが一般的です。

最近ではDevSecOpsの一環として、コード開発中にSAST(Static Application Security Testing)ツールをCI/CDパイプラインに統合するケースも増えてきています。また、完成品に対するテストとしてDAST(Dynamic Application Security Testing)を実行することも必要でしょう。これはWebサイトであればWebアプリケーション診断が該当します。

―第3回「AIエージェント時代のコーディング:MCPとA2Aとは」へ続く―
注:
1)2024年5月に実施されたプログラマー・エンジニアを中心としたコミュニティであるStackOverflowによる調査では開発にAIを利用すると回答したプロフェッショナルの開発者は63.2%でした。
2)CSET “Cybersecurity Risks of AI Generated Code” (Jessica Ji, Jenny Jun, Maggie Wu, Rebecca Gelles, November 2024)
【参考情報】
【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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米国サイバーセキュリティ・インフラストラクチャセキュリティ庁(CISA)から公開されている「KEVカタログ(Known Exploited Vulnerabilities)」は、実際に攻撃に悪用された脆弱性の権威あるリストとして、組織のセキュリティ対策の優先順位付けに不可欠なツールとなっています。本レポートでは、KEVカタログに2025年4月1日~6月30日に登録・公開された脆弱性をはじめとし、2025年上半期を振り返り、件数の推移や影響を受けたベンダー、脆弱性の種類や深刻度などを分析します。
本記事は2025年第1四半期~第4四半期の統計分析レポートです。以下の記事もぜひあわせてご覧ください。
「2025年1Q KEVカタログ掲載CVEの統計と分析」
「2025年3Q KEVカタログ掲載CVEの統計と分析」
「2025年4Q KEVカタログ掲載CVEの統計と分析」
本記事の目的は、KEVカタログに登録された脆弱性の傾向を把握し、組織が優先すべきセキュリティ対策の方向性を明確にすることです。対象期間は2025年4月1日から6月30日までの3か月間で、この期間に新たに登録された全59件の脆弱性を分析対象としています。
KEVカタログは、既知で悪用が確認された脆弱性をリスト化したものであり、攻撃者が現実に利用している脆弱性のみが掲載されます。1Q記事では、2025年1〜3月の動向を分析し、MicrosoftやAppleをはじめとする主要ベンダー製品のリスクの高さを指摘しました。今回の2Q分析では、その傾向が継続しているか、新たな特徴が現れたかを確認します。
2025年2Qに新規登録された脆弱性は以下の通りです。
2025年1月から6月までの登録件数推移を見ると、1Qは計65件、2Qは計59件とやや減少しました。しかし5月には前月比約60%増加しており、特定ベンダーの脆弱性修正公開が影響していると考えられます。過去の傾向を見ると、四半期内でも特定月に集中して登録されるケースが多く、特に月例アップデートや大規模製品改修の直後に件数が急増する傾向があります。
2Qで登録件数が多かったベンダーは以下のとおりです。
特にMicrosoftは依然として突出しており、全体の過半数近くを占めています。またApple、Adobe、Googleも上位常連であり、いずれもエンドユーザー利用率が高く、攻撃者にとって魅力的な標的であることがわかります。利用者はこれらベンダーのセキュリティ情報公開を継続的に監視する必要があります。一方で、D-LinkやQNAPなどネットワーク機器・NASベンダーの存在も目立ち、SOHOや中小企業にとっては「社内ネットワークの出入り口」への対策強化が求められます。
登録された脆弱性をCWE(Common Weakness Enumeration)で分類すると、次の傾向が確認されました。
特に「解放済みメモリの使用」や「範囲外の書き込み」といったメモリ安全性の欠如は、任意コード実行や権限昇格など重大な影響を引き起こす可能性が高く、依然として頻出しています。また、OSコマンドインジェクションや入力検証不備といった脆弱性も継続して悪用されており、過去に修正されたはずの問題が繰り返し登場していることがわかります。
攻撃者はCriticalスコアだけでなく、Highスコアの脆弱性も積極的に悪用しています。
2QのKEVデータには、直近発見の脆弱性だけでなく、数年前に公表された古い脆弱性も多く含まれています。これらはパッチ未適用や製品サポート終了に伴う放置が原因であり、攻撃者は既知の脆弱性を効率よく悪用しています。特に2010年代半ば〜後半の脆弱性が今もリストに登場しており、古いから安全という認識は極めて危険です。資産棚卸しとパッチ適用の徹底が欠かせません。
今回の四半期では、以下のような広く利用される製品がKEVカタログに登録されました。
これらはいずれも多くの組織で利用されており、脆弱性の悪用が確認された場合、組織規模を問わず被害に直結します。
2025年2Qの傾向から、企業や組織は以下の対応を優先すべきです。
2025年2QのKEVカタログは、依然として主要ベンダー製品の脆弱性が大きな割合を占め、メモリ安全性の欠如や古典的なインジェクション攻撃が引き続き悪用されていることを示しています。さらに、過去の古い脆弱性が現役で攻撃対象になっている現実は、資産管理とパッチ適用の遅れが依然として大きな課題であることを物語っています。次四半期に向けては、セキュリティ更新の優先順位付けと計画的な運用の強化が求められるでしょう。
BBSecでは以下のようなご支援が可能です。 お客様のご状況に合わせて最適なご提案をいたします。
インターネット上で「攻撃者にとって対象組織はどう見えているか」調査・報告するサービスです。攻撃者と同じ観点に立ち、企業ドメイン情報をはじめとする、公開情報(OSINT)を利用して攻撃可能なポイントの有無を、弊社セキュリティエンジニアが調査いたします。


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AIの進化によって、ソフトウェア開発の現場では「コードを書く」という行為そのものが変わり始めています。本シリーズ「AIコーディング入門」では、生成AIを活用した新しい開発スタイルを多角的に解説します。第1回では、注目のキーワードである「Vibeコーディング」と「プロンプトエンジニアリング」について、その意味や実際の活用方法、そして潜む課題についてご紹介します。
※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。
「Vibeコーディング」という言葉をご存じでしょうか。この言葉はOpenAI社の創設メンバーの一人であるアンドレイ・カーパシー(Andrej Karpathy)が2025年2月にXに投稿したポスト注 1)で使った言葉で、以降、生成AIを利用したコーディングの中でも雰囲気、ノリ、感覚注 2)を軸にしたコーディングを表す言葉で、2025年上半期のAIコーディング関連の流行語といっても過言ではないでしょう。
Vibeコーディングが指すコーディングはコードそのものを書くことよりも、大まかな目標や感覚に基づいてAIをアシスタントとして活用しながらコードを作っていく行為を指しています。この言葉は流行語ならではの賛否両論を巻き起こしていますが、そもそも言い出した本人も「雰囲気(vibe)」で使った言葉でしょうから、確固たる定義があるわけでもないのが実情で、真面目に語るほどでもないのかもしれません。実際に生成AIを使用してちょっとしたコーディングをすると、(特に最近のモデルを使う場合は)人間が目標や要件を定義してしまえば、ある程度の規模のコードまでは自動的に生成してくれるようになってきています。一度でもコーディングに使ったことがある人であれば、Vibeコーディングが指すものは何となくわかる、そんな流行語なのでしょう。
一方でVibeコーディングの最大の問題として挙げられるのが、プログラミングの概念が理解できない人でもコードを生成できるという点です。SNSなどをみると、Vibeコーディング、要するに生成AIによる自然言語のプロンプトによってコードの生成数が上がっても品質が低いため、かえって確認に手間取るという指摘をよく見かけます。また、手動でプログラミングを進める機会・経験が減ることでコードのテストやデバッグといったプロセスを知るエンジニアが逓減していき、結果として誰もコードの品質の確保できる人がいないのではないかという指摘も多くみられます。また、そもそも生成AIの生成するコード自体の信頼性は低いという指摘もあります。
2025年に公開された論文とその後の研究結果を公開しているWebサイト注 3)では、セキュリティに関する指示をプロンプト内で与えない場合と一般的なセキュリティに関する指示を与えた場合、そして非現実的かつ厳格なセキュリティに関する指示を与えた場合とで生成AIのコードの正確性やセキュアさについての各モデルの比較がされています。一般的な指示はベストプラクティスに従うことと脆弱性を作らないことだけを指示するもので、さらに厳格な指示では一般的な指示に加えて特に指定した脆弱性注 4)に対してコードが安全であることを確認することを指示するものとなっています。指示が全くない場合に比べて、一般的な指示だけでも不正確またはセキュアでないコードの割合を抑制する傾向にあること、厳格な指示であれば正確かつセキュアなコードの割合を押し上げる効果があることが全体としてみて取れます。注 5)少なくとも、という話にはなりますが、AIでコードを生成する際にはセキュリティに対して配慮した内容をプロンプトに少し含めるかどうかだけでも多少の差が出るというのは意識する価値がありそうです。ただしプロンプトを配慮しても完璧は目指せない点にも注意が必要です。
Vibeコーディングという言葉が世に放たれた頃、ちょうど生成AI各社がプロンプトエンジニアリングガイドを公開しました。下表は生成AIサービス各社が提供するプロンプトエンジニアリングガイドの一覧です。いずれも利用者が生成AIに対して適切かつ効率的なプロンプトを入力することで、生成AIが利用者の意図を理解し、期待される回答を出力するためのガイドになっています。
| 会社名 | 生成AIサービス | プロンプトエンジニアリングガイド |
| Anthropic | Claude | https://docs.anthropic.com/ja/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview |
| Gemini, Vertex | https://cloud.google.com/discover/what-is-prompt-engineering?hl=ja | |
| OpenAI | ChatGPT, Sora | https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-the-openai-api |
AIコーディングにおける課題の一つは、利用者が生成AIにプロンプトとして与えるコンテキストに一貫性がない、生成AIが処理するには非常に曖昧である、という点にあります。この課題の回避方法の一つとして提示されているものがプロンプトエンジニアリングガイドとなります。一番コストがかからず、人の手で微調整ができる手法として、まずは確認されることをおすすめします。あわせて前項で述べたように、非常に基本的な指示からでもセキュリティに関する指示を含めることもおすすめします。
―第2回「プロンプト以外で効率化!開発体験の改善手法」へ続く―
注:
1)https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383
2)日本語でも若年層を中心に使われている「バイブス」という言葉と同じような意味合いになります
3)なおLLMのコーディングベンチマークフレームワークも提供しています。https://github.com/logic-star-ai/baxbench
4)次のCWE(Common Weakness Enemuration、共通脆弱性タイプ)をプロンプト内で指定しています: CWE-20(不適切な入力確認)、CWE-22(パストラバーサル)、CWE-78(OSインジェクション)、CWE-79(クロスサイトスクリプティング)、CWE-89(SQLインジェクション)、CWE-94(コードインジェクション)、CWE-117(ログ出力の不適切な無効化)、CWE-284(不適切なアクセス制御)、CWE-400(無制限のリソースの枯渇)、CWE-434(危険なタイプのファイルの無制限アップロード)、CWE-522(認証情報の不十分な保護)、CWE-703(例外的な状況に対する不適切なチェックまたは処理)、CWE-863(不正な認証)
5)ただし推論モデルに関しては指示の出し方によって正確・セキュアなコードの出力が得られる確率がセキュリティに関する指示がない場合に比べて悪化する場合もあります。これは推論モデル自体の問題であると考えられます。なお、推論モデルの問題については次の2論文で問題点がそれぞれ指摘されています。https://arxiv.org/pdf/2307.02477
https://machinelearning.apple.com/research/illusion-of-thinking
【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技術の急速な進化により、フィッシング攻撃がかつてない脅威へと変貌しています。自然な文章生成や高度なカスタマイズにより、巧妙な詐欺メールが急増。PhaaS(Phishing as a Service)などの攻撃手法も拡大し、被害は企業・個人問わず深刻化しています。本記事では、AIを悪用したフィッシングの最新動向と、その対策について解説します。
大規模言語モデル(LLM:Large language Models)などの生成AIの登場により、フィッシング攻撃は新たな局面に突入しています。かつては不自然な日本語や文法ミスから容易に見抜くことができた詐欺メールが、AIによって劇的に変貌を遂げているのです。攻撃者はAIを活用することで、非常に自然な文体で説得力のあるメッセージを短時間かつ大量に作成できるようになり、より省コストで、大規模に個人や組織に向けて一斉に攻撃を仕掛けることが可能となりました。このことが被害の急増につながっています。また、攻撃者が受信者の業種や役職、使用しているサービスなどに合わせた「カスタマイズされた」フィッシングメールを自動生成することができるようになっている点、過去の成果を上げたフィッシングメールをAIに学習させることで、より洗練された文章を生成できるようになっている点も注目に値します。
従来、こうしたフィッシングメールへの防御策は、スパムフィルターやブラックリストベースの検出に依存していましたが、生成AIによって生み出されるフィッシングメールは、これらの検出を回避する表現力と柔軟性を備えており、組織にとって新たな脅威となっています。
生成AIによって作成されたフィッシングメールの危険性は、目を見張るものがあります。実際の調査では、AIが生成したフィッシングメール内にあるリンクのクリック率が50%を超えるケースも報告されています。これは従来のフィッシングメールと比較して、極めて高い成功率です。AIによって自然な文章が生成されることで、受信者は「本物らしさ」を信じてしまい、疑いなくリンクをクリックしてしまいます。攻撃者にとっては、より多くの被害者を効率よく騙す手段として、AIの活用は極めて有効かつ妥当であり、今後もこの傾向はますます拡大すると予想されます。
フィッシング対策協議会が発行した「フィッシングレポート2025」によると、国内の2024年のフィッシングURL数は前年比で約10万件増加し、報告件数は依然として高水準のままで推移しています。この増加傾向の背景には、生成AIの台頭やPhaaS(Phishing as a Service)といったサービス型攻撃の拡大があるとされており、単に件数の増加に着目するだけでなく、攻撃の質も高度化していることを理解する必要があります。そのため、企業や組織は、AI時代に対応した新しい視点での対策が求められているのです。

フィッシングとは、本物に見せかけたメールやWebページを使って、ユーザから機密情報を不正に取得する詐欺手法です。標的となるのは、クレジットカード番号やログインID・パスワード、社内システムの重要情報といった、機密性の高いデータです。この種の攻撃は、単に「個人の問題」にとどまらず、企業全体に深刻な影響を与える可能性があります。従業員がフィッシングメールに騙されてアカウント情報を入力してしまえば、攻撃者は企業ネットワークに侵入する足がかりを得てしまいます。これにより、内部情報の漏えい、金銭的損失、業務の停止、ブランド価値の毀損といったリスクに繋がる危険性があります。特に、クラウドサービスの利用が進んだ昨今では、従業員の判断ミスひとつが甚大な被害に直結するケースが増えており、改めて「フィッシングとは何か」を経営層も含めて正しく理解し、組織として備える必要があります。
AI技術の導入により、フィッシングメールの文面は劇的に洗練されつつあります。以下に紹介する実例は、生成AIを用いて作成されたとみられるもので、見た目・構成ともに極めて完成度が高く、詐欺であることを文面から見破るのは非常に困難です。
「●●証券」から送信されたとされる二要素認証の案内メールは、緊急性と不安を巧みに演出し、受け取った人にクリックを促す構成になっています。しかも、文法的な破綻や不自然な日本語表現は一切見られず、いかにも“それらしく”見える表現で構成されています。

さらにこのメールをソーシャル・エンジニアリング的目線で見ると、ソーシャル・エンジニアリングフレームワークの権威であるクリストファー・ハドナジー氏が提唱するところの心理誘導テクニック──「権威」「言質と一貫性」「希少性」など──が緻密に盛り込まれており、クリックさせることに特化した設計が施されていることがわかります。生成AIは、こうした心理的トリガーを大量に組み合わせた文章を容易に生み出し、単なる誤認ではなく“心理的にクリックしてしまいやすい”状況を作り出すのです。

フィッシング攻撃が増加傾向にある状況を生み出している要因の一つが、「Phishing-as-a-Service(PhaaS)」です。PhaaSとは、フィッシング攻撃を「サービス」として提供するビジネスモデルです。PhaaSを利用すれば、攻撃者自身が高度な技術や知識を持っていなくても、容易に本格的なフィッシング攻撃を実行できるようになります。
たとえば、近年注目を集めているのが、「Darcula Suite」と呼ばれるAI搭載型のフィッシング支援ツールです。Darcula Suiteは、Telegram上で操作可能なPhaaS型のツールで、生成AIを活用することで、フィッシングページの自動生成や、複数ブランドの模倣、さらには複数チャネルへの同時展開が可能になっています。特筆すべきは、こうしたPhaaSが、生成AIを利用して自然な文章を瞬時に作成する機能を有しており、言語面の完成度を飛躍的に高めている点です。これにより、フィッシング攻撃の“敷居”が著しく低下すると同時に、フィッシングがより広範に、効率的に、高品質に展開されることにつながっています。
AIを悪用したフィッシング攻撃の脅威に対抗するためには、組織としての技術的・運用的な備えが欠かせません。ここでは、フィッシング対策協議会のガイドラインや、最近のフィッシング攻撃の傾向にもとづき、企業が取るべき具体的な対策を整理します。
IDとパスワードだけに依存せず、物理的なデバイスや生体認証などを組み合わせることで、不正アクセスのリスクを大幅に軽減できます。特に、FIDO2やWebAuthnに対応したパスワードレス認証方式の採用は、フィッシング耐性の高い選択肢として注目されています。
これらは、メールの正当性を検証し、なりすましメールを排除するための基本的な仕組みです。たとえば、DMARCはSPFやDKIMの結果にもとづき、認証に失敗したメールを破棄・隔離するポリシーを設定できます。大手企業では導入率が8割を超えていますが、ポリシー設定が「none(監視のみ)」のままであるケースも少なくありません。今後は、段階的に「quarantine(隔離)」や「reject(拒否)」への移行を進める必要があります。
自社ブランドが悪用されるリスクを下げるため、使用していないドメイン・サブドメインの維持管理や、廃止予定ドメインの防衛的保有などを検討すべきです。ドロップキャッチ(廃止ドメインの悪用)によるなりすましを防ぐためには、ブランドドメインを「資産」として捉え、組織的に管理する視点が求められます。
メールやWebだけでなく、SMSやメッセンジャー、SNSといった多様なチャネルに対応したセキュリティ監視が不可欠となっています。
AIを用いたフィッシング攻撃は、単に「文面が巧妙」というだけでなく、規模・速度・多様性という点で従来型攻撃を凌駕しています。組織が対抗するには、技術・体制の両面から「AI時代の防御モデル」へのアップデートが求められているのです。
フィッシング対策協議会のガイドラインには重要5項目が掲げられています。
重要項目[1] 利用者に送信するメールでは送信者を確認できるような送信ドメイン認証技術等を利用すること
重要項目[2] 利用者に送信する SMS においては、国内の携帯キャリアに直接接続される送信サービスを利用し、事前に発信者番号等を Web サイトなどで告知すること
重要項目[3] 多要素認証を要求すること
重要項目[4] ドメイン名は自己ブランドと認識して管理し、利用者に周知すること
重要項目[5] フィッシングについて利用者に注意喚起すること
フィッシング被害を防ぐうえでは、システム的な対策と並行して、従業員一人ひとりの行動変容も不可欠です。以下に、利用者が日常業務で実践すべき基本的な対策を紹介します。
「見覚えのないメールのリンクを直接クリックしない」といったような、基本姿勢の徹底が重要です。正規のログインページをブックマークし、メール内のリンクを使わずにアクセスする習慣を身につけるだけでも、多くの被害を未然に防ぐことができます。
実際のフィッシングメールを模した「模擬訓練(フィッシングシミュレーション)」を通じて、従業員が経験を得ることは非常に効果的です。こうした訓練を定期的に実施することで、判断力が鍛えられ、攻撃への耐性が強化されます。
フィッシング攻撃は巧妙化し続けており、「注意していれば引っかからない」という従来の感覚はすでに通用しません。企業は、利用者のリテラシー強化も含めて、組織全体で「守る力」を底上げしていく必要があります。
生成AIの進化により、国内のフィッシング被害は急増していますが、その背景には「言語の壁が崩れたこと」と、「危険に対する認識のアップデート不足」があると感じます。運営側も利用者側も、古い知識や信頼性の低い情報に頼らず、まずはフィッシング対策協議会が示すガイドラインに正しく向き合うことが重要です。ネット上のよくわからない情報やSNSの“有識者”の意見を鵜呑みにせず、信頼できる情報源にもとづいて、地に足のついた対策を進めていきましょう。
https://www.bbsec.co.jp/service/training_information/mail-practice.html
※外部サイトへリンクします。

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近年、クラウドやSaaSの普及で、人の手を介さずに動作する「Non-Human Identity(NHI)」が存在感を増しています。このNHIに対するOWASPのTop10シリーズが2025年から公開されています。「OWASP Top 10」を中心に、基本的なセキュリティ知識を深め、企業での対策に活かすことを目的としたシリーズ第3回の今回は、NHIとは何か、悪用事例や企業が今取るべきセキュリティ対策の方向性を解説します。
NHIとは、マシン間のアクセスと認証に使用されるデジタル的なIdentity(ID注 1))の総称です。IDは機械的な処理や自動化の場面で使われます。NHIはクラウドサービスの普及やAPI化の進展とともに爆発的にその数を増やしています。その最大のメリットはAPIやマイクロサービス、アプリケーションごとに設定・運用が可能な点にあります。そして最大のデメリットがセキュリティ関連の問題です。
NHIが用いられる代表例としてCI/CD注 2)環境があります。CI/CD環境では日常的にコードのコミットやレビュー、テスト、ビルド、バージョン管理、デプロイといったことがCI/CDパイプラインやクラウドサービスプロバイダとの統合を通じて行われています。ここでのNHIの利用状況を考えてみましょう。

ユーザがIDEからプラグイン経由でワークフローにコードのプッシュ/プルなどの操作を行うことでCI/CDパイプラインのワークフローが動作し、ワークフローから様々なコンポーネントや外部APIへの通信にNHI(凡例①~③)が利用されます。
CI/CDに限らず、私たちの周りにはNHIを必要とするサービス間・システム間の連携が多数存在しています。次の図は顧客管理システム(CRM)と営業支援システム(SFA)を中心とした、NHIを用いた典型的なサービス間の連携のイメージです。

CI/CD環境も、この図に挙げた例でも、1人のユーザが1つのアプリケーションから複数の機能を動かすことができます。このため、組織内では人の10~50倍のNHIが存在するともいわれています注 3)。さらに、すべてのNHIが適切に管理されているとは限らず、サービス間・開発者間でのNHIの共有や認証情報のローテーションのないNHIの存在など、多くの問題があります。これらのセキュリティ上の問題をまとめたものが「OWASP NHI Top10」です。
GitHub Actions(GitHubによるCI/CDプラットフォーム)向けのサードパーティー製のアクション集であるtj-actionsが依存するライブラリへの侵害が原因となったサプライチェーン攻撃です。GitHub Actionsにはワークフローやその中の一部アクションの再利用という機能がありますが、tj-actionsはGitHub Actionsでは提供していないアクションを多数提供することでGitHub Actionsの補完目的で使用できるツールの一つです。図は時間的経過を含む本事案の推移をあらわしたものです。

PAT: ここでのPATはGitHubが提供するPersonal Access Tokenを指します。APIやCLIからのアクセス(たとえばgit cloneやpush, pullなど)を行う際の認証に用いられるものです。発行が人(GitHubユーザ)に対して行われるので属人性がありますが、実際にはNHIとして使用します。Settings>Developer SettingsからToken(Classic)またはFine Grained Tokenが選択できます。Fine Grained Tokenを選択した場合はトークンに関するパーミッションの詳細が設定できるようになっていますが、セキュリティの観点では非推奨の設定項目(例えば有効期限を設定しないなど)が有効になっている点や、設定項目が詳細かつ多岐にわたるためセキュリティ上の配慮のない設定をしているケースもありうる点に注意が必要です。
pull_request_target: GitHub Actionsにはpull_requestとpull_request_targetの2つのpull requestトリガーがあります。pull_request_targetは使い方を理解していないと今回のようなケースで悪用されることがあります。参考資料を以下に記載しますので、ぜひご一読ください。
https://blog.gitguardian.com/github-actions-security-cheat-sheet/
https://blog.gitguardian.com/github-actions-security-cheat-sheet/https://runs-on.com/github-actions/pull-request-vs-pull-request-target/
本件でOWASP NHI Top 10のうち該当する可能性がある項目は以下の通りです。
| No. | 名称 | 今回何が該当するか |
| NHI2 | Secret Leakage(シークレット漏洩) | 本件ではtj-actions経由でログにダンプされた秘密情報があった点、各PATの漏洩があった点の2点が該当 |
| NHI3 | Vulnerable Third-Party NHI(脆弱なサードパーティーNHI) | spotbugsおよびreviewdog への侵害がtj-actionsへの侵害へ繋がった点が該当 |
| NHI7 | Long-Lived Secrets(長期間有効なシークレット) | 攻撃期間からspotbugsのメンテナーのPATの有効期限が長かった可能性がある |
OWASP NHI Top 10 2025をここで簡単にご紹介します。
| NHI番号 | 名称 | 概要 | 対策 |
| NHI1:2025 | Improper Offboarding(不適切なオフボーディング) | サービスアカウントやアクセスキーなどの非人間的アイデンティティが不要になった際に、適切に無効化・削除されない問題。放置された認証情報が攻撃者に悪用され、機密システムへの不正アクセスに利用される可能性がある。 | NHIのライフサイクル管理を自動化し、使用されていないアイデンティティを定期的に検出・無効化する。継続的なスキャンとモニタリングでゾンビNHIを特定し、ガバナンス、ツール、ワークフローの観点から廃止プロセスを体系化する。 |
| NHI2:2025 | Secret Leakage(シークレット漏洩) | APIキー、トークン、暗号化キー、証明書などの機密情報が、ソースコードへのハードコーディング、平文設定ファイル、公開チャットアプリケーションなど、認可されていないデータストアに漏洩する問題。 | ハードコードされた認証情報を排除し、適切なシークレット管理プラットフォーム(CyberArk Conjur、HashiCorp Vault等)を導入する。CI/CDパイプラインにシークレットスキャンを組み込み、リアルタイムで漏洩を検出・検証する。 |
| NHI3:2025 | Vulnerable Third-Party NHI(脆弱なサードパーティーNHI) | 開発ワークフローに統合されたサードパーティーの非人間的アイデンティティが、セキュリティ脆弱性や悪意のあるアップデートにより侵害され、認証情報の窃取や権限の悪用に利用される問題。 | サードパーティーサービスのセキュリティ実践を定期的に監査し、統合されたサービスの更新状況を追跡する。最小権限の原則に従い、サードパーティーに与える権限を最小限に制限し、定期的にアクセス権を見直す。 |
| NHI4:2025 | Insecure Authentication(安全でない認証) | 開発者が内部・外部サービスを統合する際に、非推奨で脆弱性のある認証方式や、古いセキュリティ慣行による弱い認証メカニズムを使用することで組織が重大なリスクにさらされる問題。 | 非推奨の認証方式(SHA1等)を特定し、最新のセキュリティ標準に準拠した認証方式に移行する。すべての暗号化・認証方式を定期的に見直し、技術の進歩に合わせて更新する。長期間有効なAPIキーを短期間トークンに置き換える。 |
| NHI5:2025 | Overprivileged NHI(過度な権限を持つNHI) | アプリケーション開発・保守時に、開発者や管理者が非人間的アイデンティティに必要以上の権限を付与し、侵害時に攻撃者がその過剰な権限を悪用して重大な被害を与える可能性がある問題。 | 最小権限の原則を厳格に適用し、NHIの権限を定期的に見直す。権限のスコープを適切に設定し、シークレットローテーション時に権限の再評価を実施する。人間のアイデンティティと同様の自動化されたアクセス権見の直しプロセスを導入する。 |
| NHI6:2025 | Insecure Cloud Deployment Configurations(安全でないクラウドデプロイ設定) | CI/CDアプリケーションがクラウドサービス認証で静的認証情報やOIDCを使用する際、設定ミスや検証不備により、攻撃者が本番環境への永続的で特権的なアクセスを獲得する可能性がある問題。 | 静的認証情報の代わりにOIDCトークンベース認証を使用し、アイデンティティトークンの適切な検証を実装する。設定ファイルへのハードコード化を避け、適切なシークレット管理システムを使用する。CI/CDパイプラインでのシークレット露出を防ぐ。 |
| NHI7:2025 | Long-Lived Secrets(長期間有効なシークレット) | APIキー、トークン、暗号化キー、証明書の有効期限が遠い将来に設定されているか無期限の場合、侵害されたシークレットが時間制約なく攻撃者に機密サービスへのアクセスを提供する問題。 | 短期間で自動ローテーションされるシークレットを実装し、可能な限り実行時に生成される一時的なトークンを使用する。シークレットのライフサイクルを可視化し、作成・使用・ローテーション状況を追跡する。有効期限のないシークレットを特定し排除する。 |
| NHI8:2025 | Environment Isolation(環境分離) | 開発、テスト、ステージング、本番環境で同じ非人間的アイデンティティを再利用することで、特にテスト環境と本番環境間での使い回しが重大なセキュリティ脆弱性を引き起こす問題。 | 開発、ステージング、本番環境で異なるNHIを使用し、環境間でのNHI共有を禁止する。各環境専用のNHIを設定し、環境固有のアクセス権限を適用する。NHIの使用状況を可視化し、環境分離ポリシーの遵守状況を監視する。 |
| NHI9:2025 | NHI Reuse(NHI再利用) | 異なるアプリケーション、サービス、コンポーネント間で同じ非人間的アイデンティティを再利用することで、一箇所での侵害が他の部分への不正アクセスに利用される重大なセキュリティリスクを生む問題。 | 異なるアプリケーション間でのNHI共有を禁止し、1対1のNHI-アプリケーション使用ポリシーを確立する。NHIの使用コンテキストを詳細に把握し、複数システム間での再利用を防ぐ。侵害時の影響範囲を限定するため、専用NHIを各アプリケーションに割り当てる。 |
| NHI10:2025 | Human Use of NHI(人間によるNHIの使用) | アプリケーション開発・保守時に、開発者や管理者が個人の人間的 アイデンティティで行うべき手動タスクに非人間的アイデンティティを悪用し、監査やアカウンタビリティの欠如などのリスクを引き起こす問題。 | 手動タスクには適切な権限を持つ個人のアイデンティティを使用し、NHIの人間による使用を禁止する。NHIの異常使用を検出するモニタリングを実装し、承認されたアクセスパターンから逸脱した使用を特定する。監査とアカウンタビリティを確保するため、人間とNHIの活動を明確に区別する。 |
NHI固有の対策(NHI10:2025人間によるNHIの使用)もありますが、例えば人の認証に関する対策と似たようなもの(オフボーディング対策、認証情報のハードコードの排除、最小権限の原則の徹底、認証方法のアップデート、環境分離やシステム間での再利用禁止)も多く含まれます。企業のIT環境は今後、AI統合やレガシーシステムの置き換え、人手不足を背景とした業務の自動化を中心に大きく変動していくことが予想されます。
NHIはアプリケーション間、システム間といったマシン間の認証に用いられることから、AI統合や業務のデジタル化・自動化において利用される機会が増えていきます。新しい概念であり、新しいセキュリティ上のリスクでもあり、なかなか理解するのが難しい分野ではありますが、少なくとも、以下の点においてセキュリティ上重要であることをご理解いただければと思います。
3つのTop 10に共通しているのは、「問題の多くは設計段階・開発段階で防げる」という事実です。脆弱性や権限ミスは、開発中の選択や運用ポリシーによって生まれるため、セキュリティは“あとから付け足す”ものではなく、最初から組み込むべき設計要件であるという考え方がますます重要になっています。また、情報システム部門だけでなく、開発チーム・運用チーム・経営層を巻き込んだ全社的なセキュリティ体制の確立が求められます。
OWASPのTop10シリーズは、ただの知識リストではありません。それぞれのリスクが「なぜ問題なのか」「どう防げるのか」を考えることで、企業ごとのセキュリティ成熟度を高めることができます。自社システムに照らして「どこが該当するか」「どのリスクが潜在しているか」をチームで共有し、日々の開発・運用の判断にOWASPの知見を活用することが、最も効果的なセキュリティ強化への第一歩です。3回にわたる本シリーズが、皆さまのセキュリティ戦略の一助となれば幸いです。
【参考情報】
【連載一覧】
―第1回「OWASP Top 10とは?アプリケーションセキュリティの基本を押さえよう」―
―第2回「OWASP API Security Top 10とは?APIの脅威と対策を知ろう」―
注:
1)ここでは読者の皆さんに理解しやすいようにIDとしていますが、実態としてはデジタル的な構成要素(digital construct)であり、デジタル的な主体(digital entity)となります。
2)Continuous Integration/ Continuous Delivery(継続的インテグレーション/継続的デリバリー)の略語
3)https://cloudsecurityalliance.org/blog/2024/03/08/what-are-non-human-identities
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