2026年1Q KEVカタログ掲載CVEの統計と分析

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2026年1Q KEVカタログ掲載CVEの統計と分析

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。本記事では、KEVカタログに2026年1月1日~3月31日に登録・公開された脆弱性の傾向を整理・分析します。

本記事は2025年1Q:第1四半期~4Q:第4四半期の分析レポートに続く記事となります。過去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

はじめに

2025年4Qを対象とした前回記事 では、KEVカタログへ追加された62件のCVEを分析し、「実際に悪用された脆弱性」をどのように運用へ落とし込むべきかを整理しました。本稿はその続編として、2026年1月〜3月にKEVへ追加された71件を主対象に分析します。さらに、4月中旬までに追加された11件については速報として別枠で扱います。

2026年1Qの統計データ概要

2026年1Qに新規登録された脆弱性は以下の通りです。

件数
1月17
2月28
3月26

2026年1QにKEVへ追加された件数は71件でした。前回4Qの62件から増加しています。2〜3月にかけて増加傾向がみられ、2025年4Qでみられた「10月集中型」とは異なる波形を示しています。前回のような単月集中型ではなく、継続的に悪用済み脆弱性が追加された四半期だったと言えます。

主要ベンダー別の内訳

ベンダー件数
Microsoft12
Apple7
Cisco4
Synacor3
SolarWinds3
Google3
SmarterTools3

ベンダー別では、Microsoftが継続して最多となった一方、Apple関連脆弱性が大きく増加した点が今期の特徴です。また、SmarterMailやSolarWinds Web Help Deskなど、管理系・運用系製品の継続的な掲載も目立ちました。これは、攻撃者が単なるユーザー端末だけでなく、「管理面」や「運用基盤」そのものを重点的に狙っていることを示しています。

脆弱性タイプ(CWE)の分布

CWE件数
CWE-94(コードインジェクション)7
CWE-502(不適切なデータ逆シリアル化)5
CWE-78(OSコマンドインジェクション)4
CWE-288(認証回避)4
CWE-918(サーバサイドリクエストフォージェリ(SSRF))4

今期は特に、「認証境界を越えて管理権限を奪う」タイプの脆弱性が増加しています。特にCWE-94やCWE-502は、外部公開された管理系製品と組み合わさることで、一気に侵害の起点になり得ます。

攻撃の自動化容易性(Automatable)

自動化攻撃が容易である「Yes」と分類された脆弱性は30件となっていました。つまり、多くの脆弱性が「自動化された攻撃」に利用されやすい状況にあると言えます。攻撃者側のスキャン・悪用速度が上がっている現在、公開管理面を持つ資産では特に短期間で侵害へ至るリスクがあります。

技術的影響範囲(Technical Impact)

「Total」(=脆弱性を突かれるとシステムを完全制御されてしまう深刻な影響を持つもの) が62件、partialは9件であり、大部分が侵害後に広範な影響を与えるタイプでした。

CVSSスコア分布

区分件数
Critical30
High34
Medium7

CVSS帯では、9.0以上の「Critical(緊急)」帯が30件、7.0~8.9の「High(高)」帯が34件と、高危険度が大半を占めました。

CISAはKEVカタログを、「実際に悪用された脆弱性の権威ある一覧」と位置づけています。つまり、KEVに掲載された時点で、すでに攻撃者による実利用が確認されているということです。そのため、CVSSだけではなく、インターネット露出、ランサムウェア悪用確認、対応期限(dueDate)、自動化容易性(Automatable)などを踏まえた実務的な優先度付けが求められます。

CVSSスコアの基本的な考え方と、企業の脆弱性対応判断にどう活かすべきか、以下の記事で整理しています。ぜひこちらもあわせてご覧ください。
CVSSスコアの正しい使い方 ―脆弱性対応の判断にどう活かすべきか―

実際にランサムウェア攻撃に悪用された脆弱性

実際にランサムウェアに悪用されたと判明しているのは前回3件から今回4件と増加しており、「公開後すぐに武器化される」傾向がさらに強まっています。

前回四半期との比較

指標2025年4Q2026年1Q
KEV追加件数6271
Critical2430
ランサムウェア悪用確認34
2024年以前のCVE継続多数17

単純な件数増だけでなく、「古い脆弱性が今も悪用され続けている」ことが重要です。2024年以前のCVEが17件含まれており、未更新資産やレガシー運用が依然として攻撃対象であり続けている現実が見えてきます。

また、2025年4Qではメモリ破壊や権限管理不備が目立ったのに対し、2026年1Qでは境界突破型の脆弱性が増加しています。これは、攻撃者が単純な破壊活動やDoS攻撃ではなく、「運用基盤そのものを掌握する」方向へ重点を移していることを示唆しています。

注目の個別脆弱性ケーススタディ

Cisco ― CVE-2026-20131

CiscoのCVE-2026-20131は、今期を象徴する脆弱性の一つです。無認証・ネットワーク経由・root権限でのリモートコード実行が可能であり、ランサムウェア悪用も確認されました。さらに、KEV追加から対応期限までが極めて短く、緊急対応が必要なケースでした。*1

この事例が示しているのは、「インターネット公開された管理面は、最優先で閉じるべき」という点です。VPN、ファイアウォール、管理コンソールなどの境界機器は、一度侵害されると内部ネットワーク全体への踏み台になります。

BeyondTrust ― CVE-2026-1731

BeyondTrustのCVE-2026-1731は、特権アクセス管理やRemote Support(遠隔サポート)基盤が侵害された場合の危険性を示した事例です。セルフホストかつインターネット向けな構成では、侵害後に横展開が容易になり、被害範囲が急速に拡大します。*2

特に、管理者権限を扱う製品は「通常業務システムより優先して守るべき対象」です。業務停止だけでなく、認証情報窃取や内部侵入の起点になる可能性が高いためです。

SmarterMail

SmarterMail関連では、複数のCVEが短期間で継続的に追加されました。重要なのは、「一度アップデートしたから安全」という状況ではなかった点です。複数ビルドに対して連続的にcritical fixが提供されており、更新追随そのものが運用課題になっていました。

実際にSmarterTools自身も、未更新VMが侵害起点だったことを認めています。*3これは、「資産を把握していても、更新追随に失敗すると侵害される」という教訓を示しています。

Trivy

Trivyのケースは、開発者やSRE (Site Reliability Engineering)にとって重要です。この事例では、GitHub Actionsタグ改ざんやsetup-trivy置換を通じて、供給網経由の侵害が発生しました*4。つまり、防御ツールそのものが攻撃経路へ変化したということです。

このケースは、「脆弱性管理はOSやミドルウェアだけでは終わらない」ことを示しています。GitHub ActionsのSHA pinning、SBOM管理、シークレットローテーションなど、CI/CD全体の完全性確認が重要になります。

影響評価とリスク優先度付け

KEV対応では、「CVSSが高いから即P1」といった単純な判断は適切ではありません。実務では、実際に自社資産が存在するか、インターネットへ公開されているか、ランサムウェア悪用が確認されているか、対応期限が短いか、といった条件を重ねて優先度を決める必要があります。今回の記事では、実務運用を想定して、以下の4段階で整理します。

優先度条件対応目安
P1(変更管理より封じ込めを優先するレベル)インターネット公開 / ランサムウェア悪用確認 / 対応期限≤3日即日〜72時間
P2(週内対応を前提)自動化攻撃が容易 / 技術的影響範囲(Technical Impact)「Total」1週間以内
P3(計画停止枠)露出限定・代替統制あり対応期限まで
P4(継続監視対象)未利用・廃止済み継続監視

KEV対応では、CVSSスコアだけでなく、実際の悪用状況やインターネット露出、業務影響を踏まえた優先順位付けが重要になります。こうした「何を先に直すべきか」を判断する考え方については、SSVCを用いた脆弱性管理と優先順位付けの解説記事でも詳しく紹介しています。
脆弱性診断は受けたけれど ― SSVCで考える「脆弱性管理」と優先順位付け

まとめ

2026年1QのKEV分析では、「件数増加」そのものよりも、「どの資産が継続的に狙われているか」が明確になりました。特に、境界機器、管理基盤、メール基盤、CI/CDといった“運用の中枢”が攻撃対象になっています。共通しているのは、「攻撃者は管理面を狙う」という点です。

KEVは、もはや単なる高CVSS一覧ではありません。「実際に悪用された脆弱性を、限られた時間でどう優先対応するか」を判断するための、実務上の最重要リストになっています。

【参考情報】


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    SBOMとは?ソフトウェア部品表の基本と企業が導入すべき理由

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    SBOM(Software Bill of Materials)は、ソフトウェアを構成するOSSやライブラリ、依存関係を可視化する「ソフトウェア部品表」です。本記事では、SBOMの基本から注目される背景、OSS脆弱性管理やソフトウェアサプライチェーン対策との関係、企業が導入すべき理由まで分かりやすく解説します。

    はじめに

    ソフトウェアの安全性を考えるうえで、近年急速に重要性が高まっているのがSBOM(Software Bill of Materials)です。日本語では「ソフトウェア部品表」とも呼ばれ、ソフトウェアを構成するライブラリ、モジュール、依存関係、供給元などを整理して把握するための考え方として広がっています。背景にあるのは、企業システムの多くが自社開発のコードだけで成り立っているわけではなく、OSS、外部コンポーネント、パッケージ、クラウドネイティブな部品を組み合わせて構築されている現実です。そのため、どのソフトウェアに何が含まれているのか分からない状態では、脆弱性対応もソフトウェアサプライチェーン対策も後手に回りやすくなります。NIST(米国立標準技術研究所)ではSBOMについて、「ソフトウェアを構築するために使われた各種コンポーネントとサプライチェーン上の関係を記録した正式な記録」と説明しています*5

    SBOMは単なる開発者向けの技術資料ではありません。新しい脆弱性が公開されたときに、自社のどのシステムが影響を受けるのかを素早く把握するための基盤であり、調達先のソフトウェアを評価するための材料でもあり、継続的な脆弱性管理を支える台帳にもなります。NTIA(米国商務省電気通信情報局:National Telecommunications and Information Administration)は、「SBOMの最低要件が脆弱性管理、ソフトウェア在庫管理、ライセンス管理といった基本的なユースケースを可能にする」と整理しています*2。つまりSBOMは、単に「何が入っているか」を眺めるための一覧ではなく、ソフトウェアの透明性を高め、セキュリティ運用を速く正確にするための実務ツールです。

    SBOMとは

    SBOMとは、ソフトウェアを構成する部品の一覧とその部品同士の関係を示す情報のことです。食品に原材料表示があるようにソフトウェアにも、何でできているかを示す考え方が必要だという発想で語られることが多く、NISTもその比喩を用いて説明しています。SBOMに含まれる情報としては、コンポーネント名、供給元、バージョン、識別子、依存関係などが代表的です。

    ここで重要なのは、SBOMがソースコード一覧そのものではない、という点です。SBOMは完成したソフトウェアや提供される製品・サービスの中に、どのような構成要素が含まれているかを把握するためのものです。特にオープンソースソフトウェア(OSSを多用する現代の開発では、直接利用しているライブラリだけでなく、その先の依存関係まで含めて把握することが欠かせません。自社が書いていないコードであっても、最終的に自社サービスの一部として動作している以上、その脆弱性やライセンス、供給元リスクに無関心ではいられません。SBOMは、その見えにくい構成を可視化する手段です。

    なぜ今SBOMが注目されているのか

    SBOMが注目されている最大の理由は、ソフトウェアサプライチェーンの複雑化です。現在の企業システムは、内製コードだけで完結することが少なく、OSSライブラリ、サードパーティ製コンポーネント、外部サービス、コンテナイメージなどの積み重ねで成り立っています。その結果、脆弱性が発見されたときに自社に関係あるのかがすぐに分からないケースが増えています。SBOMがあれば、影響を受けるコンポーネントの有無を確認しやすくなり、初動のスピードを上げやすくなります。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)もSBOMを、「ソフトウェア透明性とサプライチェーンセキュリティを支える重要な要素」として扱っています*3

    また、脆弱性対応の現実もSBOMが注目される理由の一つです。脆弱性情報は日々公開されますが、公開情報だけを見ても、自社のどのシステムにその部品が含まれているか分からなければ、対応判断が遅れます。NTIAはSBOMのユースケースとして脆弱性管理を明示しており、CISAもSBOMの実務活用をサプライチェーン防御の一部として位置付けています*4。つまりSBOMは、脆弱性情報を受け取ったあとに本当に役立つ資産側の台帳として価値を持ちます。

    SBOMで分かること

    SBOMを整備すると、まずソフトウェアに含まれるコンポーネントの全体像が見えるようになります。どのOSSライブラリが使われているか、どのバージョンか、どの供給元に由来するか、どう依存しているかが分かれば、新しい脆弱性が公表されたときの影響調査が大幅にしやすくなります。また、ライセンス確認や調達先評価、保守対象の整理にも役立ちます。NTIAは、SBOMが脆弱性、在庫、ライセンスの管理に資することを明確に示しています。

    さらにSBOMは開発部門だけでなく、運用部門、調達部門、セキュリティ部門にとっても意味があります。開発部門にとっては依存関係の可視化、運用部門にとっては影響調査の迅速化、調達部門にとってはベンダー製品の透明性確認、セキュリティ部門にとっては脆弱性管理の効率化につながります。NISTがSBOMを「サプライチェーン上の関係を含む正式な記録」として位置付けているのは、こうした部門横断の活用が前提にあるからです。

    SBOMとOSS脆弱性管理の関係

    SBOMが特に力を発揮するのは、OSS脆弱性管理の場面です。近年のソフトウェアは、多数のOSSコンポーネントに依存していますが、問題はその依存関係が深くなりやすいことです。開発者が直接追加したライブラリだけでなく、その先にぶら下がる間接依存まで含めると、構成は想像以上に複雑になります。そのためSBOMがない状態では、ある脆弱性が自社に影響するのか、どのアプリケーションに含まれているのか、を迅速に判断しにくくなります。SBOMはその複雑さを整理し、脆弱性対応の起点を作る役割を果たします。

    この点で、SBOMはSCA(Software Composition Analysis)と相性が良い考え方です。SCAはソフトウェアの依存関係を解析し、既知脆弱性やライセンス情報を確認するための仕組みですが、その結果を継続的に管理しやすくするうえでSBOMが有効です。つまりSCAが見つけるための仕組みだとすれば、SBOMは構成を記録し、影響を追いやすくするための仕組みと捉えると分かりやすいです。SBOMそのものが脆弱性を自動で直すわけではありませんが、どこに何が入っているかを把握できるだけでも、対応の速度と精度は大きく変わります。

    SBOMの代表的な形式と標準

    SBOMを実務で扱うには、機械可読な形式が重要です。NTIAの minimum elements でも、自動化を支える仕組みが重要な要件のひとつとして示されています。手書きの一覧表では更新に追いつかず、脆弱性情報との突合も難しいためです。実務で広く知られている代表的な形式としては、OWASP CycloneDX (ECMA-424)やSPDXが挙げられます。少なくともCycloneDXは、サイバーリスク低減のためのフルスタックのBill of Materials (BOM)標準として位置付けられており、現在はECMA-424として標準化されています。

    形式選定で重要なのはどちらが絶対に優れているかではなく、自社の利用目的に合っているかです。開発パイプラインに組み込みやすいか、既存ツールと連携しやすいか、脆弱性管理やライセンス管理に使いやすいか、といった観点で選ぶのが現実的です。標準形式を使うことで、ツール間連携や取引先との情報共有もしやすくなります。

    企業がSBOMを導入すべき理由

    企業がSBOMを導入すべき理由は明快です。第一に、脆弱性対応が速くなるからです。新しいCVEが出たときに、対象部品が自社のどこに入っているかを確認しやすくなれば、影響調査の時間を短縮できます。第二に、ソフトウェアサプライチェーンの透明性が高まるからです。外部から調達したソフトウェアについても、何が含まれているかが分かれば、評価や説明責任を果たしやすくなります。第三に、継続的なソフトウェア資産管理に役立つからです。NTIAもこうしたユースケースをSBOMの基本的価値として整理しています。

    加えて、SBOMはこれからの脆弱性管理の前提になりつつあります。クラウドネイティブ化や DevSecOpsが進むほど、ソフトウェア構成は動的になり、人手だけで追うのは困難になります。NISTもソフトウェアサプライチェーン対策の中でSBOMを含む各種能力の実装を推奨しており、CISAもSBOM消費の実践をサプライチェーン強化の一部として扱っています。SBOMは流行語ではなく、複雑化したソフトウェア環境を管理するための土台になりつつあると考えたほうがよいでしょう。

    SBOM導入時の課題

    もっともSBOMは作れば終わりではありません。実際の課題はどう作るかよりも、どう更新し、どう使うかにあります。ソフトウェアは日々更新されるため、一度作成したSBOMを放置するとすぐに実態とずれます。またSBOMがあっても、脆弱性情報や資産台帳、SCA、CI/CDと連携していなければ、実務で十分に生きません。CISAの近年のガイダンスもSBOMの生成だけでなく消費、つまり実際の運用への組み込みを重視しています。

    そのため導入では、まず重要システムや外部公開サービスなど、影響の大きい範囲から始めるのが現実的です。CI/CDでSBOMを自動生成する仕組みを作り、SCAや脆弱性管理フローと結び付けて、脆弱性情報公開時にすぐ影響確認できるようにする。この流れができて初めて、SBOMは単なる提出資料ではなく、日常運用で役立つ仕組みになります。

    まとめ

    SBOMとは、ソフトウェアを構成する部品とその関係を記録する「ソフトウェア部品表」です。OSS利用の拡大やソフトウェアサプライチェーンの複雑化により、どのシステムに何が含まれているのかを把握する重要性はこれまで以上に高まっています。SBOMを整備することで、脆弱性対応の初動を速め、影響調査を効率化し、ソフトウェアの透明性を高めやすくなります。NTIA、NIST、CISAがいずれもSBOMを重要視しているのは、その実務的な価値が明確だからです。特にSBOMは、SBOMとは何かを理解するだけでは不十分で、脆弱性管理、SCA、CI/CD、調達管理とどう結び付けるかが重要です。企業が導入を考える際は、形式やツール選定だけでなく、更新運用と活用場面まで見据えて設計する必要があります。これからのセキュリティ運用では、SBOMは一部の先進企業だけのものではなく、ソフトウェアを安全に使い続けるための基本装備に近づいています。

    SBOMは脆弱性対応やソフトウェアサプライチェーン対策を効率化するための重要な仕組みです。ただしSBOMを整備するだけでは十分ではなく、継続的な脆弱性管理が重要になります。企業が行うべき脆弱性管理の基本や実践フローについては、以下の記事で詳しく解説しています。
    脆弱性管理とは?企業が行うべき脆弱性管理の基本と実践手順【2026年版】


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    本記事では、脆弱性スキャンとは何か、脆弱性診断との違い、ツール比較のポイント、導入時の考え方までを整理しました。次回、5月20日(水)14時からの開催のウェビナーでは、AssetViewFutureVulsのメーカーが登壇し、各領域の役割をどのように整理し、どのように連携させれば実効性ある脆弱性管理が実現できるのか、解説します。脆弱性管理の考え方について深くを理解されたい方は、ぜひご参加ください。

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    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。

    編集責任:木下

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    Claude Code流出問題の全体像 ―事件からわかるAI開発リスクとサプライチェーンリスク―

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    はじめに

    「Claude Code」で起きたソースコード流出問題の経緯、なぜnpm公開物から内部ソースへ到達できたのか、何が漏れ、何が漏れていないのかを整理します。またソースコード流出によって浮き彫りになるAI開発リスクとソフトウェア供給網のリスクについても解説します。

    Claude Codeソースコード流出の概要

    「Claude Code」はAnthropic社が提供する公式のコーディング支援ツールです。Anthropicが公開している「Claude Code Doc」の中でも、Claude Codeはコードベース理解、ファイル編集、コマンド実行、各種開発ツール連携を行う製品として説明されています。

    Claude Code流出は、単なる「話題のAIニュース」では終わりません。今回、ターミナルやIDE(統合開発環境)からコード編集、コマンド実行、検索、Git操作まで担う実運用の開発基盤の中核にあたる実装の一部が、npm配布物に含まれたソースマップ(source map)を起点に外部から参照可能な状態になっていたことがわかりました。本事件はAIエージェント時代のソフトウェアサプライチェーン問題として捉える必要があります。

    流出の発端と技術的な経路(source map問題)

    本事件で最初に押さえるべきなのは、「Claude本体のモデル重みが漏れた」のではなく、「Claude Codeという周辺プロダクトのソースコードが到達可能になった」という点です。事件の発端となったのは、Chaofan Shou氏(@Fried_rice)によるXの投稿です。2026年3月31日、Chaofan Shou氏は「Claude code source code has been leaked via a map file in their npm registry」(訳:Claude Codeのソースコードが、npmレジストリ内のmapファイルを通じて流出した)と投稿しており、少なくとも現時点で公開されている初動情報の起点は、この発見報告にあると考えられます。

    その後に作成されたいくつかの公開GitHubリポジトリでは、漏洩経路について「npmパッケージに含まれたソースマップが、難読化前のTypeScriptソースを指しており、その参照先からsrc一式を取得できた」と説明しています。GitHubリポジトリ自体はAnthropicの公開情報ではないため、そこに書かれた全内容を鵜呑みにするべきではありませんが、少なくとも複数の公開Claude Artifacts(アーティファクト)が同じ経路を示していること、そして後述するAnthropic公式のGitHub上のIssueでも「流出またはデコンパイルされたClaude Codeのソースコード」を前提に議論が進んでいることから、ソースマップ起点として内部実装が可視化されたという大筋は相当に確度の高い情報だと言えます。さらに公開リポジトリのREADMEでは、「約1,900ファイル、51万行超のTypeScriptコードが露出した」と説明しています。

    流出した内容と影響範囲

    本事件が注目を集めた理由は、Claude Codeが単なるCLIラッパーではなく、幅広い機能群を内包したAI開発支援基盤であるためです。Anthropicの公開リポジトリと公式リリースノートを見るだけでも、Claude CodeにはIDE連携、MCP、プラグイン、履歴再開、権限管理、Web検索、各種設定や運用補助機能が継続的に追加されていることがわかります。また公開GitHubスナップショットREADMEでも、ツールシステム、コマンド群、IDEブリッジ、マルチエージェント協調、スキル、プラグイン、メモリやタスク管理など、多層的な構造が記述されています。

    つまり今回のClaude Code流出問題は、AIコーディング支援の表面だけでなく、その実装思想や運用機能の一端まで外から読める状態になったという意味を持ちます。

    何が漏れ、何が漏れていないのか

    Anthropic公式情報でも、Claude Codeの内部実装に関するソースコード断片や構成が公開状態になったことは裏づけられています。Anthropic公式GitHubのIssueでも、流出コードを前提とした解析が行われていました。

    Anthropicの公式GitHubリポジトリに2026年3月31日付で立てられたIssueでは、「source code isn’t publicly available, so this analysis is based on the leaked/decompiled Claude Code source」(訳:ソースコードは公開されていないため、本分析は流出またはデコンパイルされたClaude Codeのソースコードに基づく)と投稿され、Xでの発見報告とGitHub上の流出スナップショットを参照していたということがわかります。つまり、少なくともコミュニティ側では流出コードを参照した解析が現実に行われ、それがAnthropicの管理下のIssue空間にも持ち込まれていたということです。

    一方で、複数の報道機関によれば、「Anthropicが今回の件を「人為的ミス」によるものと認め、顧客データや認証情報、Claudeモデルそのものの重みは流出していない」と説明したとしていますが、この点は一次ソースではなく報道ベースの情報として慎重に扱う必要があります。

    なぜ深刻なのか:AIエージェント時代のリスク

    それでも、このClaude Codeソースコード流出が深刻なのは、顧客データ漏洩の有無だけでは影響範囲が測れないからです。AIエージェント製品では、モデル重みそのものに価値があるのはもちろんですが、実際の使い勝手や競争力は、その周囲にあるハーネス、権限管理、ツール呼び出し、コンテキスト処理、UI、IDE統合、再開機能、運用設計によって大きく左右されます。公開スナップショットにあるディレクトリ構成やコマンド一覧、サービス層の説明を見ると、Claude Codeがかなり成熟した「製品化されたAIエージェント」であることが読み取れます。競合や研究者にとって、こうした実装知見が外から見える状態になることの意味は小さくありません。

    特に重要なのは、Claude Codeが単にコードを生成するAIだけではなく、ローカル環境や周辺ツールに触れながら作業を進めるAIエージェントとして設計されている点です。漏洩したとされる公開スナップショットにも、Bash実行、ファイル読み書き、Web取得、Web検索、MCP、LSP、タスク作成、スケジュール実行などの機能が列挙されています。これは、今後のAIセキュリティを考える際に、モデル単体の安全性だけでは足りず、エージェントの実行基盤や配布パッケージの安全性まで視野に入れなければならないことを示しています。

    AIエージェント時代の新課題、Non Human Identity(NHI)のセキュリティ課題と今後のAIコーディングに求められる実践的な視点を解説した記事はこちら。ぜひあわせてご覧ください。
    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

    ビルド・配布プロセスにおける問題の本質

    さらに今回の一件は、ソースコード流出そのものだけでなく、公開物のビルド管理や配布管理の問題としても重要です。ソースマップ(source map)は本来、デバッグや解析のためには有用ですが、公開パッケージに不用意に含めれば、難読化やバンドルの前提を崩し、実装内部への入口になります。もしREADME記載どおり、ソースマップが外部ストレージ上の元ソース一式を指していたのであれば、問題は単なる「mapファイル混入」で終わりません。公開パッケージ、参照先URL、ストレージ公開設定、リリース工程のチェック体制まで含めた、供給網全体の設計ミスになります。ここにClaude Codeソースコード流出問題の本質があります。

    「影響は限定的」という見方の限界

    本事件をめぐる議論では、「どうせAIのコードはすぐ変わるから被害は限定的だ」という見方もあります。これは半分正しいです。たしかにプロダクトコードは日々更新されます。それでも、ある時点の設計方針、抽象化の仕方、権限制御、内部機能のつながり、未公開機能の痕跡は、競争戦略や攻撃面の理解に十分な価値を持ちます。現に公開スナップショットには、マルチエージェント協調、チーム作成、スキル実行、メモリ同期、リモートトリガーといった、単純なCLI以上の発想が読み取れる記述が含まれています。AI開発企業にとって、こうしたプロダクト実装の漏えいは、顧客情報漏えいとは別種の経営リスクです。

    企業が取るべき対応と実務上の教訓

    企業の情報セキュリティ担当者や開発責任者にとって、本事件から学ぶべき教訓は明確です。第一に、公開パッケージの中身を「本番ビルド成果物」だけでなく、「付随ファイル」まで含めて検査する必要があります。第二に、ソースマップやデバッグアーティファクトの扱いを、開発者の善意や慣習に任せてはいけません。第三に、クラウドストレージの参照先や署名URL、生成物の格納ルールを、CI/CDと一体で見直すべきです。第四に、AIエージェント製品では、モデルAPIの保護だけでなく、CLI、IDE拡張、SDK、プラグイン、MCP連携のような周辺面を含めてセキュリティレビューをかける必要があります。Claude Codeの公式リリースノートを見るだけでも、製品は短い周期で多機能化しており、変化の速さ自体がリスク管理を難しくしています。

    もう一つ重要なのは、事故後の透明性です。現時点で確認できるAnthropic公式情報は、Claude Codeの製品説明やリリースノートが中心で、今回のソースコード流出事件についての障害報告書は見当たりません。そのため、実務的には「発生原因」「影響範囲」「再発防止策」を公式にどこまで明文化するかが、今後の信頼回復を左右します。AI安全性を強く掲げる企業であればなおさら、モデル安全だけではなく、配布と運用の安全性でも説明責任が問われます。今回のClaude Codeのソースコード流出は、その現実を突きつけた出来事となります。

    まとめ

    Claude Codeソースコード流出事件はAI本体が破られた事件ではありませんが、AI製品はモデルだけ守ればよい、という幻想は崩されました。AIコーディング支援、AIエージェント、開発者向けCLI、IDE統合、MCP、プラグイン基盤といった要素が一体化した時代において、情報漏洩リスクはモデル重みだけでなく、配布物、周辺コード、実行制御、設定、公開ストレージにもまたがります。Claude Code流出事件を単なる興味本位の話題で終わらせるのではなく、現代のソフトウェアサプライチェーンの課題とAIプロダクト運用の脆さを示す事例として読むべきでしょう。

    参考文献


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    AIコーディング入門
    第2回:プロンプト以外で効率化!開発体験の改善手法

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    AIコーディング2アイキャッチ(AIコーディングの効率化の手法と課題)

    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以外の効率化手法

    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。

    図 1 プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニングの概要

    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コーディング全般に共通する課題

    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)

    ロジックの不整合

    • 小さなコードであれば問題にならないことも多いですが、大きなコードになればなるほど、コード内のロジックで不整合が発生することが増えます
    • プロンプトで与えられているビジネス上の目的を正しく解釈できない場合、期待されない出力をする可能性もあります

    メモリなどのボトルネックに対する配慮の欠如

    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

    セキュリティへの配慮の欠如

    • セキュリティに対して前出のような配慮事項を指示しない限りは配慮が欠如していることが多くあります
    • 仮に配慮事項の指示を行っても不正確・セキュアでない出力が出される確率も一定程度残存します

    品質とセキュリティを守るプロセス設計

    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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  • 2025年9月17日(水)14:00~15:00
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    【第3回】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

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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。

    Non-Human Identity(NHI)とは

    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。

    CI/CD環境とNHIのイメージ

    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。

    事例から見るNHIのセキュリティ課題

    tj-actionsサプライチェーン攻撃(2025年発生)

    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。

    tj-actions侵害・サプライチェーン攻撃の概要

    GitHub独自のセキュリティに関連する補足説明

    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
    NHI2Secret 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
    NHI3Vulnerable 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
    NHI7Long-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

    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
    NHI1:2025Improper 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。
    NHI2:2025Secret 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。
    NHI3:2025Vulnerable 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。
    NHI4:2025Insecure 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。
    NHI5:2025Overprivileged 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。
    NHI6:2025Insecure 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。
    NHI7:2025Long-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。
    NHI8:2025Environment 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。
    NHI9:2025NHI 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。
    NHI10:2025Human 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。
    出典:OWASP Non-Human Identities Top 10より弊社編集・和訳

    企業がとるべき対策

    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。

    • NHIは企業のデジタル資産やシステム間の接続のために多数用いられており、攻撃者から見たときに非常に広い攻撃面となりうること
    • 特権が付与されるNHIも存在することから、攻撃者から見たときに有用な攻撃面であるが、最小権限の原則が適用されていない場合、防御側にとっては保護が難しいこと
    • 人間の認証と同じく、認証方法がセキュリティリスクの高いもの(単純なAPIキー)からセキュリティリスクが低いもの(OAuthと証明書の同時活用)まで非常に多様であり、選択を間違うと攻撃された際の被害が甚大であること

    セキュリティは「開発初期から」「全社横断で」

    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 Top 10を「読むだけ」で終わらせないために

    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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