今さら聞けない脆弱性とは-基礎から学ぶ脆弱性管理と効果的な脆弱性対策ガイド-

Share
今さら聞けない脆弱性とは-基礎から学ぶ脆弱性管理と効果的な脆弱性対策ガイド-アイキャッチ画像

インターネットや情報システムの世界でよく耳にする「脆弱性」という言葉。普段の生活ではあまり使わないため、聞いたことはあっても正確に説明できないという方は少なくありません。特に近年はサイバー攻撃や情報漏洩のニュースが多く報じられるため、脆弱性という言葉はますます身近になってきました。しかし、「脆弱性とは一体何なのか」「個人や組織としては何をすればいいのか」と問われると、答えに詰まってしまう人も多いはずです。本記事では、初心者の方にも理解しやすいように、脆弱性の基本的な意味から具体的な事例、そして個人や組織が取るべき対策までを解説します。これからサイバーセキュリティの学びを始めたい方にとって、理解の入り口となる内容を目指しました。

脆弱性とは何か?

サイバーセキュリティにおける脆弱性とは、コンピュータやネットワーク、ソフトウェアなどに存在する思わぬ欠陥や弱点のことを指します。プログラムの設計ミスや設定の甘さ、想定されなかった挙動などが原因で発生し、それを悪用されると本来守られるべき情報やシステムが攻撃者に狙われてしまいます。 もっと身近な言葉に例えるなら、家のドアに鍵をかけ忘れた状態や、窓の鍵が壊れている状態が「脆弱性」です。そこに泥棒(ハッカー)がやって来れば、侵入や盗難のリスクが高まります。つまり脆弱性そのものは「危険ではあるがまだ被害が起きていない不備」であり、攻撃者に利用されて初めて実際の被害につながるのです。

脆弱性が生まれる原因

脆弱性は無意識のうちに生まれることが多く、その理由は多岐にわたります。代表的な要因には以下が挙げられます。

  • ソフトウェアの開発過程における設計ミスやバグ
  • サーバーやOSのセキュリティ設定の不備
  • 古いシステムやソフトウェアを更新せずに使い続けること
  • 想定していなかったユーザーからの入力や操作
  • 利用するプログラムやライブラリに潜む欠陥

実際、ソフトウェア開発は非常に複雑で、数百万行にも及ぶプログラムコードから成る場合もあります。そのため、すべてのバグや欠陥を完全に排除することは事実上困難です。

脆弱性の代表的な種類

脆弱性にはいくつも種類があり、攻撃手法によって分類されます。初めて耳にする方でもわかりやすい代表例を挙げてみましょう。

SQLインジェクション

ウェブアプリケーションにおける入力欄に悪意のあるデータベース命令文を仕込む手法で、見せてはいけない情報が外部に漏れてしまう危険があります。

クロスサイトスクリプティング(XSS)

ウェブサイトに不正なスクリプトを埋め込んで、閲覧者のブラウザ上で実行させる攻撃。利用者のIDやパスワードが盗まれる危険があります。

バッファオーバーフロー

プログラムに想定していない長さのデータが入力されることで、メモリ領域が壊され、攻撃者に任意のコードを実行されるリスクがあります。

セキュリティ設定不備

セキュリティ機能が有効化されていなかったり、不要なポートが開いたままになっていたりするケースも脆弱性の一つです。

脆弱性が悪用されるとどうなるのか

実際に攻撃者が脆弱性を利用すると、さまざまな被害につながります。たとえば以下のようなケースです。

  • クレジットカード番号や個人情報の漏洩
  • 社内ネットワークが侵入されて業務停止
  • 顧客の信頼を失い、企業のブランドに大打撃
  • 勝手に改ざんされたWebサイトが利用者をウイルス感染させる

こうした被害は一度起きると回復に莫大なコストがかかり、企業経営に深刻な影響を与えます。近年報じられる情報漏洩事件の多くは、既知の脆弱性を放置していたことが原因とされています。

脆弱性対策として実施すべきこと

脆弱性はゼロにはできないため、いかに早く気づき、適切に対応するかが重要です。個人利用者と企業の立場で考えられる基本的な対策を見てみましょう。

個人ができること

  • OSやソフトウェアを常に最新バージョンに保つ
  • ウイルス対策ソフトを導入し、定義ファイルを更新する
  • 怪しいリンクやメールの添付を開かない
  • 強固なパスワードや多要素認証を利用する

企業がすべきこと

  • 脆弱性診断やペネトレーションテストを定期的に実施する
  • セキュリティパッチが公開されたら速やかに適用する
  • 社内従業員へのセキュリティ教育を徹底する
  • ログ監視や侵入検知システムの導入で不審な挙動を早期発見する

脆弱性とセキュリティ文化

技術的な対策も重要ですが、それ以上に「セキュリティを日常的に意識する文化づくり」が欠かせません。脆弱性は人間のちょっとした油断や不注意からも生まれます。更新通知を無視したり、利便性を優先してセキュリティを後回しにしたりすると、そこに必ず隙が生まれるのです。 政府や専門機関が公表する脆弱性関連情報に目を通す習慣をつけるのも効果的です。たとえば国内では独立行政法人情報処理推進機構(IPA)が脆弱性関連情報を提供しており、日々の最新情報をチェックできます。

これからの脆弱性対策

今後はクラウドサービスやIoT機器の普及によって、脆弱性の範囲はさらに広がります。冷蔵庫やカメラ、工場の制御システムなど、私たちの生活に直結するモノがすべてインターネットにつながる時代となりつつあります。その一つひとつが脆弱性を抱えていた場合、想像以上に深刻なリスクが広がる可能性があるのです。そこで重要になってくるのが「ゼロトラスト」の考え方です。これはすべてのアクセスを信頼しないという前提に立ち、システムを多層的に守ろうとするセキュリティモデルで、近年世界中の企業が導入を進めています。

まとめ

脆弱性とは「情報システムやソフトウェアに存在する欠陥や弱点」であり、その多くは放置されることでサイバー攻撃に悪用され、大規模な被害を引き起こす可能性があります。重要なのは、脆弱性をゼロにすることではなく、発見されたときに迅速に対応し、常に最新の状態を保つことです。 セキュリティ対策は専門家だけの仕事ではありません。個人ユーザも企業の一員も、日々の小さな行動が大きなリスク回避につながります。これまで「脆弱性」という言葉だけを知っていた方も、これを機に身近な問題として捉え、今日から個人や組織としてできる対策を一つずつ取り入れていきましょう。

【脆弱性対策および脆弱性管理に関する情報収集サイト・資料】


Security NEWS TOPに戻る
バックナンバー TOPに戻る

ウェビナー開催のお知らせ

  • 2025年10月8日(水)14:00~15:00
    ウェビナー参加者限定特典付き!
    ソースコード診断で実現する安全な開発とは?脆弱性対策とDevSecOps実践
  • 2025年10月22日(水)14:00~15:00
    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~
  • 2025年10月29日(水)13:00~14:00
    【好評アンコール配信】「フィッシング攻撃の最新脅威と被害事例〜企業を守る多層防御策〜
  • 最新情報はこちら


    資料ダウンロードボタン
    年二回発行されるセキュリティトレンドの詳細レポート。BBSecで行われた診断の統計データも掲載。
    お問い合わせボタン
    サービスに関する疑問や質問はこちらからお気軽にお問合せください。

    Security Serviceへのリンクバナー画像
    BBsecコーポレートサイトへのリンクバナー画像
    セキュリティ緊急対応のバナー画像

    セキュリティインシデントの基礎から対応・再発防止まで
    第2回:セキュリティインシデント発生時の対応 ─初動から復旧まで

    Share
    セキュリティインシデント発生時の対応アイキャッチ画像

    セキュリティインシデントは、発生した瞬間から組織に深刻な影響を及ぼす可能性があります。そのため、どれほど迅速かつ的確に対応できるかが被害の拡大を防ぐ鍵となります。特に初動対応の遅れは、情報漏洩の範囲拡大やシステム停止の長期化といった二次被害を招きかねません。本記事では、セキュリティインシデントが発生した際に組織が取るべき対応を、初動から原因調査、復旧、そして報告体制まで段階的に解説します。

    インシデント対応が遅れると被害が拡大する―「初動対応」の重要性

    セキュリティインシデントが発生した際、最初に求められるのは「被害の拡大を防ぐこと」です。具体的には、該当システムのネットワーク接続を遮断する、影響範囲を限定する、ログを確保して証拠を保存するといった行動が挙げられます。ここで重要なのは、焦ってシステムを完全に停止させたり証拠を消去したりしてしまわないことです。例えば、感染が疑われるPCを慌てて初期化すると、攻撃経路やマルウェアの痕跡といった重要な調査情報を失うことになり、後続の対応が困難になります。そのため、インシデント発生時には「まず拡大防止と証拠保全を優先する」という基本原則を徹底する必要があります。初動段階での判断ミスが、被害規模や復旧にかかる時間を大きく左右するのです。

    セキュリティインシデント対応の基本フロー

    社内連携と報告体制

    セキュリティインシデントが発生した際、技術的な対応と同じくらい重要なのが「社内連携と報告体制」です。現場担当者が異常を検知した場合、直属の上司や情報システム部門への迅速な報告はもちろん、経営層へのエスカレーションルートを明確にしておくことが不可欠です。さらに、インシデント対応を一部門だけに任せるのではなく、法務・広報・総務など関連部門との連携が欠かせません。例えば、法務部門は法的リスクの確認や外部機関への届出判断を担い、広報部門は顧客や取引先への適切な情報発信を行います。これらが連携できていないと、組織全体としての対応が後手に回り、混乱や信頼失墜を招く恐れがあります。そのため、平常時から「誰が・どのタイミングで・誰に報告するか」を明文化したインシデント対応計画を整備しておくことが重要です。

    被害範囲の特定

    セキュリティインシデントが発生した際に、初動対応で重要なのが「被害範囲の特定」です。単なる障害や一時的な不具合と、外部からの不正アクセスやマルウェア感染といったインシデントを明確に区別する必要があります。具体的には、ログの解析やネットワーク監視、ユーザ報告などを通じて、侵入経路や影響を受けたシステム、漏洩が疑われる情報を洗い出します。この段階で誤った判断を下すと、被害を過小評価して対応が遅れたり、逆に過大評価して不要な混乱を招いたりするリスクがあります。そのため、迅速かつ客観的に状況を評価できる仕組みを整えておくことが欠かせません。

    被害の封じ込め・拡大防止

    被害範囲を特定した後は、被害の「封じ込め」が必要です。これは、インシデントの拡大を防ぎ、さらなる被害を最小限に抑えるための重要なプロセスです。例えば、侵害を受けたサーバをネットワークから切り離す、攻撃者が利用したアカウントを即座に無効化する、通信を一時的に遮断するなどの対応が考えられます。ただし、封じ込めの方法を誤ると、証拠が失われたり、攻撃者に異変を察知されて活動を隠蔽されたりする恐れもあります。そのため、封じ込めの対応はセキュリティチーム内で役割を明確にし、優先順位を付けて慎重に進めることが求められます。

    原因調査・ログ解析・フォレンジック調査

    封じ込めが完了した後は、インシデントの原因を突き止める「原因調査」が不可欠です。攻撃者がどのように侵入したのか、どの脆弱性を悪用したのか、内部関係者の過失や不正が関与していないかなど、多角的な視点から調査を進める必要があります。ログ解析やフォレンジック調査を通じて、攻撃経路や被害状況を正確に把握することが求められます。この段階で調査が不十分だと、再発防止策が不完全となり、再び同様の被害を招く可能性が高まります。そのため、外部のセキュリティ専門家の協力を得るケースも少なくありません。

    復旧対応

    原因が特定された後は、システムやサービスの復旧作業に移ります。ただ単に停止したサービスを再開させるのではなく、原因を取り除き、安全性を確認したうえで再稼働することが重要です。例えば、脆弱性が悪用されていた場合はセキュリティパッチを適用し、不正アクセスで改竄されたデータがあればバックアップから復旧します。また、復旧の際には「段階的な再開」を意識することが推奨されます。いきなり全システムを戻すのではなく、優先度の高いシステムから順に稼働させ、監視を強化しながら正常性を確認することで、再度の障害発生や攻撃再開のリスクを軽減できます。

    関係者への報告・情報共有

    復旧作業と並行して、関係者への適切な報告や情報共有も欠かせません。セキュリティインシデントは自社だけの問題ではなく、取引先や顧客、さらには規制当局にまで影響が及ぶ可能性があります。そのため、影響範囲を正確に把握したうえで、必要な関係者に迅速かつ誠実に情報を提供することが求められます。特に個人情報漏洩が発生した場合、法令やガイドラインに従った報告が義務付けられているケースも多く、対応を怠れば法的リスクや企業の信頼失墜につながります。また、社内向けの情報共有も重要であり、従業員が不安や誤情報に惑わされないよう、明確なメッセージを発信する体制を整えることが望まれます。

    再発防止策の検討

    インシデント対応の最終段階は、再発を防ぐための改善策を講じることです。単に原因を修正するだけでなく、組織全体のセキュリティ体制を見直す機会として活用することが重要です。例えば、脆弱性管理の仕組みを強化する、アクセス制御のルールを見直す、ログ監視やアラートの精度を高めるなど、技術的な改善が挙げられます。また、従業員へのセキュリティ教育や定期的な訓練を実施し、人為的なミスや不注意を減らす取り組みも効果的です。さらに、インシデント対応の流れを記録し、振り返り(ポストモーテム)を行うことで、今後同様の事態が発生した際に迅速かつ適切に対処できる体制を構築できます。

    BBSecでは

    セキュリティインシデントの再発防止や体制強化を確実に行うには、専門家の支援を受けることも有効です。BBSecでは緊急対応支援サービスも提供しています。突然の大規模攻撃や情報漏洩の懸念等、緊急事態もしくはその可能性が発生した場合は、BBSecにご相談ください。セキュリティのスペシャリストが、御社システムの状況把握、防御、そして事後対策をトータルにサポートさせていただきます。

    サイバーインシデント緊急対応

    サイバーセキュリティ緊急対応電話受付ボタン
    SQAT緊急対応バナー

    まとめ

    本記事では、セキュリティインシデントが発生した際に組織が取るべき対応を、初動から原因調査、復旧、関係者への報告、そして再発防止まで段階的に解説しました。インシデント対応は単なる技術的作業ではなく、社内連携や外部機関との調整、法令遵守、そして企業全体の信頼維持といった広範な要素が関わります。特に初動対応の速さや正確さは被害の拡大を防ぐ鍵となるため、日頃からの対応体制の整備や訓練が欠かせません。次回第3回では、インシデントの発生を未然に防ぐ取り組みや、組織全体でのセキュリティ強化策について詳しく解説し、実践的な予防策のポイントを紹介します。


    ―第3回へ続く―

    【参考情報】


    Security NEWS TOPに戻る
    バックナンバー TOPに戻る

    ウェビナー開催のお知らせ

  • 2025年10月8日(水)14:00~15:00
    ウェビナー参加者限定特典付き!
    ソースコード診断で実現する安全な開発とは?脆弱性対策とDevSecOps実践
  • 2025年10月22日(水)14:00~15:00
    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~
  • 2025年10月29日(水)13:00~14:00
    【好評アンコール配信】「フィッシング攻撃の最新脅威と被害事例〜企業を守る多層防御策〜
  • 最新情報はこちら


    資料ダウンロードボタン
    年二回発行されるセキュリティトレンドの詳細レポート。BBSecで行われた診断の統計データも掲載。
    お問い合わせボタン
    サービスに関する疑問や質問はこちらからお気軽にお問合せください。

    Security Serviceへのリンクバナー画像
    BBsecコーポレートサイトへのリンクバナー画像
    セキュリティ緊急対応のバナー画像

    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-

    Share

    Security NEWS TOPに戻る
    バックナンバー TOPに戻る

    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。

    サイバーインシデント緊急対応

    サイバーセキュリティ緊急対応電話受付ボタン

    Security NEWS TOPに戻る
    バックナンバー TOPに戻る

    ウェビナー開催のお知らせ

  • 2025年10月1日(水)13:00~14:00
    2025年10月Windows10サポート終了へ 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
  • 2025年10月8日(水)14:00~15:00
    ウェビナー参加者限定特典付き!
    ソースコード診断で実現する安全な開発とは?脆弱性対策とDevSecOps実践
  • 2025年10月22日(水)14:00~15:00
    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~
  • 2025年10月29日(水)13:00~14:00
    【好評アンコール配信】「フィッシング攻撃の最新脅威と被害事例〜企業を守る多層防御策〜
  • 最新情報はこちら


    資料ダウンロードボタン
    年二回発行されるセキュリティトレンドの詳細レポート。BBSecで行われた診断の統計データも掲載。
    お問い合わせボタン
    サービスに関する疑問や質問はこちらからお気軽にお問合せください。

    Security Serviceへのリンクバナー画像
    BBsecコーポレートサイトへのリンクバナー画像
    セキュリティ緊急対応のバナー画像

    セキュリティインシデントの基礎から対応・再発防止まで
    第1回:セキュリティインシデントとは何か?基礎知識と代表的な事例

    Share

    Security NEWS TOPに戻る
    バックナンバー TOPに戻る

    セキュリティインシデントとは何か?基礎知識と代表的な事例アイキャッチ画像

    近年、企業や組織を取り巻くサイバー攻撃はますます巧妙化しており、「セキュリティインシデント」が発生した場合、情報漏洩や不正アクセスなどによって、金銭的損失だけでなく企業の信用失墜にも直結します。本記事では、セキュリティインシデントの定義や種類、実際に発生した事例を取り上げ、その影響とリスクを理解するための基礎知識を解説します。

    セキュリティインシデントの定義

    セキュリティインシデントとは、情報システムやネットワークにおいて、情報のセキュリティの3要素、「機密性」「完全性」「可用性」を脅かす事象の総称です。具体的には、不正アクセスや情報漏洩、マルウェア感染、サービス運用妨害(DoS)攻撃などが含まれます。近年はクラウドやリモートワークの普及により、攻撃対象や被害の範囲が広がり、セキュリティインシデントの発生リスクは増大しています。国内外で大規模な事件が相次いで報道されるなか、インシデントの発生はもはや大企業に限られた問題ではなく、中小企業や自治体、教育機関に至るまで幅広い組織が直面しています。そのため、経営層から現場担当者に至るまで、セキュリティインシデントへの理解と備えが求められているのです。

    セキュリティインシデントの種類(例)

    一口にセキュリティインシデントといっても、その内容は多岐にわたります。代表的なものとしては、まず「不正アクセス」が挙げられます。攻撃者が外部からシステムに侵入し、機密情報を窃取したり改竄したりするケースです。次に「マルウェア感染」があります。ウイルスやランサムウェアなどの悪意あるソフトウェアにより、データが暗号化され業務が停止する被害が増えています。また、従業員による「内部不正」も見逃せません。権限を持つ社員が意図的に情報を持ち出すケースや、誤操作による情報流出が問題化しています。さらに「情報漏洩」や「サービス停止(DoS/DDoS攻撃など)」も、企業活動を直撃する深刻なインシデントです。このようにセキュリティインシデントは外部攻撃だけでなく、内部要因やシステム障害など多面的に発生し得るため、幅広い視点での備えが不可欠です。

    実際に発生した主なセキュリティインシデント事例

    セキュリティインシデントは国内外で日々多発しています。この表は2025年8月から9月にかけて発生した主要な国内インシデント事例をまとめたものです。ランサムウェア攻撃や不正アクセスによる被害が多く、特に製造業や重要インフラへの影響が深刻化している傾向が見られます。

    被害報告日被害企業概要主な原因影響範囲
    2025年9月国内ガス・電力会社人為的ミスLPガス検針端末の紛失顧客情報6,303件の漏洩等のおそれ*1
    2025年9月国内デジタルサービス運営委託事業者個人情報漏洩受講状況管理ツールへの登録作業ミスリスキリングプログラム受講者1名の個人情報が他の受講者1名に閲覧可能に*2
    2025年9月国内食料品小売業個人情報漏洩サーバへの第三者からの不正アクセス企業情報及び個人情報が流出した可能性*3
    2025年9月委託事業者操作・管理ミスオペレーターの利用者情報取り違い高齢者の見守り・安否確認が行われず*4
    2025年9月国内オフィス機器販売会社個人情報漏洩第三者による不正アクセスカード支払い顧客の情報漏洩の可能性*5
    2025年8月ハウステンボス株式会社システム障害第三者による不正アクセス一部サービスが利用できない状況に*6
    2025年8月国内電力関連会社不正ログインリスト型攻撃(複数IPアドレスから大量ログイン試行)ポイント不正利用444件*7
    2025年8月国内機器メーカー企業不正アクセス海外グループ会社を経由した第三者の不正アクセス一部サービス提供停止(8月16日復旧)*8
    2025年8月医療用メーカー企業マルウェア感染システムのランサムウェア感染2日間出荷停止、その後再開*9
    2025年8月国内建設事業者マルウェア感染システムのランサムウェア感染海外グループ会社の一部サーバが暗号化*10
    2025年8月国内外郭団体乗っ取り第三者による一部メールアドレスの乗っ取り迷惑メール送信元として悪用*11
    2025年8月暗号資産交換事業者クラウド設定ミス顧客データ移転作業中のクラウド設定ミス海外メディアの報道で発覚、アクセス制限不備*12
    2025年8月国内銀行元従業員による情報の不正取得出向職員による電子計算機使用詐欺アコムから出向の元行員が逮捕・懲戒解雇*13
    2025年8月国内病院個人情報不正利用委託職員が診療申込書から電話番号を不正入手LINEで患者に私的メッセージを送付*14
    2024年12月国内総合印刷事業者マルウェア感染VPNからの不正アクセス(パスワード漏洩または脆弱性悪用)複数のサーバが暗号化される被害*15

    これらの事例は「セキュリティインシデントは特定の大企業だけの問題ではない」という現実を示しており、規模や業種にかかわらず備えが不可欠であることを強調しています。

    セキュリティインシデントが企業に与える影響

    セキュリティインシデントが発生すると、企業は多方面に深刻な影響を受けます。最もわかりやすいのは、システム停止や情報漏洩に伴う金銭的損失です。業務が一時的に止まることで売上が減少し、復旧作業や調査にかかる費用も膨大になります。さらに、顧客情報や取引先情報が流出すれば、企業の信頼性が大きく揺らぎ、契約解除や取引停止に直結する可能性があります。また、個人情報保護法や業界ごとのセキュリティ基準に違反すれば、法的責任や行政処分を受けるリスクも高まります。株式市場に上場している企業であれば、セキュリティインシデントの公表によって株価が急落するケースも少なくありません。このように、単なるシステム障害にとどまらず、企業経営全体に打撃を与える点がセキュリティインシデントの恐ろしさといえます。

    まとめ

    本記事では、セキュリティインシデントの定義や種類、実際に発生した事例、そして企業に及ぼす影響について解説しました。改めて強調すべきは、セキュリティインシデントは大企業だけでなく、中小企業や自治体、教育機関などあらゆる組織にとって現実的な脅威であるという点です。しかも一度発生すると、金銭的損失だけでなく、顧客や取引先からの信頼低下、法的リスク、社会的信用の失墜といった連鎖的な被害を引き起こします。こうした背景から、セキュリティインシデントを「発生してから考える」姿勢ではなく、「発生する前提で備える」姿勢が求められています。次回は、実際にインシデントが発生した際にどのような対応が必要なのか、初動から復旧までの流れを詳しく解説します。

    【参考情報】


    ―第2回へ続く―

    サイバーインシデント緊急対応

    サイバーセキュリティ緊急対応電話受付ボタン
    SQAT緊急対応バナー

    Security NEWS TOPに戻る
    バックナンバー TOPに戻る

    ウェビナー開催のお知らせ

  • 2025年10月1日(水)13:00~14:00
    2025年10月Windows10サポート終了へ 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
  • 2025年10月8日(水)14:00~15:00
    ウェビナー参加者限定特典付き!
    ソースコード診断で実現する安全な開発とは?脆弱性対策とDevSecOps実践
  • 2025年10月22日(水)14:00~15:00
    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~
  • 2025年10月29日(水)13:00~14:00
    【好評アンコール配信】「フィッシング攻撃の最新脅威と被害事例〜企業を守る多層防御策〜
  • 最新情報はこちら


    資料ダウンロードボタン
    年二回発行されるセキュリティトレンドの詳細レポート。BBSecで行われた診断の統計データも掲載。
    お問い合わせボタン
    サービスに関する疑問や質問はこちらからお気軽にお問合せください。

    Security Serviceへのリンクバナー画像
    BBsecコーポレートサイトへのリンクバナー画像
    セキュリティ緊急対応のバナー画像

    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

    Share

    Security NEWS TOPに戻る
    バックナンバー TOPに戻る

    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。


    Security NEWS TOPに戻る
    バックナンバー TOPに戻る

    ウェビナー開催のお知らせ

  • 2025年9月24日(水)12:50~14:00
    製造業・自動車業界のためのサプライチェーン対策 -攻撃事例から学ぶ企業を守るセキュリティ強化のポイント-
  • 2025年10月1日(水)13:00~14:00
    2025年10月Windows10サポート終了へ 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
  • 2025年10月8日(水)14:00~15:00
    「ソースコード診断で実現する安全な開発とは?脆弱性対策とDevSecOps実践」
  • 最新情報はこちら


    資料ダウンロードボタン
    年二回発行されるセキュリティトレンドの詳細レポート。BBSecで行われた診断の統計データも掲載。
    お問い合わせボタン
    サービスに関する疑問や質問はこちらからお気軽にお問合せください。

    Security Serviceへのリンクバナー画像
    BBsecコーポレートサイトへのリンクバナー画像
    セキュリティ緊急対応のバナー画像

    連載記事:企業の「攻め」と「守り」を支えるIoT活用とIoTセキュリティ
    第3回 企業が取り組むべきIoTセキュリティ対策とは?─実践例に学ぶ安全確保のポイント

    Share

    Security NEWS TOPに戻る
    バックナンバー TOPに戻る

    IoT活用とIoTセキュリティアイキャッチ(IoTセキュリティ対策とは)

    IoTセキュリティは、もはや一部の技術課題ではなく企業全体の経営課題となっています。脆弱なIoT機器はサイバー攻撃の踏み台や情報漏洩の原因となり、業務停止やブランド毀損につながりかねません。本記事では、資産棚卸しから設計・運用における多層防御、さらに外部診断の活用まで、企業が取り組むべきIoTセキュリティ対策を具体事例とともに解説し、安全なIoT活用のための実践ポイントを整理します。

    「まずは現状把握」―資産棚卸しの重要性

    IoTセキュリティ対策の出発点は、社内にどのIoTデバイスが何台あり、ファームウェアのバージョンや通信先がどうなっているかを洗い出すことです。NECが公開した導入事例では、工場・支店・データセンターを含む23拠点で6,200台のIoT機器を自動スキャンし、未登録機器を310台発見しました。資産リストと脆弱性データベース(NVDやJVN iPedia)を突き合わせることで、更新が必要な機種を優先度順に並べ替え、限られた工数で最大効果を得られる計画が立案できたと報告されています。

    設計・実装フェーズで盛り込むべき技術的対策

    ハードウェアでは、Secure BootとTrustZone®などハードウェアルートオブトラストを採用し、改ざんファームが起動しない仕組みを導入します。通信経路はTLS1.3やDTLS1.3で暗号化し、MQTT over TLSやHTTPSを選択することで盗聴・改ざんリスクを最小化します。さらにデバイス固有の秘密鍵をTPM2.0に格納することで、鍵抽出攻撃を物理的に困難にします。NIST SP 800-213ではこのような多層防御を「IoT Reference Architecture」として例示しています。

    運用フェーズで欠かせない管理プロセス

    いかに堅牢な設計をしても、現場でのパスワード再利用やテスト用アカウント放置が残されると台無しになります。Palo Alto Networksの2024年調査では、IoTデバイス侵害の31%が「デフォルト認証情報の継続使用」が原因でした。運用部門は設定変更ログを SIEMに集約し、アラート閾値を“失敗ログイン3回”など具体的かつ実践的に定義します。加えてSBOM(Software Bill of Materials)を更新し、上流ライブラリに脆弱性が見つかった際は影響範囲を素早く把握できる体制を整えます。

    ケーススタディで学ぶ成功パターン

    ケースA

    国内自動車部品メーカーは、月次でしか実施していなかったファームウェア更新をOTA(Over-the-Air)方式に切り替え、異常が発覚した翌日にパッチ配布を完了できる体制を確立しました。その結果、取引先OEMからのセキュリティ監査に合格し、新規受注を獲得しています。

    ケースB

    大手小売企業は、POSとは別にIoT専用VLANを構築してネットワークを分離し、さらにクラウド監視サービスでトラフィックのベースラインを学習させました。導入6か月後に出力されたアノマリーアラートから不審なDNSクエリを発見し、マルウェア感染初期段階で遮断に成功しています。

    第三者によるセキュリティ診断を活用するメリット

    社内リソースで脆弱性検証を網羅するのは現実的に困難です。第三者による「IoT セキュリティ診断(SQAT for IoT)」では、ファームウェア静的解析、無線インターフェース侵入テスト、クラウド・API・構成レビューまでを一気通貫で実施し、重大度レベルと具体的な修正手順を報告書に整理します。日本電気株式会社(NEC)の調査では、第三者によるセキュリティ診断を受けた企業の72%が「投資対効果を定量化しやすくなった」と回答しており、経営判断の材料としても有効です。

    企業が今すぐ実施できる行動

    まず資産棚卸しツールでネットワークをスキャンし、IoT機器の一覧を作成してください。次に管理画面へログインし、初期パスワードが残っていないか、暗号化が有効かを確認しましょう。同時にクラウドプラットフォームのアクセスキーを見直し、最小権限原則に沿ってIAMポリシーを設定します。これら最低限の対策さえ済めば、専門家による脆弱性診断やペネトレーションテストを受ける際にも、対処漏れの洗い出しに集中できます。

    まとめ―「攻め」と「守り」を両立させるために

    IoTとは単なるバズワードではなく、リアルタイムデータを基盤に業務を変革する武器です。しかし武器は手入れを怠ると自社を傷つけます。本連載で取り上げたIoT例とIoT事例は、いずれもセキュリティ対策とセットで初めてビジネス価値を生み出しています。情報システム部門が主導してIoTセキュリティの体制を築き、経営層が適切に投資判断を下す。――この連携があってこそ、IoT機器は企業の競争力を押し上げる資産になります。自社の現状に一抹の不安があるなら、まずは第三者による「IoTセキュリティ診断」で弱点を可視化してみてはいかがでしょうか。

    【参考情報】

    【連載一覧】

    ―第1回「今さら聞けないIoTとは?─IoTデバイスの仕組みと活用例で学ぶ基礎知識」―
    ―第2回「身近に潜むIoTセキュリティの脅威とは?─リスクと被害事例から学ぶ必要性」―
    ―第3回「企業が取り組むべき IoT セキュリティ対策とは?─実践例に学ぶ安全確保のポイント」―


    Security NEWS TOPに戻る
    バックナンバー TOPに戻る

    ウェビナー開催のお知らせ

  • 2025年9月17日(水)14:00~15:00
    サイバーリスクから企業を守る ─脆弱性診断サービスの比較ポイントとサイバー保険の活用法─
  • 2025年9月24日(水)12:50~14:00
    製造業・自動車業界のためのサプライチェーン対策 -攻撃事例から学ぶ企業を守るセキュリティ強化のポイント-
  • 2025年10月1日(水)13:00~14:00
    2025年10月Windows10サポート終了へ 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
  • 最新情報はこちら


    資料ダウンロードボタン
    年二回発行されるセキュリティトレンドの詳細レポート。BBSecで行われた診断の統計データも掲載。
    お問い合わせボタン
    サービスに関する疑問や質問はこちらからお気軽にお問合せください。

    Security Serviceへのリンクバナー画像
    BBsecコーポレートサイトへのリンクバナー画像
    セキュリティ緊急対応のバナー画像

    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

    Share

    Security NEWS TOPに戻る
    バックナンバー TOPに戻る

    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」


    Security NEWS TOPに戻る
    バックナンバー TOPに戻る

    ウェビナー開催のお知らせ

  • 2025年9月17日(水)14:00~15:00
    サイバーリスクから企業を守る ─脆弱性診断サービスの比較ポイントとサイバー保険の活用法─
  • 2025年9月24日(水)12:50~14:00
    製造業・自動車業界のためのサプライチェーン対策 -攻撃事例から学ぶ企業を守るセキュリティ強化のポイント-
  • 2025年10月1日(水)13:00~14:00
    2025年10月Windows10サポート終了へ 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
  • 最新情報はこちら


    資料ダウンロードボタン
    年二回発行されるセキュリティトレンドの詳細レポート。BBSecで行われた診断の統計データも掲載。
    お問い合わせボタン
    サービスに関する疑問や質問はこちらからお気軽にお問合せください。

    Security Serviceへのリンクバナー画像
    BBsecコーポレートサイトへのリンクバナー画像
    セキュリティ緊急対応のバナー画像

    連載記事:企業の「攻め」と「守り」を支えるIoT活用とIoTセキュリティ
    第2回 身近に潜むIoTセキュリティの脅威とは?─リスクと被害事例から学ぶ必要性

    Share

    Security NEWS TOPに戻る
    バックナンバー TOPに戻る

    IoT活用とIoTセキュリティアイキャッチ画像(IoTセキュリティの脅威)

    IoTの普及は企業活動を大きく変革する一方で、新たなセキュリティリスクを急速に拡大させています。スマートカメラや複合機といった身近な機器が攻撃の標的となり、情報漏洩や業務停止といった深刻な被害につながる事例も増加中です。本記事では、IoTセキュリティ特有の脅威や実際の被害事例を取り上げ、そのリスクを正しく理解することで、経営層やIT担当者が取るべき対策の必要性を明らかにします。

    IoTセキュリティの特殊性

    PCやサーバであればOSベンダーが月例パッチを配布し、管理者もGUIで容易に適用できます。ところが、IoTデバイスは制御用の軽量OSを採用しており、そもそも自動更新機能が実装されていない機種が少なくありません。屋外や高所に長期設置される機器の場合、物理的にアクセスしてUSB経由でアップデートする手間が大きく、結果として脆弱性が放置される確率が跳ね上がります。NIST SP 800-213は「設置場所と更新手段の乖離がIoT固有のリスクを増幅させる」と分析しています。

    攻撃者がIoT機器を狙う3つの合理性

    まず第1に台数の多さです。SonicWall社が公開している「2023 SonicWall Cyber Threat Report」によると、「世界のマルウェア感染端末の40%以上がIoT由来である」と指摘されています。第2に防御の甘さが挙げられます。JPCERT/CCが2024年に国内8,000台を調査*16したところ、Telnetや SSHのデフォルト認証情報がそのままのIoTデバイスが12%存在しました。第3は“隠密性”です。プリンタや監視カメラがマルウェアのC&C通信に使われても、ユーザは映像も印刷も通常どおり動くため気づきにくいという状況があります。

    代表的な被害事例

    2016年のMiraiボットネットはコンシューマー向けルーターとネットワークカメラに感染し、最大620GbpsのDDoSトラフィックを発生させ、米DNSプロバイダーDynを一時機能停止に追い込みました。2021年3月に表面化した Verkada社のスマートカメラ大量侵入事件では、管理者アカウント情報がGitHubに誤って公開され、テスラ工場や病院を含む15万台超の映像が外部から閲覧可能となりました。直近ではRapid7が2024年12月に公表したBrother製複合機の脆弱性(CVE-2024-22475ほか)も、認証バイパスによる遠隔コード実行が可能だったため、印刷ジョブを改ざんできるリスクが指摘されました*2

    主要IoTセキュリティ事件年表(2016-2025年)

    事件概要影響・被害
    2016Miraiボットネットが家庭用ルーターやネットワークカメラを大量感染させ、620Gbps超のDDoS攻撃で米DNS大手Dynを一時停止*3 大規模サービス停止・インターネット障害
    2017国内外で小規模監視カメラへの不正ログインが相次ぎ、ライブ映像がストリーミングサイトに無断公開*4 プライバシー侵害・二次被害拡大
    2018スマート冷蔵庫を含む家電の脆弱性が複数報告され、メーカーが初のOTAアップデートを緊急配布*5 家電乗っ取りリスク・アップデート体制の課題顕在化
    2019スマートロックなど家庭IoT機器でデフォルト認証情報が放置され、遠隔でドア解錠される事例が報道*6 個人宅への侵入・安全確保への不安
    2020新型Mirai派生マルウェアが出現、IoT機器を踏み台にしたDDoS攻撃件数が前年比2倍に*7 ネットサービス障害・帯域逼迫
    2021Verkada社クラウド連携カメラの管理認証情報が流出し、15万台超の映像が外部閲覧可能に*8 大規模映像漏洩・企業ブランド毀損
    2022国内調査で初期パスワードのまま運用されるIoTデバイスが12%見つかり、ボット化被害が多発ネットワーク踏み台化・社内横展開
    2023複数メーカーのスマート照明とセンサーでAPI認証不備が発覚し、遠隔操作や情報流出の恐れ*9 遠隔操作リスク・業務影響
    2024Brother製複合機に遠隔コード実行脆弱性(CVE-2024-22475など)が公表、修正ファーム未適用機が残存*10 印刷ジョブ改ざん・情報漏えい
    2025ランサムウェアが産業用IoT機器を暗号化し、生産ラインを停止させる事例が欧州で初報告*11 業務停止・身代金要求

    ※上記事例ソースはすべて一次ソース/一次レポートへの直接リンクもしくは、当該数値・事件を初報として扱った公式発表・専門調査記事です。

    放置すると何が起こるのか

    攻撃によってネットワーク経由で制御を奪われた生産ラインは、最悪の場合でシャットダウンや誤動作を招きます。IPAの試算では、主要部品メーカーが72時間停止した際のサプライチェーン損失は300億円規模に及ぶとされています。さらに監視カメラ映像の流出は顧客や従業員のプライバシー侵害となり、個人情報保護法やGDPRの制裁金が発生する可能性も否定できません。攻撃が社会的信用の喪失に直結する点で、IoTセキュリティは経営課題と捉える必要があります。

    国際・国内動向が示す「対策の必然性」

    ETSI EN 303 645(欧州電気通信標準化機構)は「サイバーセキュリティを前提にIoTを設計せよ」という“セキュリティ・バイ・デザイン”指針を2020年に発効しました。日本でも総務省が2022年に『IoT セキュリティアクション』を改定し、企業規模を問わず「現状把握・リスク分析・対策実装・監視運用」というPDCAを回すことを推奨しています。こうした規制・ガイドラインは今後さらに強化されると見込まれ、早期に準拠体制を整えた企業ほど市場競争力を高める構図になりつつあります。


    ―第3回へ続く―

    【連載一覧】

    ―第1回「今さら聞けないIoTとは?─IoTデバイスの仕組みと活用例で学ぶ基礎知識」―
    ―第2回「身近に潜むIoTセキュリティの脅威とは?─リスクと被害事例から学ぶ必要性」―
    ―第3回「企業が取り組むべき IoT セキュリティ対策とは?─実践例に学ぶ安全確保のポイント」―


    Security NEWS TOPに戻る
    バックナンバー TOPに戻る

    ウェビナー開催のお知らせ

  • 2025年9月10日(水)14:00~15:00
    フィッシング攻撃の最新脅威と被害事例〜企業を守る多層防御策〜
  • 2025年9月17日(水)14:00~15:00
    サイバーリスクから企業を守る ─脆弱性診断サービスの比較ポイントとサイバー保険の活用法─
  • 最新情報はこちら


    資料ダウンロードボタン
    年二回発行されるセキュリティトレンドの詳細レポート。BBSecで行われた診断の統計データも掲載。
    お問い合わせボタン
    サービスに関する疑問や質問はこちらからお気軽にお問合せください。

    Security Serviceへのリンクバナー画像
    BBsecコーポレートサイトへのリンクバナー画像
    セキュリティ緊急対応のバナー画像

    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

    Share
    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


    Security NEWS TOPに戻る
    バックナンバー TOPに戻る

    ウェビナー開催のお知らせ

  • 2025年9月10日(水)14:00~15:00
    フィッシング攻撃の最新脅威と被害事例〜企業を守る多層防御策〜
  • 2025年9月17日(水)14:00~15:00
    サイバーリスクから企業を守る ─脆弱性診断サービスの比較ポイントとサイバー保険の活用法─
  • 最新情報はこちら


    資料ダウンロードボタン
    年二回発行されるセキュリティトレンドの詳細レポート。BBSecで行われた診断の統計データも掲載。
    お問い合わせボタン
    サービスに関する疑問や質問はこちらからお気軽にお問合せください。

    Security Serviceへのリンクバナー画像
    BBsecコーポレートサイトへのリンクバナー画像
    セキュリティ緊急対応のバナー画像

    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

    Share

    Security NEWS TOPに戻る
    バックナンバー TOPに戻る

    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*12。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。
    4T4.1: 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


    Security NEWS TOPに戻る
    バックナンバー TOPに戻る

    ウェビナー開催のお知らせ

  • 2025年9月3日(水)13:00~14:00
    止まらないサイバー被害、その“対応の遅れ”はなぜ起こる?~サイバー防衛の未来を拓く次世代XDR:大規模組織のセキュリティ運用を最適化する戦略的アプローチ~
  • 2025年9月10日(水)14:00~15:00
    フィッシング攻撃の最新脅威と被害事例〜企業を守る多層防御策〜
  • 2025年9月17日(水)14:00~15:00
    サイバーリスクから企業を守る ─脆弱性診断サービスの比較ポイントとサイバー保険の活用法─
  • 最新情報はこちら


    資料ダウンロードボタン
    年二回発行されるセキュリティトレンドの詳細レポート。BBSecで行われた診断の統計データも掲載。
    お問い合わせボタン
    サービスに関する疑問や質問はこちらからお気軽にお問合せください。

    Security Serviceへのリンクバナー画像
    BBsecコーポレートサイトへのリンクバナー画像
    セキュリティ緊急対応のバナー画像