近年、生成AIの急速な普及に伴い、AIを悪用したサイバー攻撃が高度化しています。フィッシングメールの自動生成やディープフェイクによるなりすましなど、従来よりも巧妙な攻撃が企業の情報資産や事業継続を脅かしています。一方、防御側でもAIを活用した脅威検知や運用効率化が進んでおり、サイバー攻撃を前提としたサイバーレジリエンス強化の重要性が高まっています。

本記事では、AIを悪用した攻撃の最新動向と、防御側におけるAI活用の取り組みを紹介するとともに、サイバーレジリエンス強化を支えるCohesityのデータセキュリティ機能について解説します。

企業を狙ったサイバー攻撃は、年々手口が巧妙化しています。なかでも近年は、飛躍的に進化したAIを悪用するケースが増えています。一般的なチャットサービスなどで使われるAIモデルには悪用されないように防止策が施されていますが、非公式なサービスやモデルなどの一部にはサイバー攻撃に対して脆弱なものも存在するのが現状です。

そして、AIを悪用したサイバー攻撃の代表例がフィッシングメールです。日本語のフィッシングメールは、かつては攻撃者の母語ではないことから、不自然な表現が多く見分けやすいものでした。しかし現在では、AIによって極めて自然な文面を生成できるため、受信者が不審に感じにくくなり、フィッシングサイトへの誘導や認証情報の窃取につながるリスクが高まっています。

また、AIで本物そっくりの画像や音声、動画を生成して欺く「ディープフェイク」も深刻な脅威です。本人になりすまして、音声によって金銭を振り込ませようとしたり、フィッシングサイトへ誘導したりするなど、AIの進化とともに判別はますます困難になっています。

攻撃の糸口となる脆弱性をAIで効率的に発見するものとして「AIファジング」というものがあります。もともとファジングは、異常なデータを意図的に送信して不具合や脆弱性を洗い出す正規のテスト手法ですが、AIによって脆弱性探索の効率化が進んでおり、攻撃者による悪用も懸念されています。

さらに、ランサムウェアをはじめとするマルウェアや不正スクリプトも、AIを使えば高度な技術知識がなくても生成できてしまいます。攻撃ツールを作成するハードルが下がっています。

そのほか、盗まれたID／パスワードを用いた不正ログインにおいて、不正検知を回避するシナリオをAIで生成するなど、従来型の攻撃もAIによってさらに巧妙化しています。こうした動きによって、企業のセキュリティにおける脅威はますます増大するばかりです。

このようにAIを悪用した攻撃が高度化・増加するなか、防御側でもAIを活用したセキュリティ強化が進んでいます。そのメリットは、多くの対策をAIによって高度に自動化・効率化できることです。セキュリティ人材が不足している昨今においても、防御力の底上げが期待できます。

代表的な活用例が、AIを活用した脅威の自動検知です。機械学習を用いて過去の脅威データを分析し、アクセスログやトラフィックをリアルタイムで監視・解析することで、正常時と異なる振る舞いなどの兆候を検知し、迅速な分析を支援します。

さらにAIを活用することで、サイバー攻撃に関する多様な情報を効率的に収集・分析し、脅威インテリジェンスの高度化が期待されています。これにより、既知の攻撃だけでなく、未知または亜種のマルウェアへの対応強化にもつながります。

攻撃の事前対策では、自社システムの脆弱性診断やペネトレーションテスト、ファジングにAIを活用することで、脆弱性の発見や分析の効率化が期待できます。また、発見された脆弱性へ迅速にパッチを適用するなど、先手を打った対策が可能です。

また、攻撃の事後対策では、インシデントレスポンスの効率化・自動化が有効です。攻撃被害への迅速かつ適切な対応は人手だけでは困難なケースもありますが、AIや自動化ツールを活用することで対応の迅速化が期待できます。例えば、ランサムウェア感染に備え、感染範囲の特定やネットワーク隔離、バックアップからの復旧作業の自動化を進めることで、被害の最小化や業務復旧の迅速化が期待できます。

セキュリティ対策に活用されるAIは、継続的な学習データの更新やモデル改善によって、新たな脅威への対応能力の向上が期待されています。一方で、AIの活用が進むにつれて、AIそのものに対するセキュリティリスクへの対応も重要になっています。加えて、AI自体のセキュリティ確保も欠かせません。例えば、悪意ある指示で誤動作を誘発する「プロンプトインジェクション」や、学習データに不正な情報を混入させてAIの判断を歪める「データポイズニング」への対策が挙げられます。

AIによるセキュリティ強化と並行して、データセキュリティを担う人材の確保や育成、組織体制の整備、現場への教育・研修なども考慮に入れておく必要があります。AIを活用した対策の効果を最大化するためには、導入・運用を支える体制づくりも重要です。

さらに、AIを活用したセキュリティ対策だけでなく、「サイバーレジリエンス」の強化も不可欠です。これは、被害発生を前提に攻撃を迅速に検知し、影響範囲を把握して被害を最小化し、早期復旧と業務再開を実現する能力を指します。

また、内外のアクセスを信頼せず、常に検証を行う「ゼロトラスト」の考え方に基づく対策も有効です。

データセキュリティプラットフォーム「Cohesity（コヒシティ）」は、バックアップやデータ管理を統合的に提供するとともに、AIを活用した脅威検知や復旧支援機能を備えています。以下では、サイバーレジリエンスの強化やゼロトラストの実現を支援するCohesityの代表的な機能について紹介します。

代表的な機能の1つが、バックアップ環境を一元的に管理できるSaaS型管理ツール「Helios（ヘリオス）」です。複数のCohesity環境を統合的に管理できるため、運用状況の可視化やバックアップ環境の一元管理に役立ちます。

また、HeliosではAIを活用した脅威検知機能を提供しており、機械学習を用いてバックアップデータの変化傾向や利用状況を継続的に分析します。これにより、ランサムウェア感染時に見られる異常なデータ変更率や圧縮率の変化などの兆候を検知し、脅威の早期発見を支援します。

Heliosが攻撃の兆候を検知した際には、管理者へアラートを通知するとともに、推奨される対応策を提示することで、迅速な調査や対応を支援します。これにより、バックアップ環境におけるデータセキュリティの強化とリスクの早期把握に役立てることができます。

Cohesityでは、標準機能である「Helios」に加え、より高度なセキュリティ対策を実現するための拡張機能も提供しています。

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