サイバー犯罪におけるAI：新たな脅威に直面した際のデータ保護策
人工知能の急速な発展は、機会とリスクの両方をもたらしています。リスクは、高性能な汎用AIの悪用や、悪意を持って開発された特定のソリューションに起因しています。この宣言では、サイバーセキュリティ分野で生じる脅威に特に重点を置いており、増大するAIおよびサイバー犯罪のリスクに対処することが急務であることを認めています。
AIを活用したサイバー攻撃 依然として最も懸念されるデータセキュリティ上の脅威である. サイバー犯罪やAIがITインフラやデータにもたらす課題を理解することは、効果的な保護戦略を策定する上で極めて重要です。
本記事では、サイバーセキュリティに対するAIの脅威を検証し、サイバー攻撃において人工知能が最も広く利用されている手法について解説します。AIがサイバーセキュリティシステムに与える影響や、AIを悪用したサイバー脅威からデータを保護するために実施できる重要な対策について、ぜひ続きをお読みください。
サイバー犯罪者がサイバー犯罪においてAIを活用している5つの主な手法
悪用されれば、人工知能はあらゆるAIを用いたサイバー犯罪の試みを、はるかに危険なものにしてしまう可能性があります。現在、悪意のある攻撃者は、サイバー攻撃の準備や実行を効率化する、高度なAIベースのツールを手に入れています。
AIを活用したフィッシングやメール攻撃
フィッシング、おそらく最も サイバー攻撃を行う上で最も効果的な戦術、生成AIの開発により新たな活路を見出しました。サイバー犯罪者は、LLMツールを活用して偽のメールコンテンツを作成する先駆者の一人です。
生成AIを利用することで、攻撃者はフィッシングメールをより信憑性のあるものにすることができます。意図的に訓練されたLLMは、相手のコミュニケーションの仕方や文章スタイルを模倣し、信頼性が高く説得力のあるパーソナライズされたメッセージを作成することができます。例えば、これによりハッカーはビジネスメール詐欺(BEC)攻撃の効率を高めることが可能になります。
このような組み合わせがもたらすもう一つの結果は、フィッシング攻撃の頻度の増加です。AIツールは、極めて短時間で大量の標的型メールを生成することができます。AIを活用したメールが増えることは攻撃の増加を意味し、その結果、サイバー犯罪者の成功確率が上昇することになります。
ディープフェイク技術となりすまし
ディープフェイク(“ディープラーニング”と”フェイク”の合成語)とは、AIツールによって生成または編集され、実在する人物や架空の人物を描いた画像、動画、音声のことです。現在、高度な人工知能モデルにより、本物と見分けがつかないような偽の視聴覚コンテンツを迅速に作成することが可能になっています。こうした偽の音声や動画記録は、なりすましを基盤とした多様なAIサイバー犯罪の手口を助長しています。
サイバー犯罪者は、ディープフェイクコンテンツを利用して生体認証アルゴリズムをすり抜け、盗まれた(あるいは完全に偽造された)身元情報でオンラインアカウントを作成することができます。その後、それらのアカウントを仮想通貨詐欺などの不正行為に利用することが可能です。有名人が偽の投資プロジェクトやその他の”一攫千金”スキームを宣伝するディープフェイク動画は、本来なら潜在的な被害者が疑ったり無視したりするようなオンラインコンテンツに、不当な信頼性を与えてしまいます。
OTPボットと自動化されたハッキング
多要素認証(MFA)におけるワンタイムパスワード(OTP)は、最も信頼性の高いアクセス制御手段の一つです。しかし、OTPボットを開発することで、ハッカーはこの強固な防御を突破することが可能になります。OTPボットとは、ユーザーがログイン認証のために入力するワンタイムパスワードを盗み出したり、傍受したり、あるいは迂回したりするために意図的に作成された悪意のある自動化プログラムのことです。
一部のOTPボットはソーシャルエンジニアリングを利用し、個人を騙してワンタイムコードを権限のない第三者に開示させてしまいます。 例えば、他人の銀行口座に不正アクセスしようとする悪意のある攻撃者は、OTPボットを使って潜在的な被害者に電話をかけ、銀行のセキュリティボットを装うことがあります。OTPボットは、その口座に偽のセキュリティ上の脅威があるかのように主張し、緊急性やパニックを煽ることで、標的を説得して関連するOTPを入力させます。ハッカーはそのコードをリアルタイムで確認し、それを使って口座にアクセスしたり、不正な取引を行ったりすることができます。
その他のOTPボットは、スパイウェアとして機能する場合もあります。まず、これらのボットは、海賊版ソフトウェアを利用したり、ユーザーが悪意のあるリンクをクリックしたりした後に、ユーザーのデバイスに潜入します。その後、自律的にインストールされたOTPボットが、受信したワンタイムパスワードのメッセージをハッカーに漏洩させ、被害者はこのAIによるサイバー犯罪に気づかないままとなります。
高度に自動化されたOTPボットは、多額の投資やリソースを必要とせずに、大規模なサイバー攻撃キャンペーンを可能にします。高度なOTPボットと、漏洩した認証情報の膨大なデータベースさえあれば、たった一人のサイバー犯罪者であっても、短期間で数千ものワンタイムコードを悪用することが可能です。人間のハッカーはボットに認証情報を入力するだけでよく、残りの作業はAIアルゴリズムが自動的に行い、侵害を実行します。
AIによる音声なりすましと偽装
最新のAIツールは、高品質な画像、音声、動画をリアルタイムで生成することができます。こうしたツールを悪用することで、サイバー犯罪者は”リアルタイム・ディープフェイク”を作成することが可能になります。
AIによる音声クローン技術は、金融機関をはじめとする組織にとって、特有の課題をもたらしています。詐欺師は、実際のユーザーの声をクローンして銀行のサポートセンターに連絡し、その口座への不正アクセスを試みる可能性があります。 また、リアルタイムのコンテンツ生成AIにより、本物そっくりの文書や動画を迅速に生成できるため、犯罪者は初期のセキュリティ認証をすり抜け、実在しない人物を装って銀行口座を開設することが可能になります。
AIモデルを用いてリアルタイムで声を複製したり顔を偽造したりすることで、悪意のある行為者は違法な利益を得るためにさらに一歩踏み込んだ手口を用いることができるようになります。
ソーシャルエンジニアリング2.0:AIを用いた行動操作
企業はAIを活用して大量のデータを収集・処理し、ユーザー体験の向上やマーケティングキャンペーンのパーソナライズを図っています。しかし、その同じデータやツールも、悪意のある者の手に渡れば悪用される可能性があります。
データ漏洩は後を絶たず、ギガバイト単位の記録が一般に公開されたままになっている(あるいはダークウェブを通じて購入されている)のが現状です。サイバー犯罪者は、高度な人工知能ツールを用いて行動パターンを分析することができます。さらに、盗まれた個人データを調査することで、攻撃に対して最も脆弱な標的を特定することも可能です。
AIの分析能力により、必要に応じて標的の予備的なプロファイリングが可能になります。これには、潜在的な被害者の心理的プロファイリング、健康状態、職位、趣味など、その他の個人的な特性が含まれます。
ソーシャルメディアやその他の公開情報源、流出したデータベースからのデータを活用することで、犯罪者は極めて精度の高い、個人に合わせたAIサイバー攻撃を実行できます。彼らは、既知の人物が既知の状況下で反応しやすいと思われる露出手法を選択することで、標的の行動を巧みに操作することができます。これには、標的の趣味や特定の治療法に言及した偽の広告や、厳選された操作的なテキストを追加して、個人に合わせたフィッシングメールを作成することも含まれます。
AIとサイバーセキュリティ:強力なツールであり、高まる脅威
サイバーセキュリティとAIの組み合わせにより、IT保護が効果的に自動化され、技術専門家の負担が軽減されるとともに、あらゆるシナリオにおいて迅速な対応が可能になります。しかし、その同じ機能が攻撃者の手助けとなり、被害者に対して優位性を与える可能性もあります。人工知能による脅威は絶えず進化しており、世界中の組織は、安全を確保するためにその進化に遅れずについていかなければなりません。
AIがサイバー攻撃を助長する
人工知能(AI)は、犯罪者が選択できる詐欺の手口や戦術の幅を広げている。さらに、AIを用いたサイバー攻撃の増加も課題となっている。AIは、偵察から情報窃取に至る攻撃の全段階において、ハッカーのパフォーマンスとスピードを向上させるのに役立つ。
1回のサイバー攻撃を実行するのに必要な時間と労力が少なくて済むため、1人の犯罪者やサイバー犯罪グループは、脅威レベルを低下させることなく、一定期間あたりにより多くの攻撃を仕掛けることができる。 攻撃の増加は、監視および侵害防止システムに対する性能要件の高まりにつながります。これは、あらゆるAIサイバーセキュリティ脅威の中で最も単純なものかもしれませんが、組織がIT保護を強化するために追加のリソースを投入せざるを得なくなる要因となっています。
AIを活用したマルウェアと高度な検知回避手法
マルウェアやランサムウェアも、注入、実行、検知回避能力を向上させるためにAIによる機能強化が施されています。自然言語処理により、ランサムウェアは企業の文書に到達するとその内容をチェックし、最も重要なデータを優先的に暗号化することが可能になります。さらに、AIによる自動化により、マルウェアは内部ネットワークのトラフィックやユーザーの在席状況を監視し、最適なタイミングで攻撃を仕掛けることができます。
また、AIを活用したマルウェアは、機械学習アルゴリズムを用いて通常のシステム動作を分析・模倣し、セキュリティソフトウェアによる検知を回避することも可能です。 悪意のあるプログラムにおける人工知能のもう一つの進化は、実行中にコードを変更し、ウイルス対策ソフトによる検出を回避できるようになった点です。こうした新世代の高度なマルウェアは、AIを活用したサイバー攻撃の危険性をさらに高め、効果的な対策を開発するためには絶え間ない調査が求められています。
AIによって生成される誤情報やデータ操作のリスク
課題は、AIやサイバーセキュリティのリスクにとどまらない。人工知能の悪用は、予測不可能な結果を伴う多層的な問題という新たな側面を生み出している。高品質なディープフェイクコンテンツによって信頼性が高く見えるフェイクニュースや、世論を操作するためにAIによって制御されるソーシャルメディアアカウント、その他公共の利益を脅かすようなシナリオは、今日の現実の一部となっている。
AIを悪用したサイバー脅威からデータを保護する:主な推奨事項
AIやサイバーセキュリティに関するリスクは多岐にわたり、予測も困難であるため、ITインフラやデータを保護するための万能な指針は存在しません。しかし、データ保護戦略を策定する際に一定のルールに従うことで、現在および将来の課題に備えることができます。組織のデータセキュリティを強化するために、以下の5つの重要な推奨事項の導入をご検討ください。
システムのメンテナンス:定期的なパッチ適用と更新
人工知能(AI)ツールを活用することで、ハッカーは脆弱性の初期発見からサイバー攻撃への悪用に至るまでの時間を短縮できるようになります。脆弱性を修正せずに放置することは、マルウェアの侵入やデータの盗難、改ざんにつながるバックドアを開放し続けることに他なりません。
最も頻繁に使用するアプリケーションからルーター、BIOSのバージョンに至るまで、システムのあらゆる要素を定期的に更新するようにしてください。 特に重要なセキュリティパッチには細心の注意を払うことをお勧めします。パッチがリリースされたら直ちに適用することで、AIを活用した攻撃を含む、大規模で非特異的なサイバー攻撃からシステムを保護することができます。
AIを活用したセキュリティソリューション
機械学習やその他のAI技術を活用した高度なマルウェアに対処する場合、人間の専門家や従来の防御アルゴリズムでは対応しきれないことがあります。 人工知能によるセキュリティリスクを低減するには、味方となるAIソリューションが必要です。
ITセキュリティ、アンチウイルス、監視および脅威防止ソフトウェアに人工知能を適用することで、AI駆動型マルウェアに対抗する上で対等な立場に立つことができます。これにより、悪意のあるコードや動作をより迅速に検出できるようになります。そして、AIを強化した保護システムは、環境内の不審な活動に対してほぼ瞬時に反応することができます。
アクセス制御と多要素認証
OTPボットやその他のハッキングツールは進化し続けていますが、実績のある保護手段を対策から除外することは逆効果です。アクセス制限や多要素認証などの手法は、AIによるサイバーセキュリティの脅威を効果的に軽減することができます。
スパイ行為を行うOTPボットに対する多要素認証の改善策としては、ワンタイムパスワードの配信方法をSMSや電子メールから、Google Authenticatorのような専用アプリへ移行することが挙げられます。万が一、サイバー攻撃によってアカウントが侵害されてしまった場合でも、ロールベースのアクセス制御を通じて”最小権限の原則(PoLP)”を適用することで、その影響を軽減することができます。
スタッフの教育・研修
サイバー攻撃の主な標的は依然として人間です。多くの場合、AIツールは一般ユーザーだけでなく、熟練したIT専門家さえも欺くことができます。 従業員はデジタル脅威に対する第一の防衛線であるため、万全の準備を整えておく必要があります。
従業員が、サイバーセキュリティに対するAIの脅威について十分な知識を持っていることを確認してください。教育や実践的なトレーニングをIT関連チームだけに限定してはいけません。すべての従業員が、不審なメール、電話、リンク、アクセス要求などを識別できるようになる必要があります。明確な脅威対応プロセスを確立し、定期的な演習を実施して、従業員のサイバーセキュリティに関する能力を検証・向上させてください。
データのバックアップ
サイバーセキュリティ対策であっても、失敗する可能性はあります。いかなる災害シナリオにおいても、データを確実に管理し続けるための唯一の信頼できる解決策は、バックアップです。重要な記録のバックアップを作成し、定期的に更新することで、いつでも復元可能なコピーを手元に用意しておきましょう。次のような最新のソリューションには、 NAKIVO Backup & Replication インフラストラクチャの種類、規模、複雑さにかかわらず、効果的なバックアップおよび復旧ワークフローの構築を支援します。
結論
AIによるサイバーセキュリティの脅威は絶えず進化しています。機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、ニューラルネットワークは、より高度で自動化されたマルウェアの作成に利用される可能性があります。さらに、サイバー犯罪者は現在、デジタル保護システムやユーザーを欺くための極めて柔軟なツールを手に入れています。
個人や組織は、AIによる脅威に直面して、データ保護戦略を見直す必要があります。定期的なシステムの更新、AIを活用したセキュリティソリューション、アクセス制限、および強固な多要素認証(MFA)は、デジタル環境の耐性を高めることができます。 AIおよびサイバーセキュリティリスクの軽減を成功させるためには、ユーザー教育が依然として極めて重要です。次のような信頼性の高いデータ保護ソリューションは、 NAKIVO Backup & Replication これは、サイバー攻撃発生後にデータの復旧を確実にし、業務の継続性を維持するための唯一の手段です。
