投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及はビジネスを加速させる一方で、サイバー攻撃の高度化も招いています。「PromptLock」や「MalTerminal」といった攻撃支援ツールの登場は、ランサムウェア攻撃の自動化と巧妙化を示唆しています。本記事では、AIが悪用される最新の脅威動向を解説し、日本の組織が講じるべきセキュリティ対策とガバナンスのあり方について考察します。
AIによる攻撃の「民主化」と高度化
昨今、企業のAI活用が進む一方で、攻撃者側もまた最新のAI技術を武器として取り入れています。SentinelLabsなどのセキュリティ研究機関が警告するように、「PromptLock」や「MalTerminal」といったツールは、攻撃者が大規模言語モデル（LLM）の能力を悪用するために開発された初期の事例です。
これまでのサイバー攻撃は、高度なプログラミングスキルやネットワーク知識が必要とされました。しかし、生成AIを悪用した攻撃ツールの登場は、攻撃のハードルを劇的に下げています。例えば、LLMに設けられた「マルウェアのコードを書かない」「差別的な発言をしない」といった安全装置（ガードレール）を回避し、攻撃コードの生成や、脆弱性を突くための手順を自動化する動きが見られます。これにより、技術力の低い攻撃者でも、AIの支援を受けて高度なランサムウェア攻撃やフィッシング攻撃を実行できる「攻撃の民主化」が進んでいるのです。
崩れ去る「日本語の壁」とソーシャルエンジニアリングのリスク
日本企業にとって特に深刻なのは、生成AIによって「日本語の壁」が事実上無効化したことです。これまでは、不自然な日本語や文法ミスが、海外からのフィッシングメールや詐欺を見抜く手掛かりとなっていました。
しかし、高性能なLLMを用いれば、違和感のない流暢な日本語によるビジネスメールを瞬時に作成できます。さらに、ターゲット企業の公開情報やSNSの情報をAIに分析させ、特定の上司や取引先になりすます「スピアフィッシング」の精度も飛躍的に向上しています。日本特有の「空気を読む」文脈や、丁寧なビジネス枕詞さえも模倣されるため、従業員がメールの真偽を目視だけで判断することは極めて困難になりつつあります。
「AI vs AI」の構図と防御側の戦略
AIによる攻撃に対抗するためには、防御側もまたAIを活用する必要があります。従来のような「既知の脅威パターン」を登録してブロックするだけのシグネチャ型防御では、日々変異するAI生成マルウェアには対応しきれません。
セキュリティ運用（SecOps）の現場では、AIを用いた異常検知システムの導入が急務です。通常時のネットワークトラフィックやユーザー行動をAIに学習させ、そこから逸脱する「いつもと違う動き」をリアルタイムで検知するアプローチです。また、脅威インテリジェンスの分析や、インシデント発生時の初期対応を自動化するSOAR（Security Orchestration, Automation and Response）などの仕組みにおいても、AIの活用は不可欠となっています。
日本企業のAI活用への示唆
攻撃の高度化を前提とした場合、日本企業は以下の3つの視点でAIガバナンスとセキュリティ戦略を見直す必要があります。
1. 「ゼロトラスト」と「AI防御」の統合
「社内ネットワークは安全である」という境界型防御の考え方を捨て、全てのアクセスを検証するゼロトラストモデルへの移行を加速させる必要があります。その上で、AIを活用したEDR（Endpoint Detection and Response）やNDR（Network Detection and Response）を導入し、機械的な速度で実行される攻撃に対して、機械的な速度で検知・遮断できる体制を整えることが重要です。
2. 従業員教育のアップデート
「怪しい日本語のメールに注意する」という従来の教育はもはや通用しません。生成AIが悪用されることを前提に、文面だけでなく、送信元の電子署名の確認、多要素認証（MFA）の徹底、重要な承認プロセスにおける別経路での確認（電話など）といった、プロセスベースの防御策を組織文化として定着させる必要があります。
3. リスク受容とBCP（事業継続計画）の再定義
どんなに強固な防御を施しても、AIを用いた攻撃を100%防ぐことは不可能です。侵入されることを前提とし、ランサムウェア被害に遭った際のバックアップからの復旧手順や、事業停止時間を最小限に抑えるためのBCPを策定・訓練しておくことが、経営層の責務となります。
AI技術の発展は業務効率化に大きな恩恵をもたらしますが、同時に脅威のレベルも引き上げました。技術的な対策と、組織的なリテラシー向上を両輪で進めることが、AI時代の日本企業を守る鍵となります。