投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は業務効率化の恩恵をもたらす一方で、サイバー攻撃者にとっても強力な武器となりつつあります。セキュリティ企業GreyNoiseによる「React2Shell」ペイロードの分析は、攻撃者がLLM（大規模言語モデル）を用いて攻撃コードを生成・最適化している可能性を示唆しています。本記事では、この事例をもとに、AIによって高度化・自動化される脅威の現状と、日本企業がとるべき現実的な対策について解説します。
AIが攻撃コードを書く時代の到来
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）のコーディング能力の高さは、多くのエンジニアが知るところですが、これは悪意ある攻撃者にとっても同様です。GreyNoiseの分析によると、「React2Shell」と呼ばれる攻撃キャンペーンにおいて、使用されたペイロード（悪意のあるコードの本体）の生成にLLMが関与している痕跡が見つかりました。
具体的には、人間のオペレーターがプロンプトを通じて、セキュリティフィルターを回避したり、特定のパラメータ（ドメイン名など）を埋め込んだりして攻撃コードを作成させている可能性が高いとされています。これは、従来の手書きのスクリプト攻撃とは異なり、攻撃者が「AIに指示を出す」だけで、ターゲットごとの微修正や、検知を逃れるためのコード変形（ポリモーフィズム）を高速に行えることを意味します。これまで高度なスキルが必要だった攻撃の準備が、AIによって効率化されているのです。
攻撃の「民主化」と日本のセキュリティ人材不足
この現象が示唆する最大のリスクは、攻撃の「民主化」と「敷居の低下」です。深いプログラミング知識がない攻撃者（スクリプトキディ）であっても、AIを活用することで、ある程度高度で、かつ文法的に正確な攻撃コードを作成できるようになります。
ここで日本の現状に目を向けると、経済産業省の報告などでも度々指摘されている通り、セキュリティ人材の不足は深刻な課題です。攻撃の量と質がAIによって底上げされる中で、依然として「人手によるログ監視」や「境界防御」に依存している日本企業のシステムは、リソースの枯渇というリスクに直面します。攻撃側が自動化を進める以上、防御側もAIを活用した自動化（SOARなどの導入）や、侵入されることを前提としたゼロトラストアーキテクチャへの移行を急ぐ必要があります。
防御側の視点：AIにはAIを、そしてガバナンスを
AIによって生成された攻撃コードは、従来のパターンマッチング（シグネチャベース）型のウイルス対策ソフトやWAF（Web Application Firewall）では検知しにくい場合があります。AIはコードの構造を保ったまま、変数名やロジックの一部を容易に書き換えることができるためです。
これに対抗するためには、防御側もAIを活用した「振る舞い検知（Behavioral Analysis）」の強化が不可欠です。コードの「見た目」ではなく、実行時の「挙動」を監視し、異常を検知するアプローチです。また、生成AIが悪用されるのは外部攻撃だけではありません。従業員が業務効率化のために社内コードや設定情報をパブリックなLLMに入力してしまい、それが学習データとして流出するリスクも考慮すべきです。日本企業特有の「性善説」に基づいた運用ではなく、AI利用に関する明確なガイドラインと、それを技術的に強制するガバナンスの仕組みが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
React2Shellのような事例は、今後AIを活用した攻撃が標準化していく未来を予感させます。日本企業の意思決定者や実務者は、以下の点を踏まえて対策を進めるべきです。
- 脅威モデルの再定義：攻撃者がAIを使って24時間365日、休むことなく脆弱性を探索し、コードを生成してくることを前提に、セキュリティリスクを再評価してください。
- 防御の自動化とAI活用：人材不足を補うため、セキュリティ運用（SecOps）においてもAIの導入を検討してください。異常検知やインシデント対応の初動をAIに任せることで、人間は高度な判断に集中できます。
- AIガバナンスと教育：エンジニアだけでなく全社員に対し、「AIは攻撃者も使っている」というリテラシー教育を行ってください。フィッシングメールの文面もAIにより自然な日本語になっているため、従来の「怪しい日本語」という見分け方は通用しなくなっています。
AIは強力なツールですが、それは矛にも盾にもなります。技術的なトレンドを正しく恐れ、冷静に防御態勢をアップデートしていく姿勢が、これからの日本企業には不可欠です。