投稿者 global-ai-media 
生成AI（LLM）を用いたマルウェア「React2Shell」の事例は、高度な技術を持たない攻撃者でも脅威を生み出せる現状を浮き彫りにしました。AIが攻撃のハードルを下げる中、日本企業がとるべきセキュリティ戦略とガバナンスについて、実務的な観点から解説します。
AIによる攻撃コード生成の事例「React2Shell」
セキュリティ業界では、大規模言語モデル（LLM）が悪意あるアクターによって悪用されるリスクがかねてより指摘されてきましたが、その懸念が現実のものとなりつつあります。最近の事例として報告された「React2Shell」は、ハッカーがLLMを用いて作成したとされるマルウェアの一例です。
この事例で注目すべき点は、生成されたマルウェアそのものの技術的な高度さよりも、その「作成プロセス」にあります。従来、複雑な攻撃コードを書くには深い専門知識が必要でしたが、LLMを活用することで、コーディングスキルの低い攻撃者でも、短時間で機能的な攻撃ツールを作成したり、既存のフレームワークの脆弱性を突くコードを生成したりすることが可能になっています。
脅威の「民主化」と日本企業への影響
この事象は、サイバー攻撃の参入障壁が劇的に低下していることを意味します。いわゆる「スクリプトキディ（他人の作ったツールを安易に使う低スキルの攻撃者）」レベルのアクターであっても、AIの支援を受けることで、一定レベル以上の攻撃能力を持てるようになります。
日本企業にとって、この変化は深刻です。国内では多くの企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進し、クラウド移行やAPI連携を進めていますが、その一方で、レガシーシステムが残存しているケースも少なくありません。攻撃の手数が増え、スピードが加速する中で、従来型の「境界防御」や「人手によるログ監視」だけに頼るセキュリティ運用は限界を迎えつつあります。
また、日本特有のサプライチェーン構造（多重下請けなど）において、セキュリティ対策が手薄な中小規模の関連企業や委託先が、AI武装した攻撃者の標的となり、そこを足がかりに大企業へ侵入されるリスクも高まっています。
「AI対AI」の構図と防御の自動化
攻撃側がAIで効率化を図る以上、防御側もAIを活用した対応が不可欠です。セキュリティベンダー各社はすでに、脅威検知やインシデント対応（IR）に生成AIや機械学習を組み込んでいます。
具体的には、大量のログから異常な振る舞いをリアルタイムで検知したり、攻撃コードの特徴をAIで解析したりするソリューションの導入検討が必要です。また、社内のソフトウェア開発においても、GitHub Copilotなどのコーディング支援AIを導入するのと並行して、AIによるコードレビューや脆弱性スキャン（SAST/DAST）をCI/CDパイプラインに組み込む「DevSecOps」の実践が急務となります。
さらに、AIガバナンスの観点からは、自社のエンジニアや社員が、業務効率化のために外部の生成AIサービスを利用してコードを生成する際のリスク管理も重要です。意図せず脆弱なコードを含んでしまったり、機密情報をプロンプトに入力してしまったりするリスクに対し、禁止一辺倒ではなく、安全な利用ガイドラインとサンドボックス環境の整備が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の経営層やプロダクト責任者、エンジニアは以下の3点を意識して実務にあたる必要があります。
- 脅威シナリオの再評価：「高度なハッカー集団」だけでなく、「AIツールを使う無数の小規模攻撃者」も脅威であるという認識に立ち、セキュリティリスク評価（リスクアセスメント）の頻度と範囲を見直すこと。
- セキュリティ人材不足をAIで補う：日本国内のセキュリティ人材不足は深刻です。すべてを内製化・人海戦術で対応するのではなく、AIを搭載したマネージドサービス（MDRなど）やセキュリティツールの活用を、コストではなく「事業継続のための投資」として捉える必要があります。
- AI開発・利用におけるガバナンス：自社でAIプロダクトを開発する場合、または社内業務でAIを利用する場合、その出力（コードや文章）を人間が必ず検証する「Human-in-the-Loop」のプロセスを確立すること。AIは攻撃にも防御にも使える「デュアルユース」技術であることを前提に、倫理規定と運用ルールを策定することが、持続可能なAI活用の鍵となります。