投稿者 global-ai-media 
Amazon（AWS）が報告した「ハッカーがAIを利用して数週間で600のファイアウォールを突破した」という事実は、サイバーセキュリティのパラダイムシフトを象徴しています。攻撃側がAIで武装する今、日本企業は従来の防御策を根本から見直す必要があります。本記事では、このニュースを起点に、AI時代のセキュリティリスクと、実務レベルで求められる具体的な対応策について解説します。
600のファイアウォールが短期間で突破された衝撃
Bloombergの報道によると、Amazon（AWS）のCISO（最高情報セキュリティ責任者）であるCJ Moses氏は、ハッカーが生成AIなどのAI技術を悪用し、わずか数週間で600ものファイアウォールを突破した事例を明らかにしました。これまで数ヶ月、あるいは年単位の時間を要していたような標的型攻撃や脆弱性探索が、AIによって劇的に高速化・自動化されている現実が浮き彫りになりました。
従来のサイバー攻撃は、高度なスキルを持つハッカー集団が特定のターゲットを狙うものが中心でしたが、AIの導入により、攻撃者は膨大な数のシステムに対して、並列かつ高速に脆弱性スキャンとエクスプロイト（攻撃コード）の実行が可能になっています。これは、特定の企業だけが狙われるのではなく、インターネットに接続されたあらゆる組織が「AIによる無差別かつ高度な自動攻撃」の対象になり得ることを意味します。
「スキル不足の攻撃者」でも高度な攻撃が可能に
Amazonが指摘するもう一つの重要な点は、熟練したハッカーだけでなく、スキルの低い攻撃者（いわゆるスクリプトキディ）までもがAIの恩恵を受けているということです。生成AIを活用すれば、複雑な攻撃スクリプトの生成や、ターゲット企業の従業員を騙すための自然なフィッシングメールの作成が容易になります。
これまで日本企業は、日本語という言語の壁（日本語の複雑さ）によって、海外からのフィッシング詐欺やソーシャルエンジニアリング攻撃からある程度守られていた側面がありました。しかし、高性能なLLM（大規模言語モデル）の普及により、違和感のない日本語ビジネスメールが瞬時に生成可能となり、その「防壁」は崩壊しつつあります。技術的な攻撃の自動化と、人的脆弱性を突く攻撃の高度化、この双方が同時に進行しているのが現状です。
「AI対AI」の構図と防御側の課題
攻撃側がAIで自動化を進める以上、防御側も人手による対応では間に合いません。ログの監視、異常検知、インシデント対応といったプロセスにAIを組み込む「AI対AI」の構図が不可避となっています。
しかし、ここで注意すべきは、AIセキュリティ製品を導入すれば安心というわけではない点です。攻撃者は、防御側のAIモデルを欺く「敵対的攻撃（Adversarial Attacks）」や、学習データを汚染する手法も研究しています。したがって、日本企業がプロダクトや社内システムにAIを導入する際は、単に利便性を享受するだけでなく、AIモデル自体の脆弱性管理や、AIが生成したコードの安全性チェック（MLOpsにおけるセキュリティ統合）が必須の要件となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のAmazonの事例を踏まえ、日本の経営層やエンジニアは以下の視点を持ってAI戦略とセキュリティ戦略を統合する必要があります。
1. 「守りのAI」への投資を惜しまない
業務効率化（攻めのAI）に注目が集まりがちですが、攻撃の自動化に対抗するためには、セキュリティ運用（SecOps）へのAI導入が急務です。異常検知の自動化や、脆弱性パッチ適用の迅速化など、防御のスピードを攻撃側のスピードに合わせる必要があります。
2. 「日本語の壁」崩壊を前提とした教育と訓練
「怪しい日本語のメールには気をつける」という従来のリテラシー教育はもはや通用しません。文脈や業務内容に即した精巧な攻撃メールが届くことを前提に、多要素認証（MFA）の徹底や、ゼロトラストアーキテクチャ（性善説を排除したセキュリティ設計）への移行を加速させるべきです。
3. サプライチェーン全体でのリスク管理
日本企業特有の課題として、親会社は堅牢でも、子会社や取引先（サプライチェーン）のセキュリティが甘いケースが散見されます。AIによる自動攻撃は、最も弱い環（リンク）を瞬時に見つけ出します。自社だけでなく、関連企業を含めた包括的なガバナンス体制の見直しが求められます。
AIは強力なツールですが、それは攻撃者にとっても同様です。リスクを正しく恐れつつ、テクノロジーによる防御態勢を構築することが、今後の企業競争力を左右することになるでしょう。