投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用はコンテンツ制作やコーディング支援にとどまらず、サイバーセキュリティの領域、特に「攻撃・診断」のプロセスにまで広がりを見せています。本記事では、主要なLLMを統合したペネトレーションテストツール「NeuroSploitv2」の登場を事例に、AIによるセキュリティ診断の自動化トレンドと、日本企業が備えるべきリスクと機会について解説します。
マルチモデル対応が進むAIペネトレーションテスト
サイバーセキュリティの分野において、生成AI（GenAI）の活用が防御側だけでなく、攻撃・診断側（オフェンシブ・セキュリティ）でも急速に進んでいます。その象徴的な事例の一つが、オープンソースとして公開されているフレームワーク「NeuroSploitv2」です。
このツールは、システムの脆弱性を特定するための模擬攻撃である「ペネトレーションテスト（侵入テスト）」をAIで支援することを目的としています。最大の特徴は、OpenAIのGPTシリーズ、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiといった主要な商用LLMに加え、ローカル環境で動作するOllama（オープンソースモデルの実行基盤）にも対応している点です。
従来のセキュリティ診断は、専門性の高いエンジニアが手動で行う部分が多く、時間とコストがかかるものでした。しかし、こうしたツールの登場により、攻撃シナリオの作成やエクスプロイト（脆弱性を突くコード）の生成といったプロセスにLLMの推論能力が組み込まれつつあります。
「諸刃の剣」としてのAIツールとセキュリティ実務
NeuroSploitv2のようなツールの登場は、セキュリティ実務において「諸刃の剣」となります。メリットとしては、セキュリティエンジニア（ホワイトハッカー）の作業効率化が挙げられます。特に日本国内では高度なセキュリティ人材が慢性的に不足しているため、AIが定型的な診断業務やコード解析を補助することで、人間はより複雑な論理的欠陥の発見に集中できるようになります。
一方で、リスクも無視できません。攻撃の自動化・高度化のハードルが下がることで、技術力の低い攻撃者（スクリプトキディ）でも、AIを悪用して洗練された攻撃を仕掛けられる可能性が高まります。商用LLMにはサイバー攻撃への悪用を防ぐガードレール（安全装置）が設けられていますが、ローカルで動作する未調整のモデルを使用すれば、これらの制限を回避できる場合があるためです。
日本企業におけるデータプライバシーとローカルLLMの重要性
日本企業がこうしたAIセキュリティツールを導入、あるいは検証する際に最も懸念されるのが「情報の外部送信」です。社内のシステム構成情報や脆弱性データを外部のクラウド型LLM（GPT-4など）に送信することは、コンプライアンスやガバナンスの観点から許容されないケースが多々あります。
その点で、NeuroSploitv2が「Ollama」等のローカルLLM実行環境をサポートしていることは、実務的に大きな意味を持ちます。インターネットに情報を出さず、オンプレミスや閉域網の中でAIモデルを動かし、自社システムの診断を行える環境が整いつつあるからです。これは、機密保持を最優先する日本の金融機関や製造業、官公庁にとっても、AI活用の現実的な選択肢となり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
NeuroSploitv2のようなツールの台頭を踏まえ、日本企業・組織の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識してAI活用とリスク管理を進めるべきです。
- 「AIによる診断」をセキュリティ運用に組み込む：
セキュリティ人材不足を補うため、AIを活用した自動診断の導入を検討すべきです。ただし、AIは万能ではないため、最終的な判断は人間が行う「Human-in-the-loop」の体制が不可欠です。 - ローカルLLM活用の検証開始：
機密情報を扱う業務（セキュリティ診断や社外秘データの分析など）においては、外部APIに依存しないローカルLLMの活用スキルを組織として蓄積する必要があります。Ollamaなどの軽量な実行環境は、その第一歩として適しています。 - 攻撃者視点でのリスク評価（レッドチーム演習）：
「攻撃者もAIを使っている」という前提に立ち、自社の防御壁がAIによる自動化された攻撃に耐えうるかを定期的にテストする必要があります。受け身の防御（パッチ適用など）だけでなく、AIを用いた能動的な脆弱性探索を取り入れるフェーズに来ています。 - AIガバナンスの策定：
開発・運用現場でエンジニアが独断でAIツールを使用し、意図せず内部情報を外部LLMに送信してしまうリスクがあります。利用可能なツール、モデル、データの取り扱い範囲を明確化したガイドラインを整備することが急務です。