投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化はサイバーセキュリティの攻防を劇的に変えつつあります。攻撃者が大規模言語モデル（LLM）を悪用し、脆弱性発見や攻撃コードの作成を自動化する動きが加速する中、日本企業は従来のセキュリティ対策をどう見直すべきか。最新の脅威動向と防御策について解説します。
AIがもたらす「攻撃の民主化」と自動エクスプロイト
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、多くのエンジニアにとって福音となりました。しかし、この能力は「諸刃の剣」です。最新のセキュリティ動向を示す記事「Malicious Manipulation of Large Language Models in Automated Exploit Development」が示唆するように、AIは攻撃者にとっても強力な武器となりつつあります。
最大のリスクは、攻撃のハードルが劇的に下がる「攻撃の民主化」です。従来、未知の脆弱性を突くエクスプロイト（攻撃コード）の開発には高度な専門知識が必要でした。しかし、LLMを悪用することで、既存のコードから脆弱性を自動的に検出させたり、攻撃用スクリプトのひな形を瞬時に作成させたりすることが可能になりつつあります。これは、高度なスキルを持たない攻撃者（スクリプトキディ）でも、一定レベルのサイバー攻撃が可能になることを意味します。
LLMのジェイルブレイクと防御機能の回避
OpenAIのGPT-4やAnthropicのClaudeなど、主要な商用LLMには「マルウェアを作成しない」「ハッキング手法を教えない」といった安全装置（ガードレール）が組み込まれています。しかし、攻撃者は「プロンプトインジェクション」や「ジェイルブレイク（脱獄）」と呼ばれる手法を駆使して、これらの制限を回避しようと試みます。
さらに懸念されるのは、ダークウェブ上や一部のオープンソースコミュニティで流通する「検閲のないLLM」の存在です。これらは倫理的な制限が解除されており、攻撃目的でのファインチューニング（追加学習）も容易です。日本企業が直面するのは、AIによって24時間365日、自動的に脆弱性を探索し続ける「AIボット」による攻撃のリスクです。
日本企業特有の課題とリスクシナリオ
日本の組織において、この問題は特に深刻な影響を与える可能性があります。背景には以下の3つの要因があります。
第一に、セキュリティ人材の不足です。日本国内ではセキュリティエンジニアが慢性的に不足しており、AIによって攻撃の量と速度が増加した場合、人力による監視や対応（SOC/CSIRT）がパンクする恐れがあります。
第二に、レガシーシステムの存在です。長年運用されている古いソースコードには、既知の脆弱性が残されているケースが少なくありません。LLMは大量のコードを高速に解析することを得意とするため、人間が見落としていた古い脆弱性がAIによって掘り起こされ、攻撃の糸口となるリスクがあります。
第三に、サプライチェーンリスクです。業務委託先の中小企業やソフトウェアベンダーがAIを用いた攻撃を受けた場合、そこを足がかりに本丸である大企業へ侵入されるリスクが高まります。
防御側におけるAI活用：AIでAIを制する
悲観的な話ばかりではありません。AIは防御側にとっても強力な味方となります。マイクロソフトの「Security Copilot」に代表されるように、脅威インテリジェンスの解析や、ログからの異常検知、インシデント対応の初動において、AIは人間の能力を拡張します。
日本企業においては、人手不足を補う意味でも、防御プロセスへのAI導入（AIによる自律的な脆弱性スキャンやパッチ適用支援など）が、今後不可欠な投資となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな脅威動向を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識して対策を進める必要があります。
- 脅威モデルの再定義：「攻撃者は人間である」という前提を捨て、AIエージェントによる高速かつ執拗な攻撃を前提としたセキュリティ設計（ゼロトラストアーキテクチャの徹底など）を行うこと。
- セキュアコーディングの徹底とAI活用：開発段階から脆弱性を排除する「シフトレフト」のアプローチにおいて、GitHub Copilotなどのコーディング支援AIを活用しつつ、AIが生成したコード自体の脆弱性診断も必ずセットで行うこと。
- ガバナンスと教育：従業員が安易に機密情報を公開LLMに入力しないようなガイドライン策定は基本ですが、同時に「AIを悪用したフィッシングメール」や「ディープフェイク音声」に対する訓練など、AI時代のソーシャルエンジニアリング対策を強化すること。
- 法規制への対応：改正個人情報保護法など、日本国内の法規制では情報漏洩時の迅速な報告が義務付けられています。AIによる攻撃で被害が広範囲に及ぶ前に検知・遮断できる体制を、外部ベンダーのツールも含めて構築しておくことが経営リスク低減に直結します。