長年、サイバーセキュリティの専門家は、AIが攻撃者を支援する段階を終え、いつAI自身が攻撃者になるのか議論してきました。

その時が来たのかもしれません。

 

JadePufferと呼ばれる攻撃に関する最近の研究は、自律型・エージェント型ランサムウェア運用として初めて文書化された事例だと説明されています。開始後は人間の介入がほとんど、あるいはまったくない状態で、大規模言語モデル（LLM）が攻撃ライフサイクルを指揮したとされています。使用された技法自体は新しいものではありませんでしたが、それらを組み合わせ、適応し、実行した方法はサイバー攻撃運用の大きな変化を示しています。

CIO、CISO、セキュリティアーキテクト、エンジニアリングリーダーにとって、JadePufferは単なるマルウェアの話として捉えるべきではありません。警告として見るべきです。

 

革新的だったのは攻撃ではなく、オペレーターだった

従来、ランサムウェア攻撃には熟練したオペレーターが次の作業を行う必要がありました。

  • 環境を偵察する
  • 資格情報を収集する
  • 横方向へ移動する
  • 権限を昇格する
  • 永続性を維持する
  • 価値あるデータを見つける
  • 暗号化を実行する
  • 身代金を要求する

報告によれば、JadePufferはこの一連の処理を自律的に実行しました。研究者は、AIエージェントがLangflowの既知の脆弱性を悪用し、資格情報を収集し、環境内を移動し、コマンドが失敗すると適応し、本番インフラを標的にし、重要システムを暗号化し、自ら身代金要求文まで生成する様子を観察しました。特に注目すべきなのは、失敗した攻撃手順をリアルタイムで診断・修正したことです。スクリプト化されたマルウェアというより、人間のオペレーターに近い振る舞いです。

懸念すべきなのは、AIが新しいエクスプロイトを発見したことではありません。AIがオペレーターになったことです。

 

参入障壁が一気に崩れた

サイバーセキュリティには長年、一つの重要な現実がありました。高度な攻撃には、通常、高度な攻撃者が必要でした。エージェント型AIは、その前提を変えます。将来の攻撃者は、何年もの攻撃セキュリティ経験を持たなくても、既知の技法を連結し、動的に適応し、マシン速度で実行できるAIシステムにますます依存する可能性があります。

言い換えれば、専門知識のコストがゼロに近づいています。 これは単に攻撃者の数を増やすだけではありません。高度な攻撃者の数を増やします。

 

JadePufferが異なる理由

多くのマルウェアは、事前に決められたロジックに従います。

何かに失敗すれば…止まることが多いのです。エージェント型システムは推論します。評価します。再試行します。やり方を変えます。

研究者は、JadePufferが障害に遭遇した後に自らの振る舞いを変更し、数秒でエラーから回復して目的に向かって進み続けることを確認しました。このような適応的実行には、従来ならキーボードの前に座る経験豊富な人間のオペレーターが必要でした。その影響はランサムウェアをはるかに超えます。AIエージェントが自律的に次を実行できる場面を想像してください。

  • サプライチェーン攻撃
  • 資格情報窃取キャンペーン
  • クラウドでの権限昇格
  • 内部脅威の自動化
  • APIの悪用
  • 長期的な永続化
  • 自律的な脆弱性発見

攻撃対象領域が広がるだけではありません。自ら方向を決めるようになります。

 

AIはサイバー犯罪の経済性を変える

セキュリティチームは、AIによってフィッシングメールが改善されたり、悪意あるコード作成が支援されたりすることを考えがちです。それらは生産性向上です。JadePufferが示すのは、さらに大きな変化です。AIが攻撃ワークフロー全体を調整できることを示しています。個別作業を自動化するのではなく、意思決定を自動化します。これは攻撃者の経済性を根本から変えます。1人のオペレーターが数百、数千の攻撃キャンペーンを同時に起動し、AIが運用作業の大部分を処理することも可能になるかもしれません。一方、防御側は今もアラートをチケット単位で一つずつ調査しています。

 

本当の弱点はAIではなかった

興味深いことに、JadePufferはすでに修正パッチが提供されていた既知の脆弱性を利用したと報告されています。

AIが新しいエクスプロイトを発明したのではありません。十分な速さでモダナイズされていなかった環境を悪用しただけです。おそらく、ここに最大の教訓があります。未来の課題は魔法のようなAI攻撃を防ぐことではありません。組織が環境を統制できる速度より、AIの方が速く動く状況を防御することです。

 

アイデンティティが主要な戦場になりつつある

自律型攻撃には、すべてアイデンティティが必要です。

  • マシンアイデンティティ。
  • API鍵。
  • サービスアカウント。
  • 証明書。
  • シークレット。
  • トークン。
  • 資格情報。

JadePufferは資格情報を収集し、それを再利用してアクセス範囲を拡大したと報告されています。企業がより多くのインフラを自動化し、より多くのAIエージェントを導入するにつれて、非人間アイデンティティの数は爆発的に増えています。

多くの組織はすでに、次のような基本的な質問に答えるのに苦労しています。

  • どの証明書が展開されているか？
  • どの鍵が重要システムを保護しているか？
  • どのシークレットが古くなっているか？
  • どのサービスアカウントが過剰な権限を持っているか？
  • どのAIエージェントが本番データへアクセスできるか？

攻撃者がAIを活用するようになると、これらの質問は何倍も重要になります。

 

可視性だけではもう十分ではない

長年、セキュリティ戦略は検出を重視してきました。

インベントリ。監視。ダッシュボード。これらは今も重要です。しかし自律型攻撃者は、人間がダッシュボードを調査する間、待ってくれません。組織には、ますます次のことが可能なシステムが必要です。

  • 暗号資産を検出する
  • 証明書運用を自動化する
  • シークレットをローテーションする
  • マシンアイデンティティを統制する
  • 暗号ポリシーを強制する
  • 手動運用作業を減らす
  • マシン速度で対応する

現代のサイバーセキュリティは、リスクを観察するだけでなく、トラストを運用へ落とし込むことにますます依存しています。OmniTrustのTrust Lifecycle Managementというビジョンはこの変化を反映し、暗号資産、デバイスアイデンティティ、企業インフラ、新たなAIシステムを個別のセキュリティ領域として扱うのではなく、それら全体へガバナンスを拡張します。

 

AIにはセキュリティが必要。そして今、セキュリティにもAIが必要

もう一つ、受け入れにくい現実があります。組織は自社のAIアシスタント、Copilot、自律ワークフロー、ソフトウェアエージェントを急速に導入しています。それぞれが次のものを新たに生み出します。

  • 新しいアイデンティティ
  • 新しい権限
  • 新しいAPI
  • 新しいトラスト関係
  • 新しい攻撃経路

もはや単に「AIを使っているか？」と問うだけでは不十分です。問うべきは、「AIを制御できるか？」です。

AIが事業運用に組み込まれるにつれ、可視性、ランタイム制御、アイデンティティ、ポリシー強制、運用ガバナンスは、従来のエンドポイントやネットワークセキュリティと同じくらい重要になります。これは、今日の企業トラストインフラ全体で起きているのと同じアーキテクチャ上の進化です。

 

これはランサムウェアだけの問題ではない

JadePufferは、より大きな変化を表しています。

多くの研究者がエージェント型脅威アクターと呼ぶ、自律的に攻撃サイバー作戦を実行できるAIシステムの始まりを示しています。将来の攻撃がクラウド環境、ソフトウェアサプライチェーン、コネクテッド製品、産業システム、企業AIプラットフォームのどれを標的にするにせよ、一つのことが明確になりつつあります。攻撃速度は加速し、環境の複雑さは増しています。手動のセキュリティ運用は無期限には拡張できません。

 

次世代の脅威に向けたモダナイゼーション

CIO、CISO、エンジニアリングリーダーがエージェント型脅威へ対応するとき、必要なのはパニックではありません。モダナイゼーションです。

それには、手動プロセスへの依存を減らし、暗号衛生を強化し、マシンアイデンティティを統制し、ライフサイクル可視性を改善し、AIシステムを管理されない自律性ではなく強制可能なガードレールの中で動かすことが含まれます。AI時代に最も有利な組織は、必ずしも最も多くのセキュリティツールを持つ組織ではありません。

証明書やシークレットから、ソフトウェア、デバイス、クラウドワークロード、AIエージェントまで、運用するあらゆるものにわたって、トラストを継続的に確立、検証、強制、適応できる組織です。自律型攻撃者の時代、トラストはもはや静的な設定ではありません。継続的に管理されるライフサイクルです。

次世代のAI駆動脅威に備えるため、組織が暗号運用、マシンアイデンティティガバナンス、企業トラストインフラをどのようにモダナイズしているか知りたいですか？ OmniTrust Identity Lifecycle Management（ILM）を確認し、証明書、鍵、シークレット、デジタル署名、暗号ガバナンスを継続的なライフサイクル制御の下へまとめる方法をご覧ください。