Steelion社のCEOであるPark Chan-am氏が、AIがセキュリティ環境を変化させる中で情報セキュリティのリーダーたちが注力すべき対応戦略を提示しました。
「天才ハッカー」の異名を持つPark Chan-am氏は、早熟にも11歳という若さでホワイトハットハッカーとしての道を歩み始め、10代の頃から国内外のハッキング大会で数々の受賞歴を重ねてきました。
その後、韓国の警察庁をはじめとする複数の政府機関でサイバーセキュリティ顧問を務め、朝鮮民主主義人民共和国(DPRK)関連のサイバー攻撃から同国を守る上で重要な役割を果たしてきました。
科学技術情報通信部や韓国インターネット振興院(KISA)などの政府機関が主催・運営する第15回情報セキュリティデーイベントの一環として今月開催されたセミナーで、現在セキュリティ企業Steelionの CEOを務めるPark氏は、「AI時代の主要な脅威とセキュリティの優先事項」というテーマのもと、AI時代におけるセキュリティ環境の変化と、情報セキュリティ組織が優先的に取り組むべき対応課題について説明しました。
「AIは新しい技術ですが、セキュリティの本質は結局のところアクセス制御、サプライチェーン管理、そして人的な検証にあります」と同氏は述べました。
多くのセキュリティ専門家と同様、Park氏もAIがサイバー攻撃の速度を根本的に変えつつあると見ています。従来、企業ネットワークへの侵入には、悪用可能な脆弱性を見つけるために様々なソフトウェアシステムを分析する膨大な時間が必要でしたが、AIの活用によってこの作業は大幅に加速されています。
「以前は脆弱性を発見するのに少なくとも4週間はかかっていましたが、今では1日もかかりません」と同氏は語ります。「AIの時代においては、企業内にインストールされているすべてのソフトウェアが、はるかに重要な攻撃対象になります」
その結果、社内ソフトウェアおよびソフトウェアサプライチェーンの保護が最優先事項となり、責任の所在についても異なる視点が求められるようになったとPark氏は指摘します。
「クライアントからは『それはベンダーが作った製品にすぎないのではないか』とよく聞かれます」と同氏は言います。「しかし、そのソフトウェアが企業のシステムにインストールされた瞬間から、それはもはやベンダーの問題ではなく、企業システムの一部となるのです」
「サードパーティの問題をベンダーの責任のみに帰することがもはやできない時代に、私たちは今いるのです」と同氏は強調しました。
脅威にさらされるMCP
Park氏はまた、権限管理をエージェント時代にセキュリティチームが直面する重要な課題の一つと見ています。例えば、企業ではメールの読み取り、文書の分析、社内システムと様々な業務タスクとの連携のために、Model Context Protocol(MCP)ベースのAIエージェントの活用が急速に進んでいます。しかし、AIエージェントが処理する業務量が増えるにつれ、外部文書の読み取りや社内システムとのやり取りなど、AIエージェントが行う一つ一つのステップが潜在的な攻撃経路になり得ます。
悪意ある文書を通じたプロンプト汚染や、過剰な権限を持つエージェントを介した社内情報の漏洩は、かなり現実的なシナリオだとPark氏は述べます。特に同氏が指摘したのは、退職者や外部委託人員に残された権限といった、これまでであれば小さな問題で済んでいた事案が、AIがこうした要素を自動的に結びつけることで、重大なインシデントへとエスカレートしかねないという点です。
「AIを導入する際には、機能よりも先に権限を設計しなければなりません」と同氏は述べます。「MCPのプロセス全体を、一つの攻撃経路として捉える必要があります」
拡大し続けるAIテストの被害範囲
ローカルのAIテスト環境は、情報セキュリティのリーダーたちがしばしば見落としがちな、危険なセキュリティの死角になりつつあります。LLaMAベースのモデルなど、オープンソースAIを個人や業務用のPCで急いで試すことで、サーバーやポートが開放されたままになるケースが多く、脆弱性が発見されればそのまま侵入経路が開いてしまいます。
「[Ollamaの]リモートコード実行の脆弱性が2024年に発見された際には、インターネットに露出したサーバーが1,000台以上ありましたが、最近の2026年には、同じ対象から30万台以上のサーバーが露出していることが確認されています」とPark氏は述べ、「AIをテストすること自体が新たなセキュリティリスクになり得るのです」と付け加えました。
脆弱性管理にも警鐘
Park氏はセキュリティ運用についても変化が必要だと強調し、セキュリティ担当者が対応しなければならないアラート数は10倍、場合によっては100倍にまで増加しており、これまでと同じ基準ですべての脆弱性に対応することは事実上不可能になっていると指摘しました。
その解決策として、Park氏は優先順位の判断において共通脆弱性評価システム(CVSS)だけでは不十分だと考えています。その代わりに、実際に悪用される可能性を予測するExploit Prediction Scoring System(EPSS)を、米国政府のKnown Exploited Vulnerabilities(KEV)リストと組み合わせて活用し、脆弱性対応の優先順位を決定することを提案しています。
例えば、ある脆弱性のCVSSスコアが7.5だった場合、これは「クリティカル」には分類されないため、優先順位リストの下位に押しやられがちです。しかし、同じ脆弱性がKEVリストに掲載されており、実際のランサムウェア攻撃で悪用された実績があり、さらにEPSSに基づく攻撃発生確率が2か月間で1%から90%へと急上昇していたとしたら、対応の優先順位はまったく変わってきます。「実際に真っ先にパッチを当てるべき脆弱性を見極めるには、これらの要素を総合的に考慮しなければなりません」と同氏は強調しました。
「『AIスロップ』と呼ばれる膨大なノイズの中で、何を最初にパッチすべきかを判断する基準こそが、今やセキュリティ担当者にとって中核的なスキルになりつつあります」と同氏は付け加えました。
Park氏はまた、人間とAI攻撃者との行動の違いを分析することで自動化された攻撃を検知する手法や、AI攻撃者に意図的に計算負荷を課して攻撃の速度を落とすProof of Work(PoW)チャレンジなど、AI時代に適用できる新たな防御技術を紹介しました。代表的な例が、マウスの動き、キーボード入力、スクロールのパターンを分析することで異常なアクセスをふるいにかける手法です。
「100%の遮断を目指すよりも、少なくとも一部の攻撃をふるいにかけてセキュリティチームの負担を減らす方が、より現実的な戦略です」と同氏は述べました。
AIの時代であっても、技術だけで完全なセキュリティを確保することはできないと同氏は指摘します。「AIは広範囲かつ迅速に脅威をスキャンできますが、それを検証し確定させる作業は、最終的には人間の役目です」と同氏は述べました。「人間は依然として重要な存在なのです」
