生成AIは今や、日常的な業務運営の一部として急速に浸透しつつあります。従業員はAIアシスタントを使って文書を要約したり、企業内の知識を検索したり、コンテンツを作成したり、定型業務を自動化したりしています。組織側でも、業務アプリケーションと連携し、人手をほとんど介さずにワークフローを実行するAIエージェントの導入が始まっています。
こうした技術は生産性の大幅な向上をもたらす一方で、新たなセキュリティ上の懸念も生み出しています。サイバー犯罪者がすでに狙っているのと同じID、業務データ、システムにAIがアクセスするようになることで、適切に管理されていなければランサムウェア攻撃の速度と規模を増幅させかねません。
AIがまったく新しいランサムウェアの脅威を生み出しているわけではありません。むしろ、攻撃者がすでに使っている手法、特に偵察活動、認証情報の悪用、データ窃取を増幅させているのです。AIが攻撃対象領域をどこで変化させているのかを理解することは、企業のサイバーレジリエンスにおいて重要な要素になりつつあります。
組織が理解すべき2つのAI脅威モデル
AIとランサムウェアをめぐる議論では、しばしば異なる2つの脅威モデルが一緒くたに語られます。
- 攻撃者が自らの活動を高度化するためにAIを利用するケース。犯罪グループはフィッシングメールの生成、悪意あるコードの作成、偵察活動の自動化、窃取した情報の分析、恐喝プロセスの効率化などに、AIへの依存を強めています。AIを使うことで、攻撃者はランサムウェアキャンペーンの展開方法自体を根本的に変えることなく、より速く、より大規模に活動できるようになります。
- 組織が企業向けAIを導入するケース。AIアシスタントやエージェントは、文書リポジトリ、コラボレーションプラットフォーム、SaaSアプリケーション、社内ナレッジベースと連携する機会が増えています。攻撃者がこれらのシステムに紐づくIDや権限を侵害した場合、AIによって機密情報の特定、連携システム内での移動、正規アクセス権の悪用といった行為を加速させられてしまう可能性があります。
この2つの傾向は同時に進行しています。攻撃者がAIによって効率を高める一方で、組織側も自社のAI導入が意図せず攻撃対象領域を拡大させていないか、確認する必要があります。
企業向けAIが新たな露出を生み出す箇所
すべてのAIアプリケーションが同レベルのリスクをもたらすわけではありません。AIアシスタントは主に、プロンプトに応じて情報を取得したりコンテンツを生成したりします。一方、AIエージェントはさらに踏み込み、業務アプリケーションと連携し、APIを呼び出し、ユーザーに代わって処理を実行します。
アプリケーションの自律性と権限が大きいほど、それに紐づくIDが侵害された場合の潜在的な影響も大きくなります。
本質的な問題は、委任された権限にあります。現代のランサムウェアキャンペーンは通常、脆弱性の悪用、認証情報の侵害、あるいは信頼されたサードパーティのアクセス権の悪用から始まります。その後、攻撃者は内部探索を行い、権限を昇格させ、価値あるデータを特定し、情報を持ち出したうえで、システムの暗号化、被害者への恐喝、あるいはその両方を行うかどうかを決定します。
Microsoftの報告によれば、1日あたり約3,800万件のID関連リスク検知を分析しているとのことで、ID攻撃がいかに攻撃の中核となっているかがうかがえます。またCloud Security Allianceも、Microsoft 365ユーザーを狙った大規模なOAuthデバイスコードフィッシングキャンペーンを記録しています。
Acronisで、AI活用型ワークフローにもサイバーレジリエンスを拡張
AI対応アプリケーションは、プロンプトインジェクションや不正なデータアクセス、AIを活用した偵察活動など、新たなセキュリティ課題をもたらします。
Acronis GenAI Protectionは、シャドーAIの利用状況の把握、プロンプトおよびAIとのやり取りの監視、ポリシー違反の検知を支援し、エンドポイント、ID、SaaS、バックアップのテレメトリと併せてAI関連リスクの可視化を実現します。統合型サイバーレジリエンスプラットフォームで、検知・対応・復旧を強化しましょう。
ID侵害がAIを攻撃の加速装置に変える仕組み
こうした攻撃が企業向けAIにとって重要な意味を持つのは、AIアシスタントやエージェントが、それらが動作する際に用いるIDと委任された権限をそのまま引き継ぐからです。攻撃者がそれらのIDを侵害すると、同じ権限を通じて利用できるAIサービス、企業データ、連携アプリケーションへのアクセス権も手に入れてしまう可能性があります。
企業のナレッジと連携したAIアシスタントは、機密情報を探し出す手間を劇的に減らしてしまいます。何百ものフォルダを手作業で検索する代わりに、正規の認証情報を持つ攻撃者は、AIアシスタントにバックアップに関する文書、管理手順書、顧客情報、財務記録を特定するよう指示するだけで済んでしまうのです。
同様に、AIエージェントがメール送信、ファイルのエクスポート、連携する業務ツールの呼び出しといった権限を持っている場合、そのIDを侵害した攻撃者はこれらの機能を悪用し、データ窃取や不正な操作を加速させる恐れがあります。根本的なリスクはAIそのものではなく、過剰なアクセス権限にあります。
プロンプトインジェクションはAI特有のアプリケーション層の脆弱性ですが、これは過剰な権限、安全でない連携、監視の不足によって生じる、より広範なリスクの一部にすぎません。
文書やメール、ウェブコンテンツに埋め込まれた悪意ある指示は、企業アプリケーションがそれらを取り込んだ際にAIの挙動に影響を及ぼす可能性があります。
その影響の大きさは主にAIシステムに付与された権限に左右されます。だからこそOWASPなどの組織によるセキュリティガイダンスでは、プロンプトフィルタリングのみに頼るのではなく、多層的な制御、最小権限の原則、リスクの高い操作における人間による承認を重視しているのです。
AIはすでにサイバー犯罪を効率化している
各種の証拠から、AIは攻撃の仕組みを根本的に変えているというより、既存のサイバー犯罪をより高速化していることがわかっています。Acronis Cyberthreats Report H2 2025には、サイバー攻撃活動のさまざまな段階でAIが活用された事例がいくつも記録されています。
- 脅威グループGTG-2002は、スクリプトの生成とデバッグ、認証情報窃取の支援、窃取情報の分析、恐喝メッセージの個別最適化にAIを利用し、比較的小規模な攻撃チームでも活動を大規模化できるようにしました。
- ランサムウェア「GLOBAL GROUP」の運用者は、侵害後の身代金交渉を自動化するAIチャットボットを導入しました。このチャットボット自体がランサムウェアの感染チェーンを変えたわけではありませんが、運用者は複数の被害者を同時に対応しつつ、複雑な案件には人間の交渉担当者を割り当てられるようになりました。
- Anthropicの研究者は、中国の国家支援を受けたグループが、偵察活動、脆弱性調査、認証情報窃取、データ収集を含むサイバースパイ活動の大部分を、エージェント型AIを使って実行していたことを明らかにしています。
一方、RaaS(ランサムウェア・アズ・ア・サービス)の運営者は、防御回避や業務効率化のためのAI支援自動化を宣伝する例が増えています。こうした宣伝は、ランサムウェアの運営者がAIをどう位置付け、どこで効率化の効果を期待しているかを示すシグナルですが、個々の性能に関する主張が独立して検証されているとは限りません。
これらの事例を総合すると、AIはまったく新しい攻撃手法を生み出しているというより、主に活動を増幅させる力として機能していることがわかります。
AIを悪用したランサムウェアのリスクを軽減する6つの対策
組織は、企業向けAIに対応するために既存のセキュリティ戦略を丸ごと入れ替える必要はありません。しかし、AI特有のガバナンス、アクセス制御、監視体制を追加して拡張する必要はあります。Acronisのセキュリティ専門家は、組織が既存のガバナンス、ID管理、データ保護の取り組みをAIアプリケーションとワークフローにも拡張するべきだとして、以下を提言しています。
- インベントリの整備: 承認済みおよび未承認のAIアプリケーション、モデル、連携先の一覧を維持すること。すべてのAIワークフローには、明確な責任者、業務目的、適切なリスク分類を設定すべきです。
- ユーザーへの最小権限アクセスの付与: AIアプリケーション、サービスアカウント、APIについても同様です。委任された権限を定期的に見直し、使われていない認証情報は失効させ、AIのアクセス範囲は各タスクに必要なシステムと情報のみに限定してください。
- AI関連のトラフィックとデータ移動への制御適用: セキュアウェブゲートウェイ、CASB、DLPの機能を活用してAIサービスを検出し、未承認ツールへのアクセスを制限し、機密情報のアップロードや転送を防止しましょう。
- AI活動の監視と監査: AIアプリケーションの利用状況、ID関連イベント、データアクセス、エクスポート、エージェントの動作を、SIEMやXDRシステム内でエンドポイント・SaaS・クラウドのテレメトリと相関付けてください。どのユーザーやサービスアカウントが操作を開始したか、どのリソースにアクセスしたか、承認が必要だったかどうかを示す監査証跡を維持することが重要です。
- 封じ込めと復旧への備え: セキュリティチームは、悪意ある活動を検知した際に、侵害されたトークンを失効させ、影響を受けた連携機能を無効化し、AIワークフローを停止できる体制を整えておくべきです。改ざん不能なバックアップとテスト済みの復旧手順は、破壊的な攻撃後の業務復旧に不可欠であり続けますが、データ窃取そのものを覆したり、恐喝のリスクを排除したりすることはできません。
- 人間またはポリシーに基づく承認の実装: 大量エクスポート、管理設定の変更、外部への通信、コード実行といったリスクの高い操作については、人間またはポリシーに基づく承認プロセスを導入してください。OWASPも、権限の大きい操作については最小権限の原則と人間による承認を明確に推奨しています。
企業向けAIへのサイバーレジリエンスの拡張
企業向けAIの導入は、業務上のメリットが明確であるため、今後も拡大を続けるでしょう。課題は、生産性の向上をセキュリティの犠牲の上に成り立たせないようにすることです。
最も効果的なアプローチは、AIを独立したセキュリティ領域として扱うのではなく、既存のID管理、データ保護、インシデント対応戦略の中に組み込むことです。組織は、AIセキュリティ対策を評価する際、それが既存のガバナンスやセキュリティ運用にどれだけうまく統合されるか、そしてAIの利用状況、権限、ポリシー違反をどれだけ可視化できるかという観点で判断すべきです。
マネージドサービスプロバイダー(MSP)や企業のセキュリティチームにとって、サイバーレジリエンス戦略にAIガバナンスを組み込む機会がここにあります。
Acronisプラットフォームにネイティブで組み込まれたAcronis GenAI Protectionは、シャドーAIの利用状況の把握、機密データに関するプロンプトの検査、利用ポリシーの適用、そして他のサイバー保護サービスと同一のプラットフォーム上でのGenAI活動の確認を組織が行えるよう支援します。
これにより、組織は新たに独立した管理コンソールを追加することなく、GenAIガバナンスを強化し、AIツールとのやり取りをより安全なものにできます。
企業向けAIの導入が加速する中、強固なガバナンスと確立されたサイバーセキュリティの実践を組み合わせた組織は、AIによる生産性向上の恩恵を得ながら、ランサムウェアのリスクを低減する上でより有利な立場に立てるでしょう。
Acronis GenAI Protectionを今すぐお試しいただき、生成AIがどのようにネットワークの保護に役立つかをぜひご確認ください。
著者: Santiago Pontiroli
略歴: Santiago Pontiroliは、Acronis Threat Research Unit(TRU)の脅威インテリジェンス調査リード(Threat Intelligence Research Lead)を務め、高度な脅威アクター、サイバー犯罪エコシステム、新たな攻撃手法に関する世界規模の調査を主導しています。国家主体の攻撃者、犯罪組織、金銭目的の脅威グループの分析を専門とし、マルウェア解析、リバースエンジニアリング、高度な検知機能の開発に注力しています。サイバーセキュリティ分野で15年以上の経験を持ち、Virus Bulletin、CARO、MITRE ATT&CK、BlueHat、AVAR、Nuit du Hack、ekoPartyをはじめとする主要な国際会議で独自の研究成果を発表してきました。
