エージェント型ランサムウェアが企業のサイバーセキュリティをどう変えつつあるか

エージェント型ランサムウェアの登場により、人工知能(AI)がサイバー攻撃のあり方をどう変えていくのかという懸念が高まっています。

あらかじめ定められたスクリプトや人間のオペレーターに依存する従来型のランサムウェアとは異なり、エージェント型ランサムウェアは自ら判断を下し、障害に応じて適応しながら、人間の介入をほとんど必要とせずに攻撃を実行できます。

このことがセキュリティ責任者にとって何を意味するのかをより深く理解するため、筆者は先日、MitigaのCOO兼共同創業者であるAriel Parnes氏にメールで取材し、Sysdig社による最近のJadePuffer調査が意味するところについて話を聞きました。

エージェント型ランサムウェアの要点

• JadePufferは、エージェント型ランサムウェアが偵察、認証情報の窃取、横展開、暗号化を自律的に実行し、状況の変化に応じて適応できることを示している
• 従来の自動化ランサムウェアとは異なり、エージェント型ランサムウェアは臨機応変に対応し、攻撃経路を練り直し、人間の介入をほとんど必要とせずマシン速度で動作できる
• エージェント型ランサムウェアが主に悪用するのは、インターネットに露出したシステム、既知の脆弱性、脆弱な認証情報管理、過剰な権限といった従来からの弱点
• 組織は、認証情報管理の強化、インターネット露出面の最小化、行動検知の導入、インシデント封じ込め対応の事前承認によってリスクを低減できる
• 防御側は、ますます自律化するサイバー脅威に対応するため、AIによる検知・対応と人間による監督を組み合わせるべき

JadePufferが自動化ランサムウェア攻撃をどう変えるか

Parnes氏は、JadePufferの重要性は自動化という概念そのものよりも、AIエージェントが攻撃中に動的に適応できる点にあると考えています。

完全に自動化されたランサムウェアキャンペーンはこれまでも何年も存在してきましたが、JadePufferでは偵察、認証情報の窃取、横展開、永続化、暗号化といった攻撃の各段階を処理できるAIエージェントの存在が明らかになりました。

Parnes氏によると、最も意味のある進歩は、このエージェントが臨機応変に対応する能力にあるといいます。

従来の自動化攻撃のように固定された決定木に従うのではなく、このAIエージェントは失敗した行動を認識し、代替の経路を判断し、人間の関与なしに目的の達成に向けて動作を継続することができました。

このキャンペーンは依然として露出したインフラや既知の脆弱性を標的にしていたものの、リアルタイムで計画を練り直す能力は、攻撃者の能力における重要な進化を表しています。

エージェント型ランサムウェアが従来型の検知を困難にする理由

こうした適応能力は、防御側にとって大きな意味を持ちます。

Parnes氏は、多くのセキュリティオペレーションが攻撃の各段階の間に一定の時間がかかることを前提としており、それによってアナリストがアラートを調査し対応する機会が生まれていると指摘しました。

自律型のAIエージェントはマシン速度で動作することでこの時間軸を劇的に圧縮し、検知や封じ込めに使える猶予を減らしてしまいます。

さらに同氏は、AIによる攻撃は作戦の最中にエージェントが手法を絶えず変化させられるため、従来の侵害指標(IoC)を用いた識別がより困難になっていく可能性があると警告しています。

こうした新たな能力があるとはいえ、Parnes氏はエージェント型ランサムウェアをまったく新しいセキュリティ上の問題と捉えることには慎重な姿勢を示しています。

同氏の見解では、これらの攻撃は依然として、インターネットに露出したサービス、既知の脆弱性、統制の行き届かない認証情報、過剰な権限といった従来からの弱点を悪用し続けているといいます。

AIエージェントはまったく新しい攻撃経路を生み出しているわけではなく、攻撃者が既存の弱点をより効率的に見つけ出し、悪用することを可能にしているに過ぎません。

CISOが自律型ランサムウェア攻撃に備える方法

今後30日から90日の間に備えを進めるCISOに向けて、Parnes氏は3つの優先事項に注力するよう勧めています。

第一に、組織は、不要な秘密情報の排除、露出した認証情報のローテーション、特権アクセスの制限、デフォルトパスワードの撤廃を通じて、認証情報管理を強化すべきです。

第二に、セキュリティチームは、露出しているシステムの棚卸しを行い、とりわけAIおよび開発インフラ全体において既知の悪用可能な脆弱性の修正を優先することで、インターネットへの攻撃対象領域を縮小すべきです。

最後に、組織はシグネチャベースの検知に主に依存するのではなく、マシン速度で対応できる行動検知および事前承認された封じ込め対応に投資すべきです。

Parnes氏はまた、インシデント対応の戦略も自律型の脅威に合わせて進化させる必要があると考えています。

攻撃者が各行動の間に間を置くことを前提とした静的なプレイブックに頼るのではなく、組織はインシデントが発生する前に、侵害されたホストの隔離、認証情報の失効、セッションの終了といった封じ込め対応をあらかじめ定めておくべきです。

さらに同氏は、攻撃が数時間ではなく数分のうちに進行することを前提とした机上演習(エクササイズ)を実施し、実際のインシデントが起きる前に手続き上のボトルネックを洗い出すことも推奨しています。

AIがエージェント型ランサムウェアへの防御を組織にどう役立てるか

今後の展望として、Parnes氏は組織が防御業務にもAIを組み込む必要が出てくると見ています。

自動化された検知、テレメトリの相関分析、一次トリアージ、事前承認済みの封じ込めは、防御側が自律型攻撃者に対抗する上で役立ちます。

ただし同氏は、戦略的な意思決定、事業リスク評価、法的な考慮事項、説明責任については、引き続き人間の監督下に置くべきだと強調しています。

AIエージェントがサイバーセキュリティの攻守両面でますます一般的になる中、組織はマシン速度の自動化と、強固なID管理、認証情報管理、行動検知を組み合わせることで、進化し続ける脅威に対応していく必要があります。