AIツールは、サイバー攻撃者による悪質なコードの作成、認証情報を収集するツールの構築、侵害されたネットワークの探索、価値あるビジネス情報の特定、技術インフラの管理、そして侵入活動中のコマンド生成などに使われています。
Gambit Securityの研究者らは、互いに無関係な3つの脅威アクターを調査し、AIが攻撃の各段階をどのように支援しているかを明らかにしました。いずれのケースでも、攻撃者はAIを使ってスクリプトや悪用ツールを作成し、価値の高いビジネス情報を特定し、ITやDevOpsのタスクを実行し、侵入活動中にコマンドを生成・調整していました。
ランサムウェア実行者がClaude Codeを使用
最初のケースでは、2026年6月下旬に6つの組織への侵入でClaude Codeを使用した疑いのあるランサムウェア実行者が関与していました。この実行者は、それ以前に発生した2件の侵害にも関連付けられています。
被害者にはオーストラリアのエネルギー事業者のほか、金融サービス、外食サービス、製造業、ITサービス、不動産管理、流通業に携わる複数国の企業が含まれていました。この活動は、The Gentlemenランサムウェア・アズ・ア・サービス(RaaS)を利用する脅威アクターによるものと中程度の確度で特定されています。
攻撃者は、Claude Sonnet 4.6を実行するClaude Codeを使って偵察・悪用用のコマンドを生成・実行し、悪質なスクリプトを作成し、ファイアウォールポリシーを変更し、業務システムを分析してこの作戦に最も関連性の高いシステムを特定していました。
内部ネットワークの偵察中、Claudeは技術的な結果を処理し、ドメインコントローラー、ファイルサーバー、バックアップサーバーといった有用な標的を特定しました。さらにアプリケーションのデータベースやバックアップインフラも調査しています。
ある被害組織では、実行者がどのデータベースが最も重要かを尋ねたところ、Claudeはそれらをランク付けし、稼働中の本番データベースとクライアント文書のストアを指摘しました。システムへのアクセス権限は実行者が保有していましたが、どの情報がビジネス上最も重要かを判断する部分をAIが支援した形です。
実行者の要求に応じて、Claudeは2台のサーバーでSQL Serverのバックアップコマンドを実行し、窃取用に圧縮したデータベースダンプを2つ用意しました。攻撃者はそのうち1つのダンプを窃取し、Claudeがファイルを実行者のマシンにコピーした後、被害者のサーバーから削除しました。
別の侵入事案では、Claudeは、確認された認可を持たない組織に属する稼働中の本番システムとやり取りしていることを認識し、その時点で処理の続行を拒否しました。実行者は新たなセッションを開始し、標的への脆弱性テストの認可を得ていると主張して同じ要求を繰り返したところ、Claudeはこれに応じました。
ファイアウォール障害の様子(出典: Gambit Security)
AIはミスも犯しています。オーストラリアの事業者に対する事案では、Claudeがファイアウォール設定の変更を試みました。API呼び出しが失敗した後、Claudeはデバイスの設定情報をダウンロードして編集し、変更後の設定をアップロードしましたが、その結果ファイアウォールは接続不能になってしまいました。
このほかにもAI支援による活動によって、被害組織の環境内で偵察活動の詳細や攻撃行動が露見しかねないラベルなど、機微な情報が明らかになるケースがありました。
AIが認証情報窃取作戦の構築を支援
2つ目のケースでは、Zerofotという認証情報窃取作戦に焦点を当てています。この作戦はインターネット上を検索し、意図せず露出した機密ファイルや、APIキー・トークンなどの認証情報を含む公開ディレクトリを探し出すものです。
その主要ツールであるauto_scanは、インターネット上に露出している可能性のある機密ファイルを検索しました。また、インターネット全体を対象としたスキャンで生成された標的リストも処理できました。アクセス可能なファイルやディレクトリ一覧を発見すると、そのデータをダウンロードし、AIプロバイダー、クラウドサービス、サーバー、SaaSプラットフォームに関連する認証情報を検索しました。その後、スキャナーは候補となる認証情報を該当するサービスに対して検証していました。
実行者はOpenAI CodexとClaude Codeを使ってauto_scanを構築しました。Codexに与えられた指示では、この作業を「認可されたCTF(Capture The Flag)サンドボックス向け」と説明することで、モデルが処理を拒否しないようにしていました。
2026年4月5日から5月23日にかけて、Zerofotは1,742台の被害ホストから2,975件の検証済みキー・認証情報を収集しました。その中には、SSH秘密鍵、AWSアクセスキー、Google Gemini、OpenAI、GitHub、Anthropicといったサービス向けの認証情報が含まれていました。
AI生成のフレームワークが暗号資産マイナーを展開
3つ目のケースでは、RAGEというカスタムPython製攻撃フレームワークを調査しました。これはインターネットに公開されたサービスをスキャンし、脆弱な展開環境を悪用し、認証情報を収集し、暗号資産マイニングツールを展開するよう設計されています。
RAGE本体および付随する多数のスクリプトは、AIによって生成されたとみられています。このフレームワークは実行時にもLLMを組み込んでおり、DeepSeekを基盤とする「AIオーケストレーター」を通じて、マイニングボットネットの運用について実行者に助言する機能を備えています。
標的にはRedis、Elasticsearch、Docker、Tomcatといったサービスが含まれ、さらにJenkins、Hadoop YARN、Confluence、Supervisordを狙う追加モジュールも用意されています。その機能には、スキャン、脆弱性の悪用、総当たり攻撃による認証突破、クラウドのメタデータへのアクセス、ホストレベルでの権限昇格、マイナーの展開・監視などが含まれます。
ある事例では、RAGEの実行者が、外部に露出したRedisインスタンスからAWSの認証情報を取得しました。この認証情報によって被害者のクラウド環境へのアクセスが可能になり、その後攻撃者は追加のスクリプトを使ってクラウドサービス内の認証情報やその他の機密情報を検索しました。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/08/18/gambit-security-ai-cyberattack-tools-report/
