セキュリティ
追い打ちをかける結末
人間のランサムウェア犯罪者が最先端のAIモデルを使い、10時間足らずで企業ネットワークへの侵入を成功させました。Unit 42によれば、通常であれば人間のオペレーターが2週間ほどかけて行う作業だといいます。
この攻撃者は交渉担当者に対し、最先端モデルと自律型攻撃フレームワークを使用し、侵入の各段階をAIエージェントに実行させたと語っています。被害企業に80ページのセキュリティ監査報告書を残した点もその一つです。
「今回の攻撃で際立っていたのは、新奇なゼロデイ脆弱性や卓越した高度な手口を必要としない、AIによる作業効率の高さでした」と、Unit 42のインシデント対応チームは水曜日に公開した報告書で述べています。「攻撃者は戦術的な実行をAIエージェントに委ね、エージェントはリアルタイムで監視・評価・実行・再計画を行い、攻撃全体を通じて速度を上げていきました」
同社は、使用されたモデルやフレームワークの詳細を含む今回の侵入についてのThe Registerの質問に、即座には回答していません。
攻撃の内訳
攻撃者はまずAIエージェントを使って偵察を行い、その後、公開APIエンドポイントを突破して企業ネットワークへのトンネル接続を確立し、アクセス権を獲得しました。
侵入後、攻撃者は自動化された偵察エージェントを展開して内部のマイクロサービスをマッピングしました。さらに複数のサブエージェントがコードリポジトリをスクレイピングし、ハードコードされたトークンやサービスパスワードを窃取しました。
これらのトークンを使い、AIによる侵入者は組織のシークレット管理システムにアクセスし、管理者権限のマスター認証情報を盗み出してルート権限を獲得しました。
続いて「専門特化型のピボットエージェント」が、企業のクラウド、ID管理、CI/CD、コンテナ、SaaS環境へのアクセスを検証しました。攻撃者はまたCI/CDワークフローを乗っ取ってクラウドアクセスキーを窃取し、被害企業のクラウドAIサービスを侵害後のインフラとして転用しました。これにより攻撃者は、正規の活動に紛れて統制通信を隠しながら、被害企業のコンピューティングリソースを消費することができました。
人間のオペレーターが目的を達成した後、あるエージェントが被害企業に80ページに及ぶセキュリティ上の欠陥に関する報告書を残しました。インシデント対応チームによれば、そこには「悪用された数十件の指摘事項」が詳細に記されていたといいます。
当然ながらPalo Alto Networksは、防御側がこうしたマシン並みの速度で行われる攻撃から自社環境を守る唯一の方法は、防御側自身もAIエージェントを活用することだと指摘しています。「認証情報の失効、OAuthセッションの終了、CI/CDパイプラインの凍結、すべての運用レイヤーにわたるクラウドアカウントの隔離を同時に行う自動化プレイブックを導入してください」と報告書の執筆者らは助言しています。
インシデント対応チームはさらに、企業はAIを基幹インフラとして扱うべきだとも提言しています。そのためには、あらゆるモデルエンドポイント、APIキー、Model Context Protocol(MCP)ゲートウェイ、AIツール連携の棚卸しを行い、レート制限と最小権限ポリシーを適用する必要があります。そうしなければ、予想外の高額なトークン請求というリスクを負うことになります。®
