今回の攻撃は、開発環境とクラウド環境にまたがる漏洩済み認証情報や信頼関係を悪用したもので、一方のシステムへのアクセス権がもう一方でより高い権限を持つ操作を可能にしてしまう実態を浮き彫りにしています。
Palo Alto Networksの研究者によると、あるランサムウェア攻撃者はAIエージェントを使い、10時間足らずで企業ネットワーク内を侵害していったといいます。同社の推定では、人間のオペレーターが同様の作業を行った場合、約2週間はかかったとみられています。
同社のUnit 42脅威リサーチチームによると、今回のインシデントではMITRE ATT&CKフレームワークにマッピングされる50を超える手法が確認されました。個々の手法自体はおおむね既知のものでした。Unit 42が指摘する注目すべき違いは、行動結果を解釈し、侵入の過程で以降の手順を適応させることができるAIエージェントが使用された点にありました。
Unit 42は、調査の過程でAI利用と整合する複数の兆候を確認したと述べています。また交渉の際、脅威アクター自身も研究者に対し、最先端のAIモデルとこの攻撃専用のエージェント型フレームワークを使用したと語ったといいます。
Unit 42によると、攻撃者はまず外部公開されたAPIエンドポイントから侵入し、その後自動化された偵察エージェントが内部のマイクロサービスをマッピングしました。他のエージェントはソースコードリポジトリを探索して漏洩した認証情報を探し出し、これによって攻撃者はシークレット管理システムへのアクセス権を獲得、さらに管理者認証情報を入手することができました。
Unit 42は「攻撃者はカスタムワークフローを介して企業向けコードアプリケーションを乗っ取り、クラウドアクセスキーを窃取した」と説明しています。「Terraform構成へのバックドア設置も試みていました」。研究者によると、既存のブランチ保護機能によってこの変更の試みは阻止されたとのことです。
Unit 42によれば、窃取されたクラウド認証情報はその後、被害組織のAIサービスへのアクセスにも使用され、被害組織自身の計算リソースが、さらなる攻撃者の活動を支えるインフラへと事実上転用される結果となりました。
今回のインシデントは、攻撃が完全に自律的だったことを示すものではありません。Greyhound ResearchのチーフアナリストであるSanchit Vir Gogia氏は、「証拠が示しているのは、AIが戦術レベルの作業を委任された形で担う、人間主導の侵入だったということです」と述べています。
攻撃サイクルの高速化が封じ込めを圧迫
Unit 42の調査で示された速度は、悪意ある活動を特定してから封じ込め対応を行うまでの時間を短縮するよう、セキュリティチームに圧力をかけていると、Omdiaのマネージドセキュリティサービス担当シニアアナリストであるJonathan Ong氏は述べています。
「企業に必ずしも新しい脅威モデルが必要というわけではありませんが、新しい時間軸で動く必要はあります」と、IDCアジア太平洋サイバーセキュリティサービスのシニアリサーチマネージャーであるSakshi Grover氏は語ります。
攻撃の高速化は、非人間アイデンティティの制御の重要性も高めています。Grover氏は、CISOは長期間有効な認証情報への依存を減らし、ワークロードやサービスに対して短命かつ権限を絞り込んだアイデンティティへ移行すべきだと述べています。
CISOはまた、悪意ある活動が検知された際に、セキュリティプロバイダーがどこまでの権限を持って行動できるかを見直す必要があるかもしれません。例えば、プロバイダーに対し、侵害されたアカウントを無効化し、攻撃者がそれ以上悪用できないよう有効な認証情報を失効させる権限をあらかじめ付与しておく、といった対応が考えられます。
インシデント対応のプレイブックも組織に合わせて調整し、Ong氏の言葉を借りれば「実行可能な場合は社内承認を必要とせずに封じ込めを自動化できる」ようにすべきだといいます。
ただし、これは第三者に無制限の権限を与えることを意味するわけではありません。Ong氏は、組織はあらかじめ責任の所在を明確にしておき、机上演習を通じて対応手順を定期的にテストすべきだと述べています。
検知にはより広い文脈が必要
今回の攻撃はまた、個別に監視されがちな複数のシステムをまたいで発生する悪意ある活動を検知することの難しさも浮き彫りにしています。Ong氏は、検知エンジニアリングは組織の通常の活動に合わせてチューニングし、そのベースラインに照らして異常な挙動を識別できるようにすべきだと述べています。
ある環境における一つの不審な行動だけでは、意味のあるアラートを生成するには不十分な場合があります。しかし他の場所での活動と組み合わせることで、その重要性が明らかになることがあります。
CISOにとっては、個別の技術領域内でアラートを評価するだけでなく、セキュリティシステム全体にわたってテレメトリを相関分析することの重要性が一層高まっていることになります。
権限はシステムをまたいで伝播しうる
システムを個別に見ているだけでは、システム間のつながりによって生じるリスクを見逃す恐れがあります。
「それぞれのプラットフォームには対策が講じられていたかもしれませんが、それらの間の関係性こそが、悪用可能な経路を生み出していました」とGrover氏は述べています。
Gogia氏はこうした問題の一つの現れ方を「推移的権限(transitive authority)」と表現しています。これは、あるシステムでのアクセス権が、別のシステムでより高い権限を持つ操作を可能にしてしまうというものです。
例えば、あるリポジトリアカウント自体はクラウド管理者権限を持っていなくても、より強力なクラウドロールを前提としたワークフローを変更できてしまう場合があります。したがって権限レビューでは、あるアイデンティティが直接アクセスできるものだけでなく、そのアイデンティティが別のシステムに何をさせうるかも考慮すべきだと同氏は述べています。
Gogia氏はまた、Terraformへの変更の試みを阻止したブランチ保護機能を挙げ、攻撃サイクルが加速する中で予防的統制がいかに価値を持つかを示す例だと指摘しています。
「敵対者の意思決定サイクルが圧縮されるほど、予防策は相対的に価値を増します。まさに、予防策は誰かを追い抜く必要が一切ないからです」と同氏は述べています。
セキュリティリーダーにとっての重要な問いは、攻撃者が既存の統制による封じ込めより速く動けるようになっているかどうかです。実践的な検証方法の一つは、現実的な攻撃経路が重要システムに到達するまでにかかる時間と、組織が実際に検知・封じ込めに要する時間とを比較することです。
Grover氏は、そのギャップを測定するためにエージェント支援型のレッドチーム演習を活用できると述べています。封じ込めが有効になる前に攻撃経路が完了してしまうようであれば、その弱点は仮説上のものではなく構造的な問題だということになります。
「主なリスクは、AIが突如としてまったく新しい攻撃手法を生み出すことではありません」と同氏は述べています。「AIは、既存の手法を同時並行的かつ大規模に実行するために必要な時間、専門知識、コストを引き下げるのです」。取締役会にとっての論点は、AIを活用したランサムウェアが新たな脅威であるかどうかというよりも、既存の統制が、重要な事業システムに到達する前に信頼性の高い攻撃経路を止められるかどうかにあります。
Prasanth Aby Thomasはフリーランスのテクノロジージャーナリストで、半導体、セキュリティ、AI、EVを専門としています。彼の記事はDigiTimes Asiaやasmag.comをはじめとする媒体に掲載されてきました。
キャリア初期には、Prasanth氏はロイターでエネルギー部門を担当する記者として勤務していました。それ以前には、International Business Times UKでアジア・欧州市場とマクロ経済動向を担当する記者を務めていました。
同氏はボーンマス大学で国際ジャーナリズムの修士号、ロヨラ・カレッジで視覚コミュニケーションの修士号、マハトマ・ガンジー大学で英語学の学士号をそれぞれ取得しており、国立台湾大学では中国語を学びました。
