偵察の自動化やID管理の弱点の悪用にエージェント型AIが使われるようになり、企業のセキュリティチームには検知能力の向上とインシデント対応の迅速化を求める圧力が強まっています。
中国系とされるハッキング集団が、世界規模のスパイ活動の中でAIエージェントを使ってセキュリティ上の弱点を特定していたことが明らかになりました。自動化された攻撃に悪用される前に、企業が自社の防御の穴を見つけ出せるのかという懸念が広がっています。
CrowdStrikeは、VAPOR PANDAとして追跡しているこの集団が、AI搭載のペネトレーションテストフレームワーク「ARTEX」を使い、10月17日から11日間にわたって世界200以上の組織を標的にしたと報告しました。標的には少なくとも14カ国の政府機関や企業が含まれ、研究者は9組織で侵入後の活動を確認しています。
同社が回収したやり取りの記録によると、攻撃者は世界的な製薬企業に対し、AIエージェントにWindows端末上の実行中プロセスやフォルダ一覧を調べさせ、CrowdStrikeのFalconセンサーが導入されているかどうかを判断させていました。
ARTEXは、複数のAIエージェントが人間の指示のもとで侵入作業を実行する仕組みです。CrowdStrikeによると、VAPOR PANDAはこのフレームワークを使って複数の組織への攻撃を同時並行で進め、重要な判断の場面では運用者が介入していました。
この調査結果は、10月21日に公表されたMicrosoftのレポートに続くものです。同レポートは、ARTEXが関わる別の攻撃キャンペーンを詳述しています。Microsoftによると、別の中国系グループ「Storm-0940」がこのフレームワークで数百の組織への攻撃を自動化し、場合によっては3時間足らずで特権的なクラウドアクセスを獲得しました。このキャンペーンでは、侵害されたConnectWiseのアプリケーション認証情報が悪用され、顧客環境へのアクセスに使われていました。
変わるサイバー攻撃の経済性
HFS Researchのアソシエイト・プラクティスリーダーであるAkshat Tyagi氏によると、サイバー攻撃へのAI活用は、国家支援型スパイ活動の経済性を変えつつあります。人員を増やさなくても、少人数のチームで多くの標的を狙えるようになるためです。
「手法そのものは見慣れたものですが、それを並行して実行できる点は従来にないものです」とTyagi氏は述べています。
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、より高度な悪用には依然として技術的な専門知識が必要だとしつつも、AIによって攻撃者が偵察に費やす時間を大幅に短縮できると指摘しています。
CrowdStrikeが記録した攻撃は、セキュリティチームが長年向き合ってきた弱点を突いたものでした。ギリシャの政府系組織では、攻撃者は2022年のディレクトリエクスポートに含まれていた認証キーを利用しました。このキーはおそらくローテーションされていませんでした。米国の製薬企業では、AIエージェントが署名のないSAMLアサーションとXML外部エンティティ（XXE）の脆弱性を組み合わせ、広範な管理者権限を持つクラウドロールを取得しました。
セキュリティの隙間がより大きな標的に
AI導入に伴うセキュリティリスクへの懸念が高まっているからといって、確立された防御策がおろそかになってはならないとOng氏は述べています。Tyagi氏は、既存の導入だけで十分にカバーできていると思い込まず、CISOは環境全体にセキュリティ監視を行き渡らせるべきだと付け加えました。
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Kanerikaでdevelopment manager for AIを務めるAmit Kumar Jena氏は、内部サーバーも含めてエンドポイント保護の適用範囲を継続的に測定し、マシンがセキュリティ監視システムへの報告を止めた場合にアラートを出すべきだと述べています。
同氏はさらに、SAML署名の検証を強制し、クラウドアクセス権限を制限することも推奨しました。自動化された悪意ある活動の兆候として、短い間隔で連続する認証試行やコマンドにも注意すべきだといいます。
Tyagi氏は、認証情報を定期的にローテーションし、不審なアカウント活動を監視することも勧めています。自動化された攻撃では、防御側が不審な挙動を調べる時間がさらに短くなると警告しました。
Confidisの最高経営責任者（CEO）であるKeith Prabhu氏は、セキュリティシステム間の隙間が、攻撃者に企業環境内を移動する機会を与えかねないと指摘しました。個別のセキュリティ対策に頼るのではなく、資産の可視性を高め、システム全体で不審な活動を検知すべきだと同氏は提言しています。
Cobalt Strikeのように普及する可能性
複数の脅威グループがARTEXを使っていることは、サイバー攻撃を自動化できるツールが広く入手可能になっていることも示しています。
CrowdStrikeによると、VAPOR PANDAはARTEXをDeepSeekおよびもう1つの商用AIモデルと組み合わせて使っていました。フレームワークの開発者は、悪用の報告を受けて10月に元のオープンソースプロジェクトを取り下げましたが、コピーや改変版は今も入手できます。
Tyagi氏は、こうしたツールが今後12カ月で、金銭目的のサイバー犯罪者にも広く採用されるようになると予想しています。
より広い普及を示す証拠はすでにあります。10月に公表された調査で、Google Threat Intelligence GroupとMandiantは、国家との関連が疑われるグループに加え、金銭目的の攻撃者もデータ窃取型の恐喝作戦でARTEXを使っているのを確認したと述べています。
「ARTEXのようなAIペネトレーションテストフレームワークは、AI時代のCobalt Strikeになる可能性があります」とOng氏は語りました。
商用のペネトレーションテストツールであるCobalt Strikeは、サイバー犯罪者や国家支援型グループに広く悪用されてきました。
攻撃者が運用の多くを自動化していくなか、セキュリティチームも自動検知への依存を強める必要がありそうです。Tyagi氏によると、自動検知によってアナリストはアラートの手動確認に費やす時間を減らし、人間の判断が必要な意思決定に集中できるようになります。
Prabhu氏は、CISOはAIツールの追加導入やセキュリティチームの増員に投資するだけでなく、事前に訓練を重ねた迅速なインシデント対応を優先すべきだと述べています。こうした備えがあれば、防御側が初動調査を終える前に自動化されたエージェントが複数の攻撃経路を探ってくるような侵入にも、対応しやすくなります。
ARTEXは侵入の大部分を自動化できますが、確認された攻撃キャンペーンでは、重要な判断を人間の運用者が指示していました。
「完全自律型の攻撃には、まだ至っていません」とTyagi氏は述べています。
人間の運用者が引き続き関与しているからといって、攻撃の速さが損なわれるわけではありません。セキュリティチームにとっての課題は、自動化された侵入の試みが広範な侵害に発展する前に、不審な活動を十分早く検知することです。
