2025年、AIエージェントによるサイバー攻撃が現実のものとなった。これらの自律システムは計画を立て、適応し、人間の関与なしに実行することができる。従来のハッカーによる攻撃とは異なり、AIエージェントは大規模かつ高速で、24時間体制で動作する能力を持つ。すでに実世界での事例も確認されており、サイバーセキュリティ業界は根本的な対応の見直しを迫られている。この動画では、AIエージェントの動作原理、専門家が目撃している実例、そして従来の防御手法が通用しなくなっている理由について詳しく解説する。
AIエージェントによる新時代のサイバー攻撃
もうサイバー攻撃はハッカーだけがやるもんやないねん。2025年には、AIエージェント、つまり計画を立てて適応して実行する自律システムが、現実世界のシステムに侵入し始めてんねん。そんでサイバーセキュリティは準備できてへんねん。
2024年後半に確認された事例では、AIエージェントが人間の関与なしに独立して政府のサーバーらしきものを標的にしてたんや。
この動画では、これらのAIエージェントがどない動作するか、専門家らが野生で目撃してることは何か、そしてなんで防御が追いつかんくて困ってるかについて分析していくで。さあ、始めよか。
行動するAIエージェントの台頭
AIエージェントはもう研究室の理論的なツールやないねん。これらは文字を生成したり質問に答えたりするだけの範囲をはるかに超えたシステムなんや。
あんたの代わりに行動を取ることができて、インターフェースを操作し、設定を調整し、ファイルを開き、タスクを自律的に実行するんや。従来のチャットボットやスクリプト化された自動化とは違って、AIエージェントは大規模言語モデルをベースに作られてるけど、ツール使用機能と推論フレームワークが組み合わされてるんや。つまり、ただ応答するだけやなくて、計画を立てるねん。
リアルタイムで適応することができて、複雑なタスクを完了するための手順を考え出し、失敗した行動から立ち直ることもできるんや。2025年初頭の時点で、OpenAIのAutoGPT、GoogleのGeminiベースエージェント、AnthropicのClaudeエージェントなどのツールが、システム間で動作する能力を実証してるんや。これらはハッキング用の公開ツールやないけど、研究者らは同じ能力が別の方向に向けられることを示してるねん。
実際、Anthropicはすでに内部テストを文書化してて、そこではClaude がその特定のタスクについて事前にトレーニングを受けてないのに、特定のシナリオで促されたときに機密データ流出攻撃を再現したんや。Malware BitesのセキュリティエキスパートMark Stockleyは最近こう言うてるわ。
「最終的には、大多数のサイバー攻撃がエージェントによって実行される世界に住むことになると思う。どれくらい早くそこに到達するかは本当に時間の問題だけや。ツールはここにあって、能力は進化してて、自動化と自律ハッキングの境界線は急速に曖昧になってる」
サイバーセキュリティの専門家がなんで警鐘を鳴らしてるか
AIエージェントは、サイバー犯罪者が今まで持ったことのないものを提供するんや。規模、速度、そして自律性や。
一人の人間のハッカーなら、脆弱性を特定してエクスプロイトを作成するのに数時間から数日かかるかもしれん。設定されたAIエージェントなら、これを秒単位で繰り返し、しかも大規模にやることができるんや。例えば、ランサムウェア攻撃は従来、高レベルの手動作業が必要やった。でもAIエージェントがこれを変えるかもしれんねん。もしターゲット選択と初期アクセスが自律エージェントに委任されるなら、もう高スキルの操作やなくなるんや。
Stockleyがmalware Bytesの2025年マルウェア状況報告で指摘したように、エージェントが攻撃を成功裏に完了すれば、それを何百回も複製することは、専門知識やなくてコンピューティングパワーとインフラの問題になるねん。これがサイバーセキュリティ分野が焦点を変えてる理由や。もう既知の脅威を防ぐだけやない。その場で学習し適応する敵に備えることなんや。
静的ファイアウォール、シグネチャベースのアンチウイルスソフトウェア、手動監査などの従来の防御手段は、自律的な意思決定や進化する攻撃パターンを検出するように装備されてへんねん。そしてそれは仮定の懸念やない。過去6ヶ月間、サイバーフォレンジックチームは、既知のマルウェアファミリーやボットネットと一致しない行動パターンを検出し始めてるんや。逸脱し、代替案を探索し、予測可能な論理に従わないスクリプトや。
これらのパターンが危険信号を上げてるねん。
AIエージェントがすでにハッキングしてる現実世界の証拠
2024年10月、Palisade Researchのチームは「LLMエージェントハニーポット」と呼ばれるものを立ち上げたんや。これは機密ターゲットをシミュレートして、様々な侵入がどう振る舞うかを観察するために設計されたシステムや。数ヶ月のうちに、ハニーポットは1100万回以上のアクセス試行を記録したんや。
これらのほとんどはボットか好奇心旺盛な人間やったけど、8つの試行は違ってたんや。2つがAIエージェントであることが確認されたんや。どうやって分かったかって？研究者らはシステムにプロンプト注入テストを埋め込んでたんや。知的エージェントにだけ意味をなす要求をな。
例えば、あるテストは侵入者に特定のフレーズ「CAT 8193」を返すよう求めたんや。もし要求が1.5秒以内（典型的なLLMの応答時間）に満たされたら、AI生成の可能性ありとフラグが立つようになってたんや。香港とシンガポールベースのIPからの2つのエージェントが両方のテストをパスしたんや。
これらのエージェントの起源と目的は不明のままやけど、研究者らは探索的な目標、おそらく偵察で、人間によって手動でデプロイされたと信じてるんや。
でも、エージェントが野生で脆弱なインフラをスキャンし、相互作用してるという事実は重要やねん。Palisadeの研究リーダーDmitri Vulovによると「我々は急激な上昇を監視してる。それが起こったとき、セキュリティの状況が変わったことが分かるやろう」
Palisadeはハニーポットプロジェクトをプラットフォーム全体、ソーシャルメディア、オープンデータベース、さらにはフィッシング罠ドメインにまで拡大して、より広範囲なAIエージェントの行動を監視する計画やねん。
目標は、これらのエージェントが自分たちで複雑な攻撃を実行し始める前に、早期警告システムを作ることや。
エージェントがボットよりもはるかに危険な理由
従来のボットは限られてるねん。事前に書かれたスクリプトに従い、固定された指示を実行し、環境が変わると失敗するんや。例えば、ログインページが追加ステップを加えたり、ボタンの名前を変えたりしたら、ボットは壊れてまうねん。
それが今まで従来のサイバーセキュリティ防御をボット主導の攻撃に対してかなり効果的にしてきた理由なんや。一方、AIエージェントは推論するように作られてるねん。ウェブレイアウトを解釈し、フォーム構造の変更を理解し、同じ目標を達成するための代替ルートを見つけることができるんや。ステップAが失敗したら、ステップBを試すんや。クラッシュしないで、即興するねん。
Dmitri Vulkovは、エージェントがシステムを分析して最適な侵入ポイントを予測できることを説明したんや。愚鈍なボットにはできないことをな。彼はこう言ったわ「彼らはターゲットを見て、それを貫通する最良の方法を推測することができる」
その自律性のレベルが検出を極めて困難にするねん。特定のツールを監視してるんやなくて、知的行動を監視してるんや。それは毎回違って見えることがあるからな。
さらに、これらのエージェントはハニーポットを回避し、デジタル指紋を変更し、人間のタイミングを模倣するために応答を遅らせるよう指示されることがあるんや。すべて彼らをより回避的にする戦術やねん。そして人間のハッカーと違って、疲れることもなく、前払いの支払いも必要なく、異なる地域に分散した仮想マシンから24時間体制で動作できるんや。
この適応性がAIエージェントに根本的に異なる脅威プロファイルを与えてるんや。ただ攻撃を実行してるだけやなくて、学習し、最適化し、新しいシステムと相互作用するたびに進化してるねん。そしてそれが従来のサイバーセキュリティ手法で彼らを止めることをより困難にしてるんや。
AI駆動サイバー犯罪の爆発的拡大
専門家らがAI駆動サイバー攻撃が取るかもしれないと信じてる道は2つあるねん。最初は徐々にや。このシナリオでは、エージェントは偵察から始めて、オープンポートをスキャンし、ウェブアプリを調べ、システムの行動を学習するんや。そこから、認証情報の総当たり攻撃やデータスクレイピングのような単純な攻撃に進歩するねん。時間が経つにつれて、推論と調整が改善されるにつれて、侵入から実行から流出まで、完全な攻撃チェーンを自律的に完了できるようになるかもしれん。
でも2番目の可能性ははるかに速いねん。このバージョンでは、誰かがハッキング用に設計された強力なAIエージェントをオープンソース化するんや。それがダークウェブフォーラムや暗号化チャンネルを通じて拡散し、低スキルの行為者が高スキル攻撃を展開できるようになるねん。その時点で、サイバー犯罪は単にスケーラブルやなくなる。民主化されるねん。
Trend Microの上級脅威研究者Vincenzo Chankhaliniは、現在の状況を「LLMが2年前だったときよりもさらに西部開拓時代」と表現してるんや。
ガードレールはなく、完全に自律的な攻撃に準備された防御はほとんどないねん。そしてそれが核心的な懸念や。これがゆっくり進むのか、明日爆発するのかは誰も分からん。どちらの道も混乱につながるけど、一つは防御者に時間を与え、もう一つは与えへんねん。
AIがすでに未知の脆弱性を悪用している方法
イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の最近のベンチマーク研究では、AIエージェントが事前の露出や特定のトレーニングなしに現実世界のソフトウェア脆弱性を悪用できるかどうかをテストしたんや。結果は予想外やった。
助教授Daniel Kangが率いるチームは、自律エージェントがコードの欠陥をどれだけうまく特定し、利用できるかを評価したんや。
何の手がかりもなしに、エージェントは13%の脆弱性を成功裏に悪用したんや。欠陥についての簡潔な高レベル記述を与えられたとき、その成功率は25%に跳ね上がったねん。これらはトレーニングからのリサイクルされた例やデータセットやなかった。エージェントは新しい環境で動作し、その場で学習してたんや。
固いスクリプトに従う基本的なボットなら、これらのシナリオのほぼ全て、99%以上で失敗するやろう。このベンチマークは、AIエージェントがすでに従来の自動化をはるかに超えるレベルで動作してることを示してるねん。詳細な設計図は必要ないんや。最小限の入力に基づいて評価し、推論し、実行することができるねん。
時には速度と適応性の面で人間のペネトレーションテスターを上回ることもあるんや。これらのシステムは開いたままのドアを見つけることができるだけやなく、誰も存在を知らなかったドアを見つけることができることを確認してるねん。
AIは攻撃すると同様に防御もできるか
すべてのAIエージェントが悪意あるわけやない。一部は防御者として動作するように開発されてて、攻撃者がする前にシステムの弱点を自律的にスキャンしてるんや。論理は単純や。
もしあんたのエージェントが脆弱性を見つけることができんなら、外部のエージェントが見つける可能性も低いねん。ETHチューリッヒのPhD研究者Eduardo Debonadettiは、この考え方をうまく要約したわ。「友好的なエージェントが脆弱性を見つけることができなければ、悪意あるエージェントもおそらく見つけることはできない」
これは、組織が今日のアンチウイルススキャンや脆弱性評価のように定期的に内部エージェントテストを実行する未来につながる可能性があるけど、はるかに徹底的で適応的やねん。
しかし、問題があるんや。防御AIは本質的に反応的や。スキャンして修正するけど、攻撃エージェントは進化するねん。テストし、反復し、調整するんや。その進化のペースが攻撃者に優位性を与えてるんや。少なくとも今のところは。
Amazon Web Servicesの最高情報セキュリティ責任者Chris Bettsが言ったように、「AIは攻撃の性質を根本的に変えるものというよりも、既存の攻撃技術に対する促進剤のようなものや」
でも、これらの技術が進化するにつれて、防御者が追いつく圧力は指数関数的に増大するねん。
次に何が起こるか
今のところ、AIエージェントは大規模なサイバー攻撃を開始してへんけど、境界線を探ってるんや。システムを調べ、脆弱なサーバーと相互作用し、場合によっては、簡単にエスカレートする可能性のある基本的な操作を実行してるねん。
Palisade Researchの研究リーダーDmitri Vulovは、近い将来を明確に説明したわ。「自律ハッキングエージェントに『これがあんたのターゲットや。行ってハックしろ』と言われるのを見ることを期待してる」
そのレベルの意図が、我々がすでに見てる能力と組み合わされると、世界中でサイバーセキュリティにアプローチする方法の変化を引き起こす可能性があるんや。
企業ネットワークから中小企業のウェブサイトまで、既存のインフラのほとんどは、リアルタイムで適応する知的侵入に対して防御するように設計されてへんねん。セキュリティポリシー、レガシーシステム、境界防御は自律エージェントを念頭に置いて構築されてへんかったんや。
KangのベンチマークツールやPalisadeのハニーポットのような取り組みは、検出と回復力を構築するための初期段階を表してるけど、それらは診断であって、解決策やないねん。
今、我々は狭い窓にいるんや。加速する前の認識の瞬間や。これらのエージェントが、それらを止めるために構築された防御よりも速くスケールすれば、バランスは急速に傾く可能性があるんや。これは次のサイバーセキュリティ時代が始まる前の最後の静かな瞬間かもしれんねん。
コメント