サイバーセキュリティの新たなABC：アイデンティティ、可視性、封じ込め

ケレン・エラザリが私のポッドキャスト「ザ・セグメント」に出演してくれることに同意したとき、彼女が最初にしたことは、クローゼットの中を漁ることだった。彼女は、世界中のステージで繰り返し述べてきた「ハッカーは侵入しない、私たちがログインするのだ」というセリフがプリントされたTシャツを探していた。

議論の中で、彼女は自分の主張をデータで裏付けた。  

彼女によると、 ベライゾンのデータ侵害調査報告書（DBIR）は毎年同じことを述べているという。つまり、盗まれた認証情報と使い回しのパスワードが依然としてデータ侵害の主要因となっているのだ。脆弱性の悪用は現在、認証情報の悪用を上回り、最初のアクセス経路として最も多く利用されているが、攻撃チェーン全体を見ると、認証情報の悪用は依然として侵害の39％で発生している。そのため、この手法はデータの中で最も広く用いられている手法となっている。（攻撃者はしばしばこの2つを組み合わせて攻撃する。）彼らはパッチが適用されていないシステムをこじ開け、そのまま認証情報に手を伸ばします。

一方、パッチ適用は後退している。昨年、悪用されたことが確認された脆弱性のうち、修復されたのはわずか26％で、前年の38％から減少した。そして、パッチ適用までの期間の中央値は32日から43日に延びた。

それが、サイバーセキュリティにおけるAIに関する私たちの議論と、攻撃者が実際に私たちの環境に対して行っていることとの間のギャップなのです。AIは新たな種類の侵入手法を生み出したというよりは、むしろ既に知られていた脆弱性を悪用するまでの期間を短縮したと言えるだろう。  

ケレン氏の主張は、業界がセキュリティAIから大きな価値を引き出すためには、まずセキュリティの基本をきちんと理解する必要があるというものだ。彼女が考えるそれらの基本原則は、アイデンティティ、可視性、そして抑制である。それぞれが、AIが現在拡大させているギャップを埋めるものだ。

攻撃者は侵入してこない。彼らはログインする。

ケレンにレッドチーム活動で組織に潜入する方法を尋ねれば、彼女が絶対にしないことを教えてくれるだろう。それは、時間と予算をかけてゼロから独自の脆弱性攻撃ツールを構築することではない。

偵察活動がスケジュールの大半を占めており、彼女が求めているのは情報へのアクセスだ。正規の従業員の身分証明書は、アクセスが人知れず行われるため、理想的な入手手段となる。  

彼女は、労力の少ない手段を尽くした後で初めて、一般公開されているシステムへの攻撃を検討する。なぜなら、それが最も目立つ選択肢であり、最も捕まる可能性が高い選択肢だからだ。

実際の犯罪組織も、同様の犯罪経済の仕組みに従っている。ケレンは、FBIが「The Com」と呼ぶ緩やかなエコシステムの一部であるShinyHuntersのキャンペーンを視察した。彼らの手口は、特権アクセス権限を持つ従業員になりすまして組織のヘルプデスクに電話をかけ、その後、ヘルプデスクの担当者を説得して従業員の認証情報をリセットさせることから始まった。  

最近では、彼らは手口を逆転させ、ヘルプデスクになりすまし、シングルサインオンのプロンプトやパスワードのリセットをトリガーして、返ってきた認証情報を収集している。ケレン氏によると、これらのグループがAIを利用した場合、主にディープフェイク音声生成に利用し、ソーシャルエンジニアリングの手法をより高度化させていたという。

セキュリティ責任者が心に留めておくべき点は、犯罪者はすでに持っているものを最大限に活用するために、絶えず創意工夫を凝らすということだ。彼らは膨大な数のユーザー名とパスワードのデータベースを保有している。多要素認証は多くの組織でまだ完全には導入されておらず、既に導入されているものの多くは、ケレン氏が時代遅れだと考える認証方法に依存している。  

AIが防御側よりも攻撃側のスピードを速める理由

ケレン氏は、AIを攻撃者にとってのタイムマシンだと表現した。偵察、装備の準備、作戦計画といった、かつては数週間から数ヶ月かかっていた作業が、今では数日から数時間で完了できるようになった。  

ディフェンダーも同様の強化を受けるべきなのに、今のところそうなっていない。

その理由は、AIモデルが自身の動作を検証するための基準となるものにある。大規模言語モデル（LLM）が脆弱性を探す場合、成功を判定するための明確な基準が存在する。それは、その脆弱性を悪用しようと試み、それが成功するかどうかを確認することができる。その合否判定こそが、そのスキルを訓練可能なものにし、反復を重ねるごとに磨き上げられていく。  

パッチ適用ではそのような信号は発信されない。修正プログラムは、どのような環境下でも、保護対象のアプリケーションを壊すことなく、本番環境で動作し続ける必要がある。それらすべてを確認するには、簡単な自動チェックでは不十分です。  

モデルは欠陥を見つける能力がますます向上している。修理内容の記述と安全な発送は、依然として時間のかかる、慎重な、人間の監督下で行われる作業である。

それが、この会話から明らかになった最初の厳しい現実だ。発見は加速するが、修復はそうではなく、両者の間のギャップは自然と拡大していく。ケレンが言ったように、「LLMの粉を振りかけた」だけでそれを戦略と呼ぶことはできない。

AIは、パスワード、パッチ未適用システム、IDの拡散、 フラットなネットワークから生じる20年分の技術的負債を生み出したわけではない。単に納期が早まっただけです。

彼女が見てきた最も高度な攻撃は、このことを裏付けている。彼女は、Anthropicが2025年後半にGTG 1002として記録した国家主導の攻撃キャンペーンを指摘した。このキャンペーンでは、攻撃者がAIエージェントを使用して侵入を最初から最後まで実行した。あのオーケストレーションは、まさに進歩だった。しかし、ケレン氏は、最初のアクセス自体はごく普通に見えたのではないかと考えている。おそらく盗まれた認証情報か、あるいはしっかりとした基本原則があれば塞がれていたはずの、環境上の見落とされた欠陥だったのだろう。

ネットワークセキュリティ評価はなぜ外部から始めるべきなのか

ケレンが指摘する2つ目の厳しい現実とは、攻撃者はしばしば、それを防御する側の人々よりも標的となる環境をよく理解しているということだ。

彼女はそれが能力の問題だとは考えていない。セキュリティチームが守るのは、研究所ではなく、実際に稼働している事業施設だ。実際のビジネスでは、給与計算、ベンダーの登録、クラウドワークロードの起動、APIの接続などが行われる。それらの必要な活動のすべてが、攻撃対象領域を生み出す。

シャドウITとシャドウAIは、同じ論理に基づいている。人々は、自分の仕事をする上で役立つものを取り入れる。攻撃者は、脆弱性が存在するという安全な前提に基づいてこれを悪用するが、ケレン氏によれば、その前提はほぼ常に功を奏するという。

彼女はセキュリティツールにおける関連するパターンを指摘した。現在、ほとんどのチームは50～60種類のセキュリティ製品を運用しており、それらの製品がすべてを網羅すれば十分な保護になると考えている。しかし、それらの能力を、 ロッキード・マーティンのキルチェーンやMITRE ATT&CKといった実際の攻撃経路に照らし合わせてみると、そのギャップが明らかになる。  

ケレン氏によると、成熟度の高い組織であれば、特定のシステム、クラウド環境、あるいはある部門の新しいAIプロジェクトが、組織全体の枠組みから外れていることを認める人物を、たいてい見つけることができるという。

彼女がセキュリティチームに突きつけた実践的な課題は、社内ネットワークのセキュリティ評価を実施することだった。ShodanやCensysといったツールは長年利用可能だったが、彼女は未だに、攻撃者の視点から自社の環境を分析するためにこれらのツールを使ったことがないチームに出会うことがある。  

真剣なネットワークセキュリティ評価には、外部からの視点を含めるべきです。なぜなら、見えないものを守ることはできないからです。

予防的パラノイア：セキュリティの3つの基本原則

ケレンがサイバーセキュリティの専門家になるための訓練を受けた際、基本原則はCIAの三原則、すなわち機密性、完全性、可用性であった。それらは今でも有効です。しかし、それらは攻撃者が実際にどのようにそこに到達するかではなく、保護対象を説明するものです。

その代わりに、彼女は改訂版を提案する。

• 身元。過去10年間の大半において、報告された情報漏洩事件における最初のアクセス経路として最も多かったのは個人情報であり、多くの組織が個人情報を管理する方法は依然として20世紀の考え方に固執している。ケレンの推定によると、これを修正することで、初期攻撃経路の少なくとも20％が排除される。
• 可視性。攻撃者があなたが忘れていた資産を把握できるとしたら、あなたは最初から不利な状況で戦いを始めることになる。視界の確保こそが、未知の環境を防御可能な環境へと変える鍵となる。‍
• 封じ込め。これは、ハッカーであるケレンが最も気にしていることだ。なぜなら、彼女は束縛されたくないからだ。横方向の移動が困難な場合、ネットワークが分断されている場合、そして1つのシステムに侵入しても次の10個のシステムへの侵入が保証されない場合、攻撃は途中で停止する。マイクロセグメンテーションは、ワークロード間にポリシーを配置することで、直接的に隔離領域を構築し、侵害されたシステムが次にどこへ向かうべきかを明確に示さないようにします。

ケレンはこれら3つの考え方の根底にあるものを「積極的なパラノイア」と呼び、恐怖とは明確に区別している。恐怖は人を麻痺させるが、積極的な被害妄想は備えをもたらす。彼女の言葉を借りれば、テントを張るのに雨が降るのを待つ必要はないのだ。

では、なぜもっと多くのセキュリティチームがこの作業を行わないのでしょうか？ケレンは、アイデンティティの乱雑さを整理するのは屋根裏部屋の片付けに似ているため、それはある程度人間の本能だと考えている。そして、それは部分的には優先順位の問題でもある。なぜなら、アイデンティティ、可視性、封じ込めを次の大きな戦略的取り組みとして位置づけるのは難しいからだ。  

AIの導入価値を高めるのは、その基礎的な部分にある。

セキュリティチームが導入しようとするあらゆるAI機能は、同じ基盤の上に成り立っています。それは、ネットワーク上に誰がいるのか、環境に何が存在するのか、そして侵入がどこまで及ぶ可能性があるのかを把握することです。  

アラートをトリアージするAIエージェントの有用性は、その背後にある資産インベントリの質に左右される。自動応答は、攻撃の被害範囲が既に限定されているネットワークにおいてのみ安全である。

ケレンの主張の中で、予算に関する議論に持ち込む価値があるのはまさにその部分だ。アイデンティティ、可視性、そして封じ込めは、持続可能なAI戦略の前提条件である。これらを省略すると、誰も完全に把握できない環境に自動化を重ねることになり、最初に抱えていた可視性の問題がさらに悪化します。

攻撃者の時間軸は縮まり続けている。防衛側にとっての問題は、彼らの装備の下にある地盤が、それらの装備が効果を発揮できるほど十分に強固であるかどうかだ。

The Segment: A Zero Trust Leadership Podcastの全エピソードを聴くにはApple Podcast (アップルポッドキャスト)、 スポティファイ、 または当社のウェブサイト.