進歩の代償：AIが武器となるとき

概要

AIは日常のタスクを向上させますが、サイバー犯罪におけるリスクも引き起こします。DeNetの専門家たちは、この進化する環境において先を行く方法を議論し、分散型の安全なストレージに焦点を当てています。

AIは私たちの日常生活の一部となってきました。それは私たちが仕事をこなし、無限のタスクに取り組み、時には私たちのために考えるのを助けてくれます。しかし、コインの裏表のように、それは利点とリスクの両方をもたらします。その同じフレンドリーなチャットアシスタントは、ハッカーの道具に簡単に変わることもあります。進歩には常に代償が伴います。

この記事では、AIがサイバー犯罪をどのように再形成しているかを見ていきます。今日、攻撃はこれまでになく迅速かつ効率的に行われるようになりました。分散型セキュアストレージのリーダーであるDeNetの専門家が、この変化する状況で一歩先を行くための視点を共有します。

サイバー犯罪の増加

サイバー犯罪は常に課題でしたが、近年ではこれまで以上に厳しくなっています — そして、AIのような技術の普及がこの傾向を加速させている一因です。サイバー犯罪による世界的な損失は、2026年までに10.8兆ドルに達すると予想されており — これは2015年の$3 兆ドルからの増加です。毎分、犯罪者は巨額の経済的損害を引き起こしており、この傾向は減速することはないようです。

「最近の攻撃は、誰もがリスクにさらされていることを示しています：個人、企業、政府。デジタルセキュリティを無視することは、歯を磨かずに虫歯に驚くのと同じように、結果を避けることができません。」と、DeNetの共同創設者であるデン・シェレストフは述べました。

サイバー脅威が増大する中、多くの企業が遅れをとっています。ダークトレースの調査によると、78%のセキュリティリーダーがAI駆動の脅威を実際の課題と見なしており、多くの企業が効果的に対応するための適切なスキル、知識、またはスタッフを持っていません。

ハッキング、今やステロイドを使用

サイバー犯罪は、コンピュータ自体とほぼ同じくらい古いものです。ネットワークが現れ、エクスプロイトが続きました—そして、すべての新しい技術は記録的な速さで武器化されます。これが進歩の残酷な法則です：それはヒーローと悪党の両方に機会を創造します。

ハッカーはシンプルなプレイブックに従います：ターゲットを選び、情報を収集し、侵入経路を見つけ、システム内を移動し、データを盗むか、身代金を要求します。AIは各段階で支援できます。

以前は、完全な攻撃を行うには数日、深い技術力、そしてチーム全体が必要でした。今ではAIが穴を見つけ、エクスプロイトを作成し、さらには身代金要求のための最適な圧力点を特定するので、数本のスクリプトを持った子供でも動作するマルウェアを組み立てることができます。

でも待って… ChatGPTのようなLLMは悪意のある活動をブロックするように設計されていませんか？

理論的には、はい。実際には、あまりそうではありません。ハッカーはプロンプトインジェクションや脱獄を使って安全策を回避し、一部は制限のないLLMを構築します。これらの闇市場モデルは、マルウェア、フィッシングキャンペーン、ディープフェイクなどを生成することができます。

ハッカーが技術を武器化する方法

ソーシャルエンジニアリングは常に弱点でしたが、AIによってそれが強化されました。SentinelOneによると、フィッシング攻撃は1,265%増加しました。AIが数百の非常にパーソナライズされた説得力のあるメッセージを作成できることを考えれば、驚くことではありません。あなたは同僚がプロジェクトの更新へのリンクを共有したと思うかもしれませんが、クリック一回でマルウェアが静かにあなたのシステムに感染します。

ディープフェイクは、もう一つの増大する脅威です。合成音声と映像の進歩は、偽造を検出することが非常に難しいところまで達しています。攻撃者は、従業員を騙してお金、機密データ、またはシステムアクセスを渡させるために、トップマネージャー、役員、クライアントのアイデンティティを盗みます。2024年、アラップはまさにこの理由で大きな損失を被りました：従業員が偽のZoomコールで騙され、最終的に$25 百万を攻撃者に送金しました。

次のフロンティアは、エージェンティックAIです。これは、最小限の監視で決定し行動する自律システムです。2025年8月、Anthropicは彼らのClaudeモデルが、少なくとも17の組織に対して多ターゲットのデータ強要キャンペーンで使用されたことを確認しました。Claudeは単に指示に従ったのではなく、攻撃をエンドツーエンドで実行しました：偵察、悪用、そして特注の身代金計算を行い、あらゆる段階で適応しました。

攻撃はより速く、賢く、容赦なくなっています。私たちは、即座に学び、即興で対応できるものをどのように止めることができるのでしょうか？

次は何ですか？

ゲームのルールが変わりました。人間のチームだけではもはや追いつけません。それが理由で、企業は火に火をもって戦っており、防御的なAIが新しい最前線になっています。機械学習によって動かされるシステムは、異常を検出し、リアルタイムで脅威に対応し、人間の能力を超えたパターンを分析できます。それでも、最高のシステムでさえ、誰かが間違ったリンクをクリックするのを防ぐことはできません。トレーニングは依然として不可欠です — すべてのメール、すべての電話を信じてはいけません。

しかし、もう一つの大きな問題があります。人々や企業は意図せずにサイバー犯罪の機械を養っています。大量の機密データ — メール、職業名、文書 — が組織や第三者サービスに保存されています。1つの漏洩は他の侵害や公開情報と組み合わせることで完全なプロフィールを構成でき、これは身分盗用、アカウント乗っ取り、そして非常にターゲットを絞った攻撃をはるかに容易にします。

「データ漏洩はあまりにも頻繁に発生します — これは私たちが長い間懸念していることです。企業は大量の機密ユーザーデータを収集しており — それが攻撃者にとって黄金の標的となります。そして、常に漏洩のリスクがあります。私たちは第三者にデータを保管することを信頼していますが、彼らは常にその安全性を保証できるわけではありません」とデンは言います。

その懸念は、ユーザーの手にコントロールを戻すことを目的とした分散ストレージプロトコルDeNetへとつながりました。データはクライアント側で暗号化され、フラグメントに分割され、独立したノードのネットワークに分散されます。各フラグメントは複数のデバイスに保存され、単一障害点が排除されます。完全なデータを再構築できるのはユーザーの秘密鍵のみであり、責任と権力が企業から個人へ移行します。

データストレージに対する態度を変えることは、サイバー攻撃者に対抗する一つの方法ですが、それだけでは問題の一部に過ぎません。技術は進化し続け、新しい攻撃手法が常に現れ、サイバー犯罪とサイバーセキュリティの戦いは終わりがありません。唯一の普遍的なルールはこれです：あなたのデータには価値があり、何よりもまず、あなたがそれに対して責任を持っています。賢く保護し、コントロールを維持することができます。