AIが攻撃者を賢くする？――サイバー攻撃の自動化がもたらす脅威
攻撃は“量”と“質”の掛け算です。AIはこの両方を引き上げ、「大量・個別最適・高速な試行錯誤」を現実にしました。ここでは攻撃側の自動化の現在地を把握し、守る側が最低限整えるべき自動化運用をチェックリストで示します。
攻撃の自動化：何が起きているか
- 文脈適応型フィッシング：相手の役職・季節・プロジェクトに合わせて、LLMが極めて自然な文面を量産。
- 探索と初期侵入の並列化：公開資産の列挙、既知Exploitsの試行、弱いパスワードの自動推定をタスク化。
- TTPの最適化：検知を避けるコマンド列やLOLBins（正規ツール悪用）を自動合成。
実務インパクト（3点）
- 短周期キャンペーン化：テキストもインフラも回転が速く、シグネチャ寿命が短縮。
- 誤検知の増幅：攻撃者が“検知を起こさない最短ルート”を学習し続ける。
- 人手依存の限界：Tier1のアナリスト工数が飽和。自動トリアージが必須に。
守る側の“自動化の最低ライン”チェック
- 収集の自動化：EDR/SIEM/メール/プロキシ/IdPのイベント統合。24h欠損ゼロの取り込み監視。
- 解析の自動化：相関ルール＋行動分析（UEBA）で“人なら気づく違和感”を点数化。
- レスポンスの自動化：隔離・MFA強制・トークン無効化・URLブロックをSOARで定形化。
- ナレッジ化の自動化：インシデント後のプレイブック更新をチケットと連動（未更新ならアラート）。
教育と検証：AI時代の手応えを作る
Red/Blue合同演習は、AI前提でアップデートを。LLMで作る“文脈フィット型フィッシング”に社内で対峙し、使われた誘導文・偽ログイン・通知速度を可視化する。計測できた改善だけが文化になります。
結論
AIが攻撃のハードルを下げたなら、防御は“観測と反応の自動化”で追いつくしかない。手で追うのをやめて、仕組みで先回りする――これが現実解です。
