Verizonの2024年データ漏洩/侵害調査報告書（DBIR）の発表に先立ち、Dark Readingの記事では生成AIのサイバーセキュリティへの影響について、DBIRの見解を超えた洞察を提供しています。この記事は、サイバー犯罪における生成AIの6つの使用事例を詳細に説明しています：
- AI強化フィッシングメール
- AIによるマルウェア生成支援
- AI生成詐欺ウェブサイト
- アカウント認証回避のためのディープフェイク
- AIによる音声なりすまし
- AI強化ワンタイムパスワードボット
これらの技術は、サイバー攻撃の精度と規模を向上させる可能性があります。例えば、Black Basta ランサムウェアグループは、Windows Quick Assistを悪用してサイバー攻撃を行っていることが報告されています。
記事の著者であるStephen Kowskiは、Conversation Overflowと呼ばれる新しいサイバー脅威についても警告を発しています。これらの進化するサイバー脅威に対し、企業はセキュリティ戦略を継続的に更新し、最新の防御技術を導入する必要性が高まっています。
from:GenAI in Cybersecurity: Insights Beyond the Verizon DBIR
【編集部解説】
Verizonの2024年データ漏洩/侵害調査報告書（DBIR）の発表を前に、生成AIのサイバーセキュリティへの影響について考察してみましょう。この報告書は、サイバーセキュリティ業界で最も信頼される年次レポートの一つであり、その内容は多くの企業のセキュリティ戦略に影響を与えています。
生成AIの登場により、サイバー攻撃の手法が急速に進化しています。例えば、AIによって生成されたフィッシングメールは、従来のものよりも遥かに洗練され、見分けるのが難しくなっています。これは、個人情報の漏洩リスクを大幅に高める可能性があります。
また、AIを利用したマルウェアの生成は、サイバー犯罪者にとって新たな武器となっています。AIの支援により、より高度で検出が困難なマルウェアが作成される可能性があり、企業のセキュリティチームにとって大きな課題となるでしょう。
ディープフェイク技術を用いたアカウント認証の回避は、特に金融機関や重要インフラにとって深刻な脅威となる可能性があります。顔認証や音声認証システムの信頼性が揺らぐことで、新たな認証方法の開発が急務となるかもしれません。
一方で、AIはサイバーセキュリティの防御側でも活用されています。AIを用いた異常検知システムや、リアルタイムの脅威分析ツールの開発が進んでおり、攻撃と防御のいたちごっこは新たな段階に入ったと言えるでしょう。
企業にとっては、これらの新しい脅威に対応するため、セキュリティ教育の強化やAI防御ツールの導入が不可欠となります。同時に、AIの倫理的な使用や、プライバシー保護との両立も重要な課題となるでしょう。
長期的には、AIを活用したサイバー攻撃に対する法規制の整備や、国際的な協力体制の構築が必要になると考えられます。サイバーセキュリティは、もはや一企業や一国家の問題ではなく、グローバルな課題として取り組むべき時代に入ったと言えるでしょう。