皆さん、こんばんは！
寒暖差が激しい日が続きますが皆さんいかがお過ごしでしょうか。
体調を崩さない様にご自愛ください。
さて、先日から「情報漏洩」について書かせていただいてますが、
最近はＧＭＯ対ハッカーというアニメの様な展開になってきました。
今週も引き続き脆弱性とその対応について書かせていただきます。
はじめに
2026年10月、GMOインターネットが提供する「お名前.com デスクトップクラウド」に対するサイバー攻撃が発生しました。
今回の事件で注目すべきなのは、クラウド環境への不正アクセスだけではありません。
クラウド上に保存されていた顧客情報が外部に持ち出され、FXなどの取引口座における不正操作の報告につながったことです。
この事件を見て、ポンコツながら私はもう一つ考えるべき問題があると思いました。
それは、中国を含む各国で急速に進化している生成AIやAIエージェントが、サイバー攻撃の世界をどのように変えていくのかという問題です。
これまで高度なサイバー攻撃には、専門的な知識と経験を持つ攻撃者が必要でした。
しかし、生成AIの進化によって、脆弱性の調査、攻撃コードの作成、ログの解析、認証情報の収集など、従来は専門家が時間をかけて行っていた作業をAIで効率化できるようになっています。
今後、金融機関やクラウド事業者が対峙する攻撃者は、人間だけではなくAIを使いこなす攻撃者になる可能性があります。
今回はGMO関連サービスへのサイバー攻撃をきっかけに、中国AIの進化とAIエージェント時代のサイバーセキュリティについて考察します。
1. GMO関連サービスへのサイバー攻撃
今回、不正アクセスの対象となったのは「お名前.com デスクトップクラウド」です。
このサービスは、Windows環境をクラウド上で利用できるサービスであり、FXの自動売買ツールなどを24時間稼働させる用途にも利用されていました。
GMOインターネットの公表情報によると、今回の事案では以下の事実が確認されています。
- サービス環境への不正アクセス
- 不正なプログラムの設置
- 顧客情報の外部への持ち出し
- 一部利用者からの不正取引に関する報告
また、GMOインターネットは10月24日の発表で、対象システムのネットワーク遮断などの対策を公表しています。
ここで重要なのは、金融機関のシステムそのものに侵入しなくても、金融サービスに接続する利用者側の環境を侵害することで、金融資産に影響を及ぼす可能性があるということです。
つまり、金融システムのセキュリティは、証券会社のサーバーだけを守れば成立するものではありません。
利用者のPC、クラウド環境、認証情報、外部サービスとの接続など、システム全体を考える必要があります。
なお、GMOクリック証券は本件について、自社の取引サービスで発生した事案ではないと説明しています。
2. 中国AIの進化によってサイバー攻撃はどう変わるのか
ここで注目したいのが中国のAI技術です。
中国ではDeepSeekやQwen、GLMなど、さまざまな大規模言語モデルが開発されています。
これらは単なるチャットボットではありません。
プログラミング、コード解析、技術文書の理解、推論、ツール連携など、さまざまな用途で利用されています。
特に重要なのは、AIエージェントの進化です。
従来の生成AIは、人間が質問し、AIが回答するという使い方が中心でした。
しかし、AIエージェントは複数のツールを利用しながら、与えられた目標に向かって複数の作業を実行できます。
例えば、セキュリティ分野では以下のような作業を支援できます。
- 公開されている脆弱性情報の調査
- システム構成の分析
- ソースコードの解析
- セキュリティログの分析
- 不審な通信の検出
- 脆弱性診断の補助
これらは本来、防御側のセキュリティエンジニアが利用できる技術です。
しかし、同じ能力が攻撃者に悪用される可能性もあります。
攻撃者がAIを利用すれば、調査や攻撃準備に必要な時間と人的コストを削減できる可能性があります。
3. 中国AIモデルのサイバー攻撃能力にも注目が集まっている
2026年10月29日、Reutersは中国企業Z.AIのAIモデル「GLM-5.3」に関するセキュリティ評価を報じました。
セキュリティ企業Irregularによる評価では、複雑な多段階サイバー攻撃シミュレーション13件のうち、少なくとも3件で攻撃の試行を完了したとされています。
これは実際の金融機関への攻撃成功を意味するものではありません。
しかし、AIモデルが複数の工程を伴うサイバー攻撃に対応できる可能性を示す研究結果として注目すべきです。
特にオープンウェイトモデルの場合、モデルをダウンロードして独自の環境で動作させることができます。
これは開発者や研究者にとって大きなメリットです。
一方で、提供元のサービス側で設けられている安全対策や利用制限が、そのまま利用者側の実行環境に適用されるとは限りません。
つまり、AIの能力が高まるだけではなく、そのAIを誰が、どのような目的で、どのような環境で動かすのかが重要になります。
4. 中国関連の攻撃グループによるAI活用も報告されている
AIを悪用したサイバー攻撃は、単なる将来の可能性ではありません。
すでに複数のセキュリティ企業が、AIを利用した攻撃活動を報告しています。
例えば、Microsoftは2026年10月、Storm-0940と呼ばれる中国政府と連携する攻撃者について、AIエージェント型の侵入テストフレームワーク「ARTEX」を利用した大規模攻撃を報告しました。
報告では、複数の組織を対象とした攻撃の自動化や、クラウド環境への侵入が取り上げられています。
また、Anthropicも中国政府が支援していると高い確度で評価した攻撃グループによるAIを利用したサイバー諜報活動を報告しています。
ここから分かるのは、AIが単なる文章生成ツールから、攻撃活動の複数の工程を支援・自動化する技術へと進化していることです。
もちろん、こうした報告はGMOの事件と直接結び付くものではありません。
しかし、金融機関やクラウド事業者が今後想定すべき脅威を考えるうえで、重要な事例だと思います。
5. AIエージェントによる攻撃が金融システムに与える影響
では、AIエージェントがサイバー攻撃に利用されると、金融システムにはどのような影響があるのでしょうか。
私が特に警戒すべきだと考えるのは、攻撃の自動化と並列化です。
従来の攻撃では、攻撃者が対象を調査し、脆弱性を探し、侵入を試み、侵入後に情報を収集するという工程を人間が管理する必要がありました。
AIエージェントを利用すると、こうした工程の一部を自動化できる可能性があります。
例えば、防御側から見た脅威を整理すると、以下のようになります。
| 攻撃工程 | AI悪用によるリスク |
|---|---|
| 情報収集 | 公開情報の大量分析 |
| 脆弱性調査 | 脆弱性候補の抽出 |
| 初期侵入 | フィッシングの高度化 |
| 認証情報の窃取 | 認証情報を狙う攻撃の効率化 |
| 内部調査 | システム構成の分析 |
| 情報持ち出し | 取得データの整理・分類 |
これらの工程がすべて完全自動化されているわけではありません。
しかし、一部の工程だけでも自動化されれば、攻撃者が同時に対応できる対象の数は増える可能性があります。
金融機関にとっては、これまで以上に短時間での検知と対応が求められることになります。
6. 今回のGMOの事件とAI時代のセキュリティ対策
今回の事件から考えると、金融関連サービスには、より多層的なセキュリティ対策が必要です。
特に重要だと考えるのは以下の項目です。
6-1. 認証情報をクラウド環境に集中させない
クラウド上のWindows環境に金融口座の認証情報を保存する場合、その環境が侵害されたときの影響を考えなければなりません。
認証情報の保存場所を最小限にし、必要なときだけ利用できる仕組みを検討するべきです。
6-2. 多要素認証とフィッシング耐性
IDとパスワードだけに依存する認証方式では、認証情報が漏えいした場合のリスクが高くなります。
FIDO2やパスキーなど、フィッシング耐性を持つ認証方式の導入が重要です。
6-3. AIを利用した異常検知
AIは攻撃者だけが利用するものではありません。
防御側もAIを活用することで、大量のログを分析し、不審なアクセスや通常とは異なる操作を検出できる可能性があります。
例えば、普段とは異なる地域からのログイン、短時間での大量アクセス、通常と異なる取引パターンなどを分析することが考えられます。
6-4. ゼロトラストの考え方
社内ネットワークやクラウド環境だから安全という考え方は通用しなくなっています。
アクセスのたびに利用者や端末、権限、接続状況を確認するゼロトラストの考え方が重要になります。
6-5. 侵入されることを前提にした設計
どれだけセキュリティ対策を実施しても、侵入リスクをゼロにすることはできません。
重要なのは、侵入された後にどれだけ被害を抑えられるかです。
権限の分離、セッションの強制終了、認証情報の失効、ログ監視、迅速なインシデント対応などが必要になります。
7. AIの進化によってセキュリティの競争は変わる
これからのサイバーセキュリティは、人間のエンジニア同士の技術競争だけではなくなると思います。
攻撃者側がAIエージェントを活用し、調査や攻撃を効率化するのであれば、防御側もAIを活用して検知や対応を自動化する必要があります。
特に中国では、DeepSeekやQwen、GLMなどのAIモデルが発展しています。
一方、米国を中心とした企業もAIを利用したセキュリティ研究や防御技術を進化させています。
重要なのは、AIの開発競争とサイバーセキュリティの競争が、今後ますます密接に結び付いていくということです。
また、オープンウェイトモデルの普及によって、AIを利用するためのコストや技術的な障壁が下がる可能性もあります。
これは開発者にとって大きなチャンスであると同時に、セキュリティの観点では新たなリスクでもあります。
8. まとめ
今回のGMO関連サービスへのサイバー攻撃は、クラウド環境のセキュリティが金融資産の安全性にも影響することを示した事案です。
そして、同じ時期に中国を含む各国で進化するAI技術や、AIエージェントを利用した攻撃活動の報告が相次いでいます。
これらを直接結び付けることはできませんが、今後のセキュリティを考えるうえで無視できない変化だと思います。
特に重要なのは次の3点です。
- クラウド環境に保存する認証情報を最小限にすること
- AIを悪用した攻撃の自動化・高度化を想定すること
- AIを防御側にも活用し、検知と対応を迅速化すること
これからの時代、単純にファイアウォールを設置し、パスワードを複雑にするだけでは十分ではありません。
AIが攻撃者の能力を拡張するのであれば、防御側もAIを活用したセキュリティ設計へ移行する必要があります。
AIの進化によって、サイバー攻撃のコストが下がり、攻撃の速度が上がる時代に、金融機関やクラウド事業者は本当に現在のセキュリティ体制で対応できるのでしょうか。
これはGMOだけの問題ではなく、今後の金融システム全体が向き合わなければならない課題だと思います。
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