日本は相次ぐサイバー攻撃を、サイバー空間における緊急事態に近いものとして扱い始めています。警察のデータによると、国内でランサムウェアの被害を受けた組織は少なくとも53に上ります。大手鉄道会社は600万件を超える顧客記録が流出した可能性があるとしており、レンタカーブランドへの侵入をきっかけに、金融当局は銀行による顧客の本人確認のあり方を見直すことになりました。隣国の韓国では銀行や教会が攻撃を受け、セキュリティ企業のCrowdStrikeは、これを中国で開発されAnthropicのClaude Codeを使うAIエージェントによるものだとしています。AIエージェントとは、目標を与えられると自ら手順を実行していくプログラムです。より大きな教訓は厳しいものです。昨日まで十分だったセキュリティが、今日も通用するとは限りません。
政府も認めた危機
報道の論調からも、事態の深刻さがうかがえます。Gizmodoは、日本が「サイバーセキュリティの地獄」に入ったと世界に警告したという見出しを掲げました。Financial Timesは、日本が多くの業界にわたって激しく組織的な攻撃を受けていると伝えています。日本の金融当局は、金融機関の業務が壊滅的に停止する事態をどう防ぐか、対応策の検討を急いでいます。
被害の大きさを受けて、当局者はサイバー危機を公式に認めました。与党・自民党は国家サイバー統括室と緊急会合を開き、かつてない攻撃の急増に対する防御策を練りました。
これはまだ、AIが引き起こす本格的な「サイバー終末」というわけではありません。それでも攻撃は、国家規模の大惨事に危険なほど近づいているように見えます。
これまでに判明した被害
共同通信は警察庁のデータをもとに、国内の少なくとも53の組織がランサムウェアの被害を受けたと報じました。ランサムウェアとは、組織のデータを使えなくしたり盗み出したりしたうえで、金銭を要求する不正なソフトウェアです。被害は経済の一部分にとどまりません。製造業、建設会社、学校、病院など、社会が日々頼っているサービスも含まれています。
今回の危機に巻き込まれた企業のうち、名前が判明しているのは次のとおりです。
| 企業 | 業種 | 判明していること |
|---|---|---|
| ブックオフグループ | 中古品販売 | 攻撃者がシステムに侵入したことを認めた |
| JR東日本 | 鉄道 | 侵入を認め、600万件を超える顧客記録が流出した可能性 |
| タイムズカー | レンタカー | ハッキングを受け、大量の顧客の運転免許証画像が盗まれた |
当局は捜査が続いているとして、被害を受けた組織の全リストを公表していません。そのため、名前が判明しているのはごく一部にとどまります。
レンタカー会社の侵害が銀行に及ぶまで
タイムズカーの事例は、一つの企業の被害がまったく別の業界にまで広がりうることを示しています。同社から大量の顧客の免許証画像が盗まれた後、金融庁は銀行に対し、新規口座の開設時に運転免許証だけを本人確認の証明として扱うのをやめるよう助言しました。実際には、これほどの規模の流出が起きた後は、免許証に加えて別の確認手段を設けるということです。
その理由は単純なようです。同じ免許証の画像が大量に出回れば、免許証そのものだけでは、提示した人が本人だと証明できなくなります。身分証の画像を集めて保管するサービスは、事実上ほかの組織の本人確認の一部を預かっているともいえます。そこで侵害が起きれば、本人確認の弱体化は自社の枠をはるかに超えて広がりかねません。
▲ 流出した身分証画像と厳格化する本人確認
古いシステムと乏しい予算
なぜ日本はこれほど大きな被害を受けたのでしょうか。あるサイバーセキュリティ系ニュースメディアの分析は、国全体のサイバーレジリエンス（回復力）に構造的な弱点があると指摘しています。
- 時代遅れの技術： 多くの組織がいまも老朽化したレガシーITシステムに依存しており、その依存が日本の脆弱さの最大の原因とされています。
- 慢性的な投資不足： 基本的なサイバー防御への支出が長年にわたって後れを取ってきました。
- 無防備なインフラ： その結果、重要インフラが攻撃にさらされたままになっています。
韓国での攻撃に関与したとされるAIエージェント
この問題に直面しているのは日本だけではありません。Reutersは、韓国の複数の銀行と教会が組織的な攻撃を受けたと報じました。
CrowdStrikeは、これらの攻撃を中国で開発されたAIエージェントと結びつけています。同社の調査結果によると、このエージェントはAnthropicのClaude Codeを利用していました。
▲ 攻撃のハードルを下げるAIエージェント
これが重要なのは、生成AIによって攻撃に必要なスキルが下がるからです。かつては経験豊富な攻撃者が必要だった作業も、作業を自動化して大規模に繰り返すソフトウェアに任せられます。ハードルが下がるにつれ、攻撃側と防御側のバランスは攻撃側に有利な方向へ傾いているように見えます。
日本の53件のランサムウェア被害のいずれかをAIエージェントが実行したという確かな証拠は、まだありません。それでも関連がある可能性は非常に高いとみられ、確認されたとしても驚くにはあたらないでしょう。
組織がいま取り組むべきこと
日本の経験は、乏しいセキュリティ予算で古いシステムを運用する組織が、ランサムウェアや身分証の窃取に対していかに脆弱かを示しています。韓国での攻撃は、自動化されAIに支援された攻撃がすでに現実に動いていることを示唆しており、サイバー脅威はその方向へ向かっているように見えます。つい最近まで十分と思われていた設定や手順も、自動化された攻撃ツールの前ではすでに不十分かもしれません。
そこから直接導かれる対策は次の3つです。
- インターネットに面したシステムを今すぐ見直す。 外部から到達できるサーバー、機器、ネットワークの境界を監査し、インシデントを待たずに強化します。
- 古いITを刷新し、最新の防御に予算を割く。 レガシーシステムを置き換え、最新のサイバー防御への支出を増やします。
- 本人確認を一つの身分証に頼らない。 新規顧客の本人確認を行う銀行などのサービスは、特に身分証画像の大量流出が起きた後には、運転免許証に加えて2つ目の確認を設けるべきです。
同様の攻撃がすでに韓国にも及んでいることを考えると、この警告は日本の外にも広く当てはまるといえそうです。