【ITニュース解説】Tenable日本法人トップが説く「AI時代のサイバーセキュリティで何が起きるか」

現代社会において、サイバーセキュリティはシステムエンジニアを目指す上で避けて通れない重要なテーマである。特に近年、人工知能（AI）の急速な発展は、サイバー攻撃と防御の両面に劇的な変化をもたらしている。

従来のサイバー攻撃は、既知の脆弱性やマルウェアのパターンを利用したものが主流だった。しかし、AIが攻撃者の手に渡ると、その様相は一変する。AIは、より巧妙なフィッシングメールを大量に生成し、個々のターゲットに合わせたパーソナライズされた詐欺を仕掛けることができる。また、AIは既存のマルウェアを自動的に改変し、セキュリティソフトウェアによる検知を困難にする「未知のマルウェア」を生み出す能力を持つ。さらに、AIはシステムの脆弱性を効率的に探し出し、攻撃経路を自動的に構築することも可能だ。このようなAIを活用した攻撃は、人間が手動で行うよりもはるかに高速かつ大規模で、従来の防御策では対応しきれないケースが増えている。

この新たな脅威に対し、防御側もAIを積極的に活用する必要がある。AIは、ネットワーク上の膨大なデータの中から異常な挙動や不審なアクセスパターンをリアルタイムで検知し、未知の脅威を早期に発見する能力に優れている。また、AIはセキュリティインシデント発生時に、その影響範囲を分析し、最適な対応策を自動的に提案することも可能だ。このように、AIは人間では処理しきれない量の情報を分析し、セキュリティ担当者の負担を軽減しつつ、防御能力を飛躍的に向上させる可能性を秘めている。

Tenable社の貴島氏は、AI時代におけるサイバーセキュリティにおいて「予防」の重要性を強調している。予防とは、攻撃が実際に発生する前に、システムの弱点（脆弱性）を特定し、それらを事前に修正しておくことである。企業が管理するシステムやソフトウェアには、日々新しい脆弱性が発見されているが、それら全てに即座に対応することは現実的に難しい。そこで重要になるのが、「リスクベースの脆弱性管理」という考え方だ。これは、発見された脆弱性の中から、実際に攻撃者に悪用される可能性が高いもの、または悪用された場合に企業に与える影響が大きいものを優先的に特定し、対処していくアプローチを指す。AIは、過去の攻撃データや脅威インテリジェンス（脅威情報）を分析し、どの脆弱性が特に危険であるかを予測することで、このリスク評価と優先順位付けを劇的に効率化できる。攻撃者は常に「最も安易な方法で」標的を狙うため、企業は攻撃者が狙う可能性のある「弱点」を先回りして潰しておくことが極めて重要となる。

一方、日本HPの岡戸氏は、デバイス側のセキュリティの重要性を指摘する。多くのサイバー攻撃は、最終的に従業員が使用するパソコンなどのエンドポイントデバイスを狙うからだ。いくらネットワークやサーバーのセキュリティを強化しても、個々のデバイスが無防備であれば、そこが攻撃の入り口となってしまう。そのため、デバイス自体が持つセキュリティ機能を強化することが不可欠となる。HPでは、ファームウェア（PCの最も基本的な制御プログラム）レベルでの保護、オペレーティングシステム（OS）の起動プロセスの監視、AIを活用したマルウェア対策、そしてブラウザやアプリケーションを安全な仮想環境で実行し、脅威を隔離する技術などを提供している。これらは、デバイスが攻撃を受けても、その被害を最小限に抑え、感染が他のシステムに広がるのを防ぐための多層的な防御策である。つまり、デバイスそのものを「信頼できないもの」とみなし、常に検証し続けるゼロトラストの考え方に基づいていると言える。

AI時代のサイバーセキュリティは、攻撃の高度化と防御の複雑化を同時に進行させている。システムエンジニアを目指す皆さんは、単にシステムを構築するだけでなく、AIがもたらす脅威と防御の両側面を深く理解し、常に最新のセキュリティ動向に目を向け、予防と多層防御の考え方をシステム設計や運用に取り入れる能力が求められる。これは、AIを活用してより安全なシステムを構築し、社会全体のデジタル安全を確保するための重要な役割となる。