チェック・ポイント・リサーチ

AIセキュリティ レポート

チェック・ポイントAIレポート•第1号年次レポート

目次

05 AIのための、AIに よる、AIを利用し たセキュリティ

04

企業向けAI

03

研究のためのAI

02

AIの脅威

01

はじめに

01 はじめに01

はじめに AIの加速する未来：サイバー攻撃者と防御者

AIは業界に革命を起こしており、サイバー犯罪やサイバーセ キュリティも例外ではありません。企業がAIを導入すること （そして残念ながら脅威アクターも同様にAIを利用するこ と）によって、効率性、規模、影響力が増大します。現時点 において、私たちはAIとサイバーセキュリティの現状と未来 を評価することが不可欠であると考えています。

攻撃者はAIをどのように利用し、次に何が起こるのでしょう か？サイバーセキュリティ担当者として、AIをどのように活 用してセキュリティ対策を強化し、組織をより効果的に保 護できるでしょうか？これらは、チェックポイント リサー チのAIセキュリティレポート第1版で取り上げられている問い です。私たちは以下の点に焦点を当てています。

• テキスト、音声、動画にわたる自律型かつインタラク ティブなソーシャルエンジニアリングの台頭

• LLMのジェイルブレイクと武器化 • マルウェア開発およびデータマイニングの自動化 • 企業におけるAIの導入とそれに伴うリスク • 現実世界でのデータポイズニングの出現と、生成AIツー ルによって拡大された大規模な偽情報拡散

• AIツールが火で火を制す - 組織を最も高度な脅威から 守る

AIの脅威はもはや理論上のものではありません。すでに存在 し、急速に進化しています。AIツールへのアクセスが普及す るにつれて、攻撃者はこの変化を2つの主要な方法で悪用し ています。AIを活用して自身の能力を強化することと、AI技 術を採用する組織や個人を標的にすることです。

以下のページでは、これらの脅威を包括的に説明し、読者が AIセキュリティの複雑な状況を把握し、適切に対応できるよ うにします。

イノベーションと成功の安全な未来に向けて、

チェックポイントリサーチ ディレクター Lotem Finkelstein

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

研究のためのAI03

AIの脅威02

APTハンティングのためのAI

はじめに01

企業のためのAI04

新たなソーシャルエンジニアリング

LLMアカウントをターゲットにする

マルウェア対策のためのAI

AI脆弱性の研究

ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート20254

02 AIの脅威 02

サイバー犯罪者が使用するAI モデル サイバー犯罪者は、主流のAI導入の動向を注意深く監視して います。新しい大規模言語モデル（LLM）が一般に公開さ れるたびに、地下のアクターはその悪用の可能性を迅速に テストします（図1）。現在、ChatGPTとOpenAIのAPIはサイ

図1 – DeepSeek悪用マルウェア開発に関するアンダーグラウンドフォーラムの議論

バー犯罪者に最も人気のあるモデルですが、Google Gemini、 Microsoft Copilot、Anthropic Claudeなども急速に人気を集め ています。アリババによるDeepSeekやQwenといったオープ ンソースモデルの導入により、状況は変わりつつあります。 これらのモデルはアクセシビリティを向上させ、使用制限が 最小限で、無料の階層で利用できるため、犯罪にとって重要 な資産となっています。

ダークウェブにおけるAIモデル

APTハンティングのためのAI

新たなソーシャルエンジニアリング

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マルウェア対策のためのAI

AI脆弱性の研究

AIセキュリティレポート20256

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

研究のためのAI03

AIの脅威02

はじめに01

企業のためのAI04

悪意のあるAIモデルの開発

サイバー犯罪者は、主流のプラット フォームを悪用し、サイバー犯罪に 特化した悪意のあるLLMモデルを作成 し、販売しています（図2）。これら のダークLLMモデルは、倫理的なモデ ルのために設けられたセーフガードを 回避するように設計されており、ハッ キングツールとして積極的に販売され ています。

図2 – Torで作成されたダークAIモデルの一例であるOnion GPT

ダークウェブにおけるAIモデル

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マルウェア対策のためのAI

AI脆弱性の研究

AIセキュリティレポート20257

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

研究のためのAI03

AIの脅威02

はじめに01

企業のためのAI04

図3 – Telegramチャンネルで宣伝された悪意のあるAIサービスWormGPT

悪名高いAIモデル「WormGPT」は、 ChatGPTをジェイルブレイクして誕生 しました（図3）。「究極のハッキン グAI」として売り出されており、倫理 的な制約なしに、フィッシングメール を生成したり、マルウェアを作成した り、ソーシャルエンジニアリングスク リプトを作成したりすることができま す。Telegramチャンネルは、詐欺、 ボットネットの作成、サイバー侵入へ の使用を促進し、ダークAIの商業化に 焦点を当てたサブスクリプションを提 供しています。

ダークウェブにおけるAIモデル

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研究のためのAI03

AIの脅威02

はじめに01

企業のためのAI04

図4 - サイバー犯罪フォーラムに公開されたHackerGPTの機能

GhostGPT、FraudGPT、HackerGPT（図4）などのダークAIモ デルの新たな波は、サイバー犯罪の特定の側面に対応してい ます。一部のモデルは、ジェイルブレイクを使用して主流の

AIをラップしますが、他のモデルはオープンソースモデルを 変更します。主流のAIモデルが進化するにつれて、それに対 応するダークなモデルも進化します。

ダークウェブにおけるAIモデル

APTハンティングのためのAI

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マルウェア対策のためのAI

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AIセキュリティレポート20259

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研究のためのAI03

AIの脅威02

はじめに01

企業のためのAI04

偽のAIプラットフォームの 台頭

AIベースのサービスの需要が高まる 中、ユーザーを欺き、マルウェアを配 布し、機密データを盗み、金融詐欺 を可能にするために設計された偽のAI プラットフォームが出現しています。 例としては、AIツールのように見える がフィッシングサイトの疑いがある HackerGPT Lite（図5）や、実際にはマ ルウェアを配布する偽のDeepSeekダ ウンロードサイトなどがあります。

ある事例、ChatGPTを模倣した悪意の あるChrome拡張機能が、ユーザーの 認証情報を盗む目的で作成されまし た。この有害な拡張機能は、インス トールされるとFacebookのセッション クッキーを乗っ取り、攻撃者が被害者 のアカウントに完全なアクセス権限を 取得し、リモートで操作できるように しました。

図5 - サイバー犯罪者向けのフィッシングAIサービスと疑われるウェブサイト

はじめに01

ダークウェブにおけるAIモデル

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AIセキュリティレポート202510

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

研究のためのAI03

AIの脅威02

企業のためのAI04

https://www.ctinc.com/fake-chatgpt-chrome-extension-poses-serious-threat-to-online-security/

ソーシャルエンジニアリング、つまり個人を通常では実行し ないような行動に誘導することは、多くのサイバー攻撃の中 心です。純粋に技術的な脆弱性を悪用する攻撃でさえ、しば しばソーシャルエンジニアリングの手口から始まります。 攻撃者は、テキスト、音声、画像を活用して、特定の個人に なりすましたり、人間の声を生成したりして、信頼感を醸成 し、ターゲットを欺きます。最近のAIの進歩により、攻撃者 は本物そっくりの資料を大規模に作成し、自動チャットを実 施し、他人になりすましてリアルタイムの音声およびビデオ 会議を開催できるようになりました。

これらのAIを活用したツールが犯罪フォーラムで広まり、事 件が増加する中、音声や視覚的な手がかりに依存した身分確 認の信頼性が深刻な危機に直面しています。大規模な電話詐 欺向けに完全自律型の音声ディープフェイクツールが既に存 在しており、見知った顔や声の認識だけでは身分確認の十分 な証拠とはなり得ません。そのため、やり取りは追加の認証 手段で強化する必要があります。

AIを活用したソーシャルエンジニアリングは、既に現実世界 のサイバー犯罪に影響を与えています。FBIは最近、注意を 喚起しました。これは、攻撃者がこれまで不可能だった高度 な能力を持ち、欺瞞や詐欺の有効性を大幅に高めていること を示しています。

オンライン詐欺は、質と量の両方に依存しています。たとえ セクストーション（性的な脅迫）メールのような拙い表現の 詐欺でも、数百万の潜在的な被害者に送信すれば、成功率が 低くても利益を生む可能性があります。したがって、攻撃 者は、なりすましの質と実行の自動化レベルの両方を向上さ せ、コストのかかる人的リソースを最小限に抑えつつ、影響 を最大化することを目指しています。AIはこれらの分野にお ける進歩を促進し、多言語対応の高度に説得力のあるテキス ト、音声、動画を生成し、インタラクティブなチャットボッ トを実現します。これにより、被害者と悪意を持って対話す る能力を持つ自動化されたエージェントが誕生しています。

ディープフェイク技術とその悪用 に関する詳細な分析 次のセクションでは、各メディアタイプ（テキスト、音声、 画像、動画）に関する悪用シナリオを検討し、犯罪フォーラ ムで積極的に宣伝されている関連サービスを詳述し、実際の 事件報告を分析して、これらの進化する脅威の実際的な影響 を示します。

AIを活用したソーシャルエンジニアリング： 新たな時代

はじめに01

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ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202511

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

研究のためのAI03

AIの脅威02

新たなソーシャルエンジニアリング

企業のためのAI04

https://www.ic3.gov/PSA/2024/PSA241203

媒体の種類 オフライン生成 リアルタイム生成 完全自動

テキスト プリレンダリング スクリプトまたは電 子メール

リアルタイムで生成 された応答

AIが生成した、 完全にインタラク ティブな会話

オーディオ 事前に録音された なりすまし

リアルタイムの音声 操作

完全にAIで駆動される 対話型音声

動画 事前に作成された ディープフェイク 動画

ライブでの顔の入れ 替えまたは動画改変

完全に自動化され た、AI生成のインタラ クティブ動画

（赤のVマークは市場で既に利用可能であり、実環境で活用されている成熟度レベルを示します）

ディープフェイク自動化の成熟度

生成AI技術は、テキスト、画像、動画の基本的なオフライン生成から、フェイススワップや音声模倣など、実際の個人の関与を 必要とする高度なオンライン操作に至るまで、さまざまな洗練度と成熟度のスペクトラムにわたります。最高レベルでは、完全 に自律的なリアルタイム生成により、説得力のあるコンテンツが瞬時に生成され、対話中に無防備な個人に動的に反応します。

はじめに01

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AIセキュリティレポート202512

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

研究のためのAI03

AIの脅威02

新たなソーシャルエンジニアリング

企業のためのAI04

AI生成のテキストによるソーシャルエンジ ニアリング

2022年以降、ChatGPTやその他の大規模言語モデル（LLM） チャットボットが利用可能になったことで、説得力のある テキストを生成する障壁が低くなり、フィッシングメールの 品質が向上しました。攻撃者は、被害者とは異なる言語的お よび文化的背景を持つことが多く、以前は大きな言語の壁に 直面していました。しかし、LLMテクノロジーにより、攻撃 者はネイティブのような流暢さと文化的なニュアンスを持つ メッセージを容易に作成できるようになりました。

最近の事例において、チェック・ポイントのHarmony Email & Collaborationは、検出を回避するために多様な文章表現を 使用したセクストーションキャンペーンをブロックしまし た。数千通のメールのそれぞれが、「期限が迫っています」 という緊急性を独自に言い換え、「砂時計はほぼ空になって います」や「残り時間が少なくなっています」といった表現 を用いていました。セクストーションキャンペーンには通 常、暗号通貨ウォレットアドレスを除き、悪意のあるURLや 添付ファイルなどの従来の侵害の兆候（IoC）は含まれない ため、検出はテキスト分析に大きく依存し、防御対策はさら に複雑にしています。

LLMテクノロジー により、攻撃者は ネイティブのよう な流暢さと文化的 なニュアンスを持 つメッセージを簡 単に作成できるよ うになりました。

はじめに01

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ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202513

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

研究のためのAI03

AIの脅威02

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企業のためのAI04

ダークウェブフォーラムの調査によ り、フィッシングおよびスパムキャ ンペーンの作成と管理を効率化する ために特別に設計されたさまざま なAI支援ツールが明らかになりまし た（図6）。たとえば、GoMailPro （図 8）は月額500ドルで提供されてお り、2023年にChatGPTを統合し、スパ ムメールとフィッシングメールの自動 生成を自動化しました。2024年の最近 のアップデートには、スパム配信に使 用してブロックされたメールアカウン トを回復する機能が含まれており、こ れによりソリューションがさらに強化 されました。

図6 – AI支援型スパムエージェントの広告

図7 – AI支援型スパムエージェントの広告

はじめに01

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ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202514

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

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AIの脅威02

新たなソーシャルエンジニアリング

企業のためのAI04

AIを活用したテキスト処理アプリケー ションの別の例として、サイバー 犯罪グループGXCチームが開発した 「Business Invoice Swapper」（図8） があります。これは、侵害されたメー ルアカウントを自動スキャンして請求 書や支払い指示書を検出し、ビジネス メール詐欺（BEC）を容易にするよう に設計されています。これは銀行口座 情報を改ざんし、資金を攻撃者が管理 する口座へ転送します。AIを活用する ことで、言語の壁をシームレスに克服 し、大量のデータを効率的に管理する とともに配信を自動化し、詐欺メール 攻撃のスケーラビリティと影響を強化 しています。

図8 – ダークウェブフォーラムにおける「Business Invoice Swapper」の広告

はじめに01

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AIセキュリティレポート202515

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

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企業のためのAI04

ダークウェブフォーラムで宣伝されているX137 Telegram管 理コンソールは、完全に自律したAIベースのテキストインタ ラクティブエージェントの一例です。このツールは、テキス トベースのプラットフォーム内のタスクを自動化し、同時に 指定されたタスクに従って複数のユーザーとリアルタイムで 会話を行います。Gemini AI を使用して、X137 は検閲されて いないハッキング関連の洞察をもとに Telegram の通信を監 視、要約し、関与します。

これらのAI駆動型ツールの主な貢献は、言語的および文化的 に熟練した人材の雇用に関連するこれまでのボトルネックを 克服し、犯罪活動を拡大する能力にあります。AIが生成した テキストにより、サイバー犯罪者は言語や文化の壁を乗り越 え、高度なリアルタイムおよびオフラインのコミュニケー ション攻撃を実行する能力を大幅に向上させることができま す。検閲されていないLLMベースのチャットボットは、複数 のコミュニケーションスレッドを同時に、説得力を持って効 果的に管理することができます。

金銭目的の犯罪者に加え、国家主体のアクターも生成AIを悪 用してソーシャルエンジニアリング手法を強化しています。 Googleのレポートによると、イラン、ロシア、中国のAPT （高度持続的脅威）グループや情報工作組織がGeminiなどの AIツールをコンテンツ作成、ローカライズ、ペルソナ開発に 使用しています。OpenAIのレポートも同様に、インフルエン スオペレーション、フィッシングの効率化、インフルエンス キャンペーン、偵察活動の合理化におけるAI活用事例を指摘 しています。

AIが生成する音声ディープフェイク

サイバー犯罪者は、AI生成の音声、すなわち「ディープフェ イク音声」」を用いて、巧妙ななりすまし詐欺を実行するこ とが増えています。この技術は、個人の声を非常にリアルに 再現し、詐欺師が被害者を欺く能力を高めます。有名人から 一般ユーザーまで、ソーシャルメディア上の音声サンプル は、攻撃者にとって十分なリソースとなります。

ElevenLabsのような人気のプラットフォームや、オープン ソースのRetrieval-based Voice Conversion（RVC）アルゴリ ズムのようなツールは、わずか10分の音声サンプルから、 説得力のある音声を生成することができます。これらの技術 は、家族が誘拐された、あるいは緊急事態に陥っていると嘘 の主張をして、緊急の送金を要求する恐喝事件で利用されて います。

イタリアで最近発生した事件では、詐欺師がAIを活用した ディープフェイク音声技術を用いてグイド・クロゼット国防 大臣の声を巧妙に模倣した手口が報告されました。犯行グ ループは、彼の裕福な知人に対し、人質解放のため資金が必 要だと偽って金銭を要求する目的でこの手口を用いました。 デザイナーのジョルジオ・アルマーニ氏を含む複数の著名人 が標的にされました。少なくとも1人の被害者は、大臣と知 り合いだったにもかかわらず騙され、多額の資金を振り込み ました。

はじめに01

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AIセキュリティレポート202516

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企業向けAI04

https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/adversarial-misuse-generative-ai https://downloads.ctfassets.net/kftzwdyauwt9/5IMxzTmUclSOAcWUXbkVrK/3cfab518e6b10789ab8843bcca18b633/Threat_Intel_Report.pdf https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI https://www.businessinsider.com/ai-scam-voice-clone-fake-kidnap-call-mother-money-ransom-2023-4 https://nypost.com/2024/10/18/us-news/scammers-swindle-elderly-california-man-out-of-25k-by-using-ai-voice-technology-to-claim-his-son-was-in-horrible-accident-needed-money-for-bail-absolutely-his-voice https://www.theguardian.com/world/2025/feb/10/ai-phone-scam-targets-italian-business-leaders-including-giorgio-armani

最近の研究 によると、人々はもはや本物の声とAI生成の音声 を確実に区別することができなくなっています。犯罪フォー ラムでの議論は、AI生成のテキストと音声を包括的な犯罪テ レフォニーシステムに統合することにますます焦点を当てて

います（図9）。ダークウェブフォーラムの広告では、電話 を使ったAIによる不正行為にAI駆動型機能を実装するための AI開発者を明示的に募集しています。

図9 - テレフォニーシステムのAI開発者の募集

はじめに01

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AIセキュリティレポート202517

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企業のためのAI04

https://www.researchgate.net/publication/384698535_People_are_poorly_equipped_to_detect_AI-powered_voice_clones

図10 - AIで強化されたテレフォニーシステムの機能を紹介する広告

これらのAIベースの通話システムはすでに購入可能で、主に OTPボットとして使用されています。ボットは被害者候補に 電話をかけ、事前に設定されたスクリプトに従って、主に金 融サービスのアカウントのワンタイムパスワードを取得しま す。より高度なプラットフォームでは柔軟な会話構造を提供 しており、被害者の反応を動的に分析することで、リアルタ イムでシナリオを適応させることができます。

2025年1月に開始されたあるサービスでは、これらのシステ ムが多数の言語をシームレスに管理し、複数の同時インタ ラクションを処理できることを強調しており、熟練した人 間の労働力に大きく依存する従来の電話詐欺と比較して、ス ケーラビリティが大幅に向上しています（図10）。このよ うな販売業者との会話で、彼らは「私たちは会話の骨組みを 作成し、その骨組みに基づいてAIが顧客を案内します」と説 明し、AIが「あらゆるトピック、あらゆる分野、あらゆる言 語、あらゆる声」に対応し、台本から外れた対応や予期せぬ 状況にも対応できる能力を強調しました。

はじめに01

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AIセキュリティレポート202518

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企業のためのAI04

https://securelist.com/2fa-phishing/112805/ https://www.theguardian.com/money/2025/mar/05/deepfakes-cash-and-crypto-how-call-centre-scammers-duped-6000-people

図11 - テレフォニーシステムの販売業者との会話

サンプルの会話はロシア語とスペイン語で提供され、システムの多 言語対応能力を示しています（図11）。これらの高度なAIテレフォ ニープラットフォームのコストは、トレーニングとサポートを含め て約20,000ドル、または約500ドルの基本料金に1分あたり1.50ドル が加算される形で請求され、多くの有能な人間のオペレーターの必 要性を大幅に削減します。

はじめに01

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AI脆弱性の研究

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AIセキュリティレポート202519

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

研究のためのAI03

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企業のためのAI04

AIが生成するビジュアル ディープフェイク

犯罪フォーラムでは、本人確認 （KYC）の身元確認を回避するために AIが生成した画像の使用が増えている ことが明らかになっています。基本 的なAI駆動型サービスは、詐欺目的で 新しいアカウントを登録するため、 凍結されたアカウントを解除するた め、またはユーザーIDを偽造して正当 なアカウントを乗っ取るための、説得 力のあるIDを作成する機能を提供しま す。シンプルなAI生成画像の場合、通 常70ドル程度から利用できます。よ り高度な犯罪サービスが、ONFIDO、 SUMSUB、JUMIOなどの主要なKYCプ ロバイダーを標的とし、より高い手数 料を要求したり、乗っ取られたアカウ ントから資金の一定割合を要求する ケースが増加しています（図12）。

図12 - アカウント確認とロック解除サービスの広告

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AIセキュリティレポート202520

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図13 - KYC認証を提供するサイバー犯罪サービス。

犯罪サービス提供者は通常、検証リン クを受け取り、直接本人確認を完了し ます（図13）。料金は地域によって異 なり、欧州およびCIS諸国では約350 ドル、米国およびカナダ向けのサービ スでは最大500ドルに達します。特に 偽造文書の場合は注意が必要です。凍 結されたアカウントにアクセスする匿 名の犯罪者を信頼することは、クライ アントにとって重大なリスクを伴いま す。このような取引は、これらの違法 市場における確立された評判メカニズ ムと包括的な緩和手続きがあって初め て可能です。

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AIセキュリティレポート202521

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事前に録画されたディープフェイク動画

AI生成のディープフェイク動画は、主に事前録画された動画 の顔や音声を入れ替える手法で、不正、詐欺にますます悪用 されています。これらの動画では、著名人が詐欺を推奨する 偽のシーンが作成され、投資詐欺などへの誘導が行われてい ます。事前録画されたディープフェイク動画は技術的なハー ドルが低いため、犯罪フォーラムで広く利用されています。 価格は動画の長さや画質に応じて、数百ドルから数千ドルま で幅広く設定されています。最近、ジョージアのトビリシで 行われた作戦では、ベン・フォーグルやマーティン・ルイス などの著名人を登場させたディープフェイク動画が不正な暗 号通貨投資の促進に使用され、英国とカナダで6,000人以上 の被害者を欺き、3,500万ドルの損失を引き起こしました。 金融詐欺以外にも、AIで作成された動画は、世界中で政治的 影響力行使キャンペーンや選挙関連の偽情報工作に広く利用 されています。

リアルタイムの映像操作

事前録画されたディープフェイク動画は一般的ですが、リア ルタイム動画の操作はより高度な課題です。OpenAIのSora のようなハイエンドAI動画生成ツールは依然として制限が多 く、リアルタイム統合を許可していませんが、低解像度のリ アルタイムフェイススワップツールは既に利用可能で、積極 的に使用されています。犯罪フォーラムで提供される有料 サービスやツール、比較的低いハードウェア投資で利用でき るオープンソースソリューションにより、リアルタイムの ディープフェイク攻撃がますます容易に行えるようになって います。

こうした進歩の影響は、実際の詐欺事件でもすでに明らかに なっています。2024年初頭、英国のエンジニアリング会社 Arupp社は、サイバー犯罪者がディープフェイク動画技術を 使用してライブビデオ通話中に上級幹部になりすまし、従業 員に不正口座への送金を信させたことで、2000万ポンドの損 失を被りました。

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AIセキュリティレポート202522

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

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新たなソーシャルエンジニアリング

企業のためのAI04

https://www.theguardian.com/money/2025/mar/05/deepfakes-cash-and-crypto-how-call-centre-scammers-duped-6000-people https://research.checkpoint.com/2024/beyond-imagining-how-ai-is-actively-used-in-election-campaigns-around-the-world/ https://research.checkpoint.com/2024/beyond-imagining-how-ai-is-actively-used-in-election-campaigns-around-the-world/ https://www.theguardian.com/technology/article/2024/may/17/uk-engineering-arup-deepfake-scam-hong-kong-ai-video

ある事件、ポルノ素材とAIベースの音 声・動画ツールがポルノスターのな りすましに使用されました。ライブ チャットでのやり取りを通じて、数十 人の男性が様々な性犯罪を犯すように 強要されました。その後、録画がポル ノ画像の配布に使用されました。攻撃 者と少なくとも4人の関係者が拘留さ れています。

別の最近の事例では、米国在住のエン ジニアが、オンラインの技術面接中に AI生成のフェイススワップ技術を用い た身分盗用未遂事件を報告しました （図14）。この事例は個々の詐欺行為 に限定されたものかもしれませんが、 このような行為が国家支援の諜報活動 や金銭的動機に基づく作戦と関連して いることを示す証拠が増えています。 リアルタイムのディープフェイク技術 がますます身近になるにつれて、この ような詐欺行為はさらに増加すると予 想されます。 図14 – インタビュー中のライブフェイススワップによる個人情報盗難の試み

はじめに01

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AIセキュリティレポート202523

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

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新たなソーシャルエンジニアリング

企業のためのAI04

https://www.mako.co.il/men-men_news/Article-af8ca2682ff8591027.htm https://cloud.google.com/transform/ultimate-insider-threat-north-korean-it-workers https://www.linkedin.com/posts/dawid-moczadlo_wtf-developer-used-ai-to-alter-his-appearance-activity-7292604406464671744-T_Nw

図15：ダークウェブフォーラムで無料で公開された400件のChatGPTアカウントの認証情報

LLMアカウントの標的化 生成AIプラットフォームの普及が進むにつれ、その価値はサ イバー犯罪の地下世界でも高まっています。LLMサービスへ のアクセスは、攻撃者がAIを悪意のある目的で使用すること を可能にし、取引可能な商品として機能します。その結果、 LLMアカウントはサイバー犯罪者の格好の標的となってい ます。

サイバー犯罪者は、ChatGPT、OpenAI API キー、その他の LLMプラットフォームなど、AIサービスの盗難アカウントを 取引する活発な地下市場を確立しています。これらのアカウ ントは、主にクレデンシャルスタッフィング攻撃、フィッ シング、インフォスティーラー感染によって取得され、サ イバー犯罪フォーラム、Telegramグループ、ダークウェブ マーケットプレイスで無料で転売または共有されています （図15）。

はじめに01

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AIセキュリティレポート202524

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企業向けAI04

LLMアカウントをターゲットにする

AIサービスの認証情報には、独自の価 値があります。なぜなら、それがあれ ばサイバー犯罪者は以下のことができ るようになるからです。

• AIの使用制限を回避する（例： ChatGPT PlusまたはOpenAI API）

• 匿名でLLMを悪意のある目的で使 用する（例：フィッシングコンテ ンツの生成、マルウェアの作成、 セキュリティ制限の回避）

サイバー犯罪フォーラムには、 ChatGPTアカウント、APIキー、盗ま れた認証情報への一括アクセスを提供 する多数のリストがあります。これら の投稿では通常、大規模な漏洩によっ て以前に漏洩したアカウントの資格情 報や、マルウェアログから抽出され たAIサービスの資格情報を宣伝してい ます。

図16 - ChatGPTアカウントへの認証情報を提供するダークウェブフォーラムのスレッド。

はじめに01

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ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202525

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

研究のためのAI03

AIの脅威02

企業のためのAI04

LLMアカウントをターゲットにする

図17 – 攻撃者がOpenAIの認証システムに対して大規模なログインリストをテストできるようにするSilver Bulletの構成

AIアカウントの大規模なクレデンシャルス タッフィング攻撃

盗まれたAIアカウントの活況を呈する市場の一環として、サ イバー犯罪者はそれらのアカウントを盗むためのさまざまな 方法やツールを開発しています。クレデンシャルスタッフィ ング攻撃は、盗まれたユーザー名とパスワードの組み合わせ を複数のプラットフォームで使用して、パスワードの再利用 習慣を悪用するものであり、AIアカウントを取得するための 最も一般的な手段です。

攻撃者は、事前設定されたクレデンシャルスタッフィン グツールを使用して、AIプラットフォームを標的にします （図17）。サイバー犯罪者の中には、レート制限、セッショ ンベースの認証、多要素認証（MFA）の課題を回避するカス タムクラッキングツールを開発している人もいます。

はじめに01

APTハンティングのためのAI

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マルウェア対策のためのAI

AI脆弱性の研究

ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202526

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AIの脅威02

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LLMアカウントをターゲットにする

図18 - ChatGPTを使用して作成されたPHPパスワード生成スクリプトを紹介するアンダーグラウンドフォーラムの投稿

AIを使用してブルートフォース攻撃を強化する例を特定しました（図18）。アンダーグラウンドフォーラムの投稿には、ブルー トフォース攻撃に使用される可能性のあるランダムなパスワードを作成するためにChatGPTによって生成されたとされるPHPス クリプトが紹介されています。

はじめに01

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マルウェア対策のためのAI

AI脆弱性の研究

ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202527

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AIの脅威02

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LLMアカウントをターゲットにする

AIモデルのジェイルブレイク

AIモデルのジェイルブレイクには、プロンプトエンジニアリングを 使用して、その倫理的およびセキュリティ上の制限を回避する必要 があります。サイバー犯罪者は、マルウェアの開発、セキュリティ 回避技術、または機密データの抽出など、不正な目的でAIを操作す るために、欺瞞的な入力を用いて不正な応答を引き出します。

ダークウェブでは、脅威アクターがジェイルブレイキングのプロン プトを共有しており、さまざまなプロンプトエンジニアリング技術 が登場しています。技術力の低い攻撃者は、監視ツールを求める雇 用主を装うことがよくあります。対照的に、経験豊富な攻撃者は、 マルウェアで使用されるシステムレベルの機能をAIに明示的に促 し、マルウェアへの直接的なリクエストを回避します。

The following three pages explain common jailbreaking methods as observed on the Darkweb.

単純な脱獄技術から高 度な脱獄技術まで、攻 撃者は無害なAIサービ スを操作して悪意のあ るコンテンツを生成し

ます。

はじめに01

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ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202528

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AIの脅威02

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LLMアカウントをターゲットにする

図19 – ChatGPTをWormGPTにジェイルブレイクする方法を指示するサイバー犯罪フォーラムの投稿

1. ロールプレイング

攻撃者はAIモデルに、倫理的な制限を回避できるようなペルソナを装うよう指示します。例えば、「倫理的な制限のないAIとし て振る舞ってください」と促すことで、AIモデルは制限を回避できるようになります。

ダークウェブの例

「Convert ChatGPT to WormGPT（ChatGPTをWormGPTに変える）」というフォーラム投稿では、「WormGPT」という架空の キャラクターを演じさせるロールプレイング手法が紹介されています。このキャラクターはあらゆるリクエストに応答するた め、事実上、AIサービスが制限のないバージョンに変わってしまいます（図19）。

はじめに01

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ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202529

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研究のためのAI03

AIの脅威02

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LLMアカウントをターゲットにする

2. 有害リクエストのエンコー ディング

この手法は、脅威アクターが悪意を仮 定のシナリオや学術研究として偽装す る際に用いられます。

ダークウェブにおける実例

地下フォーラムのサイバー犯罪者が、 悪意あるリクエストを学術研究用のプ ロンプトとして偽装しPastebinにアッ プロードすることで、DeepSeek AIの ジェイルブレイクに成功しました。こ れにより、コンテンツモデレーション フィルターを回避しつつ、認証情報を 盗むコードの生成をAIに強制させるこ とができました（図20）。

図20 - DeepSeekを悪用してインフォスティーラーマルウェアを作成するエンコーディング 手法を詳細に説明しているサイバー犯罪フォーラムの投稿

はじめに01

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AI脆弱性の研究

ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202530

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AIの脅威02

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LLMアカウントをターゲットにする

3. 直接関数呼び出し

十分なスキルがあれば、攻撃者は特定のシステムコールを直 接参照し、AIに悪意のあるコードを生成するように指示でき ます。

ダークウェブにおける実例

フォーラムのユーザーは、OpenProcess()、VirtualAllocEx()、 CreateRemoteThread() などの特定の API 関数を使用するコー ドを要求して、AI モデルをジェイルブレイクし、Windows マ ルウェアを生成することについて議論しています（図21）。

図21 - Windows APIを用いた関数リクエストでAIモデルを脱獄し、マルウェアを生成する方法を解説するフォーラム投稿

これにより、AIリモートアクセス型トロイの木馬（RAT）が 作成されます。

研究者たちは、一部のAIモデルが自分自身をジェイルブレイ クするように誘導され、重大なセキュリティ上の脆弱性をさ らけ出してしまう可能性があることを発見しました。具体的 には、プロンプトによってモデルが自身の安全メカニズムを 回避する入力を生成することで、事実上、自律的にジェイル ブレイクしてしまうのです。こうした手法が洗練されれば、 攻撃者がAIシステムに危険なコンテンツを生成させることが できるようになり、深刻なリスクがもたらされます。

はじめに01

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ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202531

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https://scale.com/research/j2

図22 - ChatGPTを欺いて悪意あるコードを強化しているフォーラムユーザー

マルウェアにおけるAIの利用 サイバー犯罪者は、マルウェアのキルチェーンのステップを 作成および最適化するためにAIをますます使用しています。 ランサムウェアスクリプト、フィッシングキット、インフォ スティーラーの開発、ディープフェイクの生成は、サイバー 犯罪者が依存しているAIツールの一部です。これらの進歩に

より、スキルの低い攻撃者でも高度な技術にアクセスし、 攻撃を加速し、規模を拡大できるようになります。

ダークウェブフォーラムの最近の例では、ハッカーが ChatGPTを使用してWindowsログから資格情報を抽出する コードを最適化していることが示されています（図22）。

はじめに01

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マルウェア対策のためのAI

AIセキュリティレポート202532

2025年初頭、Check Point ResearchはFunkSecを2024年12月 の主要なランサムウェアグループとして取り上げました。同 グループはAIツールを使用していることで知られており、AI 支援によるマルウェア開発を行っているようです。FunkSec の背後にいるサイバー犯罪者たちの間では、「コーダー」と 「デベロッパー」が区別されており（図23）、コーダーは 自身でコードを書く一方、デベロッパーはAIを利用してマル ウェアを生成する新世代の脅威アクターとなっています。

後にFunkSecのリーダーは、自身らのオペレーションの少な くとも20%がAIによるものだと公に認めました。

FunkSecは自身の「暴露サイト（shame site）」上で、AI によって生成されたDDoSツールやGPTスタイルのカスタム チャットボットを宣伝し、AIがオペレーションと広報の両方 に活用されている様子を公開しています。

また、マルウェア作成者がマーケティングのために「AI」と いうワードを使用していることも確認されています。Check Point ResearchはRhadamanthys Stealer 0.7による「AIを活 用した文字認識」という主張を分析しましたが、現代的なAI というよりも、実際には従来の光学式文字認識（OCR）に見 られるような機械学習技術に依存していることが判明しま した。

図23 - FunkSecのリーダーがマルウェア開発にAIを使用していると 語るTelegramチャット。

はじめに01

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ダークウェブにおけるAIモデル

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AIセキュリティレポート202533

https://research.checkpoint.com/2025/funksec-alleged-top-ransomware-group-powered-by-ai/ https://osint10x.com/threat-actor-interview-spotlighting-on-funksec-ransomware-group/ https://research.checkpoint.com/2024/massive-phishing-campaign-deploys-latest-rhadamanthys-version/

図24 – ダークウェブフォーラムにおける「Gabbers Shop」の広告

マルウェアデータマイニングにおけるAIの 利用

AIが開発したマルウェアは開発の初期段階にありますが、マ ルウェアファミリー、特にインフォスティーラーは、盗まれ た大量のデータを迅速に処理、整理、マイニングするために AIを活用しています。たとえば、LummaC2 マルウェアはコ ントロールパネル内でAI駆動型ボット検出を使用し、本物の 被害者と自動セキュリティ分析システムを区別します。同様

に、マルウェアログベンダーGabbers Shopは、AIを用いて盗 まれた認証情報やログの大規模なデータベースを体系的にク リーンアップおよび改良し、販売するデータの品質と使いや すさを向上させると主張しています（図24）。これらの高度 なAIアプリケーションは、犯罪者が膨大なデータセットを効 率的に管理し、標的型攻撃のための情報収集と作戦準備を合 理化する能力を強化します。

はじめに01

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ダークウェブにおけるAIモデル

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AIセキュリティレポート202534

図25 - AIを利用してインフォスティーラーデータから価値の高い被害者を特定していることを宣伝するダークウェブフォーラムの投稿

最近の投稿では、あるサイバー犯罪者が「DarkGPT」とい うChatGPTを模倣した悪意あるLLMを使い、大量のインフォ スティーラーログを精査している様子が示されました（図 25）。通常の検索と異なり、DarkGPTは自然言語のクエリに よって、特定のキーワードや認証情報、ドメイン名、その他 の機密データを抽出します。これらのログは通常、マルウェ アによって収集されたもので、数千のユーザー名、パスワー

ド、APIキー、セッショントークンなどが含まれています。 このようなツールによって、分析作業が自動化され、クレデ ンシャルスタッフィング、アカウント乗っ取り、金融詐欺、 企業ネットワークへの初期侵入などに使われる価値の高い ターゲットを迅速に特定できるようになります。これは最終 的にランサムウェア攻撃につながる可能性があります。

はじめに01

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ダークウェブにおけるAIモデル

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AIセキュリティレポート202535

国家アクターの攻撃サイクルにおけるAI利用

GoogleによるGeminiの利用分析では、20か国以上の国家関与型APT グループ、特にイランと中国のグループが攻撃のライフサイクル全 体においてGeminiを活用していることが明らかになりました。こ れらのグループは、偵察活動、悪意あるコードの武器化、フィッシ ング手法の強化、脆弱性の調査と悪用、永続アクセスツールの展 開、指令（C&C）通信の確立、データ窃取や妨害タスクの自動化に Geminiを利用しています。特にイランのグループは、全攻撃段階で AIツールを統合しつつ、脆弱性調査、偵察活動、コーディングへの 投資を進めています。一方、中国のアクターは特定のテクノロジー やスクリプトに焦点を当てて脆弱性調査を行っています。 Geminiは、APTグルー

プが偵察活動、悪意 あるコードの開発、 フィッシング手法の改 良、脆弱性の発見に

GoogleのAIツールを利 用していたことを突き

止めました

はじめに01

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ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202536

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

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https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/adversarial-misuse-generative-ai" \t "_blank

LLMデータポイズニング

研究者たちはLLMポイズニングの新たなリスクについて警告 を強めています。LLMポイズニングとは、学習データセット が操作され、バックドアや悪意のあるコードが埋め込まれて しまうというサイバーセキュリティの脅威です。ポイズニン グされたAIモデルは、後に悪意のあるコンテンツを複製また は増幅する可能性があり、AI生成出力に依存するユーザーや 組織に深刻なセキュリティ上の影響をもたらす可能性があり ます。

OpenAIやGoogleのGeminiといった主要AIプロバイダーには 厳格なデータ検証プロセスが導入されているため、それらの データセットに侵入するのは非常に困難ですが、現実世界で は「ポイズニング攻撃」の成功例がいくつか存在します。代 表的なケースでは、攻撃者がHugging Face（開発者や研究者 が事前学習済みモデルを共有・利用するためのオープンソー スAIプラットフォーム）に100個の改ざん済みAIモデルをアッ プロードしました。Hugging Faceのオープンかつ協力的な構 造を悪用し、悪意あるコードや誤情報を拡散するモデルを導 入することで、従来のソフトウェアサプライチェーン攻撃に 似た状況を生み出しました。

従来、データポイズニングは、データセットが汚染されて将 来の出力が損なわれるAIモデルのトレーニング段階を対象と していました。しかし、現代のLLMは推論段階でリアルタイ ムのオンライン情報にアクセスし処理することが増えてお

り、新たな脆弱性が出現しています。悪意のある攻撃者は、 AIシステムが検索して応答に組み込むように設計された欺瞞 的または有害なコンテンツを戦略的にオンラインに配置して これを悪用します。これは「リトリーバルポイズニング」と 呼ばれる手法です。

最近の研究では、モスクワに拠点を置く「Pravda」という偽 情報ネットワークによって実行された「リトリーバルポイズ ニング」の顕著な事例が取り上げられました。ロシア当局の 会議において、プロパガンダ活動家のJohn Mark Douganは、 「ロシアの視点からロシアのナラティブを押し出すことで、 世界のAIを変えることができる」と、その意図を明確に語り ました。PravdaはAIチャットボットの応答に影響を与えるこ とを目的としたプロパガンダ記事を2024年だけで約360万件 生成しました。この大規模なコンテンツ作戦は主要な西側AI システムを感染させることに成功し、大手チャットボットの 約33%がPravdaによる偽のナラティブを反映していることが 研究者によって確認されました。これは、AIモデルが偽情報 キャンペーンやその他のポイズニング手法に悪用されるとい う深刻な脅威を示しています。

はじめに01

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AIセキュリティレポート202537

https://arxiv.org/html/2408.12798v1 https://www.giskard.ai/knowledge/data-poisoning-attacks-on-enterprise-llm-applications-ai-risks-detection-and-prevention https://www.newsguardrealitycheck.com/p/a-well-funded-moscow-based-global

03 サイバーセキュリティ研究者による AIの利用 03

サイバーセキュリティにおけるAIの活用は、検出メカニズム の強化や複雑なシステムのアクセス性向上など、さまざまな 方法で模索されています。このセクションでは、AIが研究を どのように改善できるか、特に高度な脅威アクターの探索と 脆弱性研究に焦点を当てて詳しく説明します。これらのアプ ローチは、サイバーセキュリティ研究の将来を形作ると考え られる既存の技術と新しい概念を活用します。現在のツール はすでに、研究者の効果を大幅に向上させる機能を提供して います。

AIを活用することで、特にLLMやLLMによって駆動される エージェントフレームワークを用いて、データ収集と予備分 析を効率的に行うことができます。これらのシステムはテス トを実行し、データを収集し、初期分析を行うことができる ため、人間の研究者はより高度な戦略的考察に集中すること ができます。

サイバーセキュリティ研究者によるAIの利用

はじめに01

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ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202539

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APTハンティングのためのAI

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AIを活用したAPTハンティング

スケールにおけるパターン認識 - ドメイン名およ びファイル名 APTハンターたちは、マルウェアのリバースエンジニアリン グなど、技術的な課題を突破することに誇りを持っています が、何か面白いものを見つけたときに生まれるような真の興 奮は、特定の組織や機関を模したドメインを発見したときに 訪れます。

LLMは大規模データセットを処理・分析することで、なりす ましや偽装手法、APTの手口のパターンを検出することがで きます。また、LLMをビッグデータパイプラインに統合すれ ば、アナリストは悪意ある活動の傾向の特定を大規模に自 動化し、言語に基づいたスコアリングシステムを構築でき ます。

• なりすましとテーマ偽装：LLMは数百万のドメイン登録 情報を分析し、政府機関、金融機関、セキュリティ機関 を模倣したドメイン（例：mofa-gov-np.fia-gov[.]net や militarytc[.]com）を特定することができます。

• ファイル命名規則：LLMは膨大なマルウェアリポジトリ をスキャンすることで、ユーザーを騙すためのファイル 名（例：tax_return_2025.pdf.exe）を検出することがで きます。

• 信頼予測：LLMは自然言語理解を用いて、技術に詳しく ないユーザーが特定のドメインやファイルをどの程度 信頼するかを評価し、詐欺の可能性スコアを算出でき ます。

• 言語と地域ターゲティング：LLMはドメインの言語使用 パターン（例：NATO組織を模倣するキリル文字のドメイ ン）を検出し、地域をターゲットにしたサイバー攻撃を 明らかにすることができます。

Check Point Researchが提供した不審なドメインのサンプ ルセットの中で、ChatGPTは一見意味不明に見えるドメイ ン「httpswwwafipgob[.]com」を正しく分析し、「これは アルゼンチンの税務機関AFIPを模倣しており、『afip』と 『gob』（政府の略）を組み合わせています。公式ドメイン ではないため、地域を狙ったフィッシング攻撃の可能性を示 唆しています

レポートからTTPおよびIoCを抽出

脅威インテリジェンスレポートからはAPTグループの活動に 関する貴重な情報を得ることができますが、TTP（戦術、手 法、手順）を抽出してハンティングルールを作成する作業に は手間と時間がかかります。AIは、攻撃パターンを自動的に 識別し、それをMITRE ATT&CKなどのフレームワークにマッ ピングして、構造化されたハンティングルールを生成するこ とで、このプロセスを合理化することができます。これによ り、アナリストは生の脅威インテリジェンスを即座に実用的 な防御策に変換できるため、脅威ハンティングの効率が向上 し、特定の脅威やマルウェアの検出時間を短縮することがで きます。

これを行うため、次のように指示を詳述したプロンプトを生 成しました。

はじめに01

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ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202540

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研究のためのAI03

AIの脅威02

APTハンティングのためのAI

企業向けAI04

あなたはAPT（Advanced Persistent Threat）を専門とするサイ バーセキュリティアナリストです。APTに関するブログ投稿や レポートを分析し、関連するすべての技術的詳細を抽出して ください。文書内の事実情報のみに焦点を当て、憶測は避け てください。 出力には以下のセクション構造が含まれていなければなりま せん：

1. 手法（TTPs） - APTよって使用されたすべての戦術、手法、手順（TTP）を 抽出してください。 - 該当する場合はMITRE ATT&CKフレームワークを使用してく ださい - 実行方法、永続化メカニズム、防御回避、指令（C&C）技術 を特定してください

2. 技術的アーティファクト - APTに関連するすべてのプロセス、ファイル名、レジストリ キー、ファイルパス、メモリアーティファクトを列挙してく ださい。 - バリエーションが複数ある場合は、それらを明確に区別して ください。 - 推測は含めず、文書化されたアーティファクトのみを記載し てください。

3. ネットワークおよびC&Cインフラ - すべてのC&Cドメイン、IPアドレス、ホスティングプロバイ ダー、ネットワークプロトコルを抽出してください。

プロンプトを生成

- 通信方法（HTTP、HTTPS、Raw TCP、DNSトンネリングな ど）を特定してください。 - ポートノッキングや難読化手法が言及されている場合は、 その詳細も含めてください。

4. バージョン管理とタイムスタンプ - マルウェアのコンパイル、最初の検出、キャンペーン活動に 関連するタイムスタンプを抽出してください - 可能であれば、タイムスタンプからタイムゾーンを推定して ください。

5. その他のマルウェアコンポーネント - APTが複数のマルウェアインプラントやマルウェアローダー を使用している場合は、それらの機能と相互関係を記述して ください。 - 特筆すべき難読化機能や回避機能があれば紹介してくだ さい。

回答のルール： - 推測はしないでください。不明確な点がある場合、その情報 が記載されていないことを明示的に述べてください。 - 一般的なセキュリティアドバイスは含めず、技術的事実のみ を抽出してください。 - テーブル、箇条書き、セクションヘッダーを使用して わかりやすい書式を使用してください。- 正確かつ技術的な用 語を使用し、一般的な視聴者向けに簡略化しないでください

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ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202541

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研究のためのAI03

AIの脅威02

APTハンティングのためのAI

企業向けAI04

概念実証として、SysJoker（マルチプラットフォームバックドア）に関する当社のレポートとともに上記のプロンプトを ChatGPTに提供したところ、以下のような出力が得られました：

当社レポートからの自動抽出したマルウェアElizaRATに関する詳細情報については、こちらをご覧ください。

図1 - SysJokerレポートから抽出された複雑なIoC

はじめに01

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ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202542

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

研究のためのAI03

AIの脅威02

APTハンティングのためのAI

企業向けAI04

https://research.checkpoint.com/2023/israel-hamas-war-spotlight-shaking-the-rust-off-sysjoker/ https://research.checkpoint.com/2024/the-evolution-of-transparent-tribes-new-malware/ https://chatgpt.com/share/67b70d40-3dac-8006-a3e7-bc6c6daf72ae

相関とアトリビューション

AIは、外部レポートや脅威アクターに関連するテキストから 得られた非構造データの相関付けにも役立ちます。

現在観測されているAPT活動に関する情報は、過去20年間に わたり文書化されてきた数千件の活動に基づいています。 この情報を一元化し、LLMがアクセスできるようにすること で、アナリストは新たな研究から重要なインサイトを抽出 し、過去のオペレーションと照合して、アトリビューション 分析や脅威分析を改善できます。

「Deep Research」のような機能により、以前は困難だった アトリビューションに関する問いかけが容易になりました。 ある事例において、簡易分析で特定されたバックドアについ てChatGPTに質問し、アトリビューション分析をリクエスト したところ、回答は完璧ではありませんでしたが、有力な手 がかりとなり、比較的正確な情報が得られました。

ハクティビストグループを特定するための最新のアプローチ

当社の調査ブログで論じたように、他の有力なアトリビュー ション手法として、言語ベースの機械学習モデルと脅威アク ターのテキストに対する言語学的分析を組み合わせたアプ ローチがあります。当社の調査では、従来のサイバー脅威イ

ンテリジェンス手法と最新の機械学習技術を融合させること で、数十のハクティビストグループによる数千件の公開メッ セージを分析しました。この統合されたアプローチは、ハク ティビストたちの主要トピック、動機の変遷、関連グループ を特定し、最終的にはハクティビストのアトリビューション 分析を強化することを目指すものです。

マルウェア分析におけるAIの活用

かつては夢物語のように思えたマルウェア分析の自動化は、 もはや現実となりました。2024年を通じて、研究者たちは LLMを使ってコードを逆コンパイルし、それをLLMに入力し てマルウェア分析を自動的に行う手法を探求してきました。 その結果は非常に有望であり、検出率が極めて低い場合でも LLMがコードの悪意を特定できることが実証されています。

この事実がAPT脅威ハンティングに与える影響は計り知れま せん。VirusTotalはすでに特定のファイル形式に対するAI分析 を提供しており、このテクノロジーは将来的にAPTハンティ ングと検出手順に不可欠なものになると見られています。

はじめに01

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ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202543

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APTハンティングのためのAI

企業向けAI04

https://chatgpt.com/share/67d2cb1f-c10c-8006-bee4-9cf2a867d612 https://research.checkpoint.com/2025/modern-approach-to-attributing-hacktivist-groups/ https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/gemini-for-malware-analysis https://blog.virustotal.com/2024/04/analyzing-malware-in-binaries-and.html#:~:text=Security%20blog%2C%20we%20explore%20the,samples%20but%20on%20its%20ability

脆弱性調査は、ソースコードの有無にかかわらず、対象のプ ラットフォーム、ソフトウェア、デバイスに関する広範な情 報収集から始まります。このプロセスには、機能、攻撃対象 領域、ドキュメント、関連規格の調査が含まれ、多くの反 復的・予測可能な作業が求められます。これらの作業はAIに よって大幅に効率化され、研究者はより重要な作業に集中で きます。

（半）自律型エージェントフレームワークが ギャップを埋める

LLMの能力は学習データによって制限されており、外部ツー ルの使用には限界があります。しかし、CrewAIやAutogenと いったエージェントフレームワークがそのギャップを埋め つつあります。現在、LLMは会話形式でユーザーとやり取り し、各システムと連携し、ツールを活用して調査を支援でき るようになっています。

Deepseekのような強力なオープンソースのLLMは、アセン ブラのリバースエンジニアリング、脆弱性の発見、エクスプ ロイトの開発などの特定のタスクのための言語モデルの開発

AIを活用した脆弱性調査 を可能にします。現在、ほとんどのLLMは一般的なものです が、コーディング、低レベルのアセンブラ知識、リバースエ ンジニアリング、脆弱性分析などのコンピュータサイエンス のトピックに焦点を当てた推論レイヤーを追加することで、 Deepseekのようなモデルを作成できることが進歩によって示 唆されています。

強力なエージェントベースのワークフローで脆 弱性を発見

静的アプリケーションセキュリティテスト（SAST）と動的ア プリケーションセキュリティテスト（DAST）を組み合わせ ることで、脆弱性を発見するための強力なエージェントベー スのワークフローを作成できます。

LLMの言語理解能力や意図把握能力と、実用的なツールへの 統合を組み合わせることで、分析を大幅に改善できる可能性 があります。例として、新しいIoTデバイスをテストするため のAI支援ワークフローを以下に示します。

はじめに01

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AIセキュリティレポート202544

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何でもお聞きください

TP-LinkルーターXYZモデル用のファームウェアを検索し、ダウンロードして展開してください

展開されたファームウェア内で、ネットワークからアクセスできるすべての実行ファイルを特定してください。特定した 各実行ファイルについて、ポート、プロトコル、想定される用途を明記して要約してください

こんにちは、LLM — この実行ファイルに関しては、リバースエンジニアリングと静的解析を用いて、基礎となるデータ プロトコルを分析してください。目的は、このプロトコルを使用して実行可能ファイルと対話する方法を理解することで す。分析が完了したら、ターゲットをファジングできるようにするためのファジングハーネスをC言語で作成してくださ い。ハーネスがコンパイルされ、実行されることを確認してください。

作成したハーネスを実行し、ターゲットにデバッガーをアタッチして、ファジングのパフォーマンスをモニタリングして ください。阻害要因があればそれを特定してハーネスを改良し、再コンパイルして再実行してください。これを繰り返 し、カバレッジを最大化してください。カバレッジグラフと定期レポートを作成し、進捗をモニタリングできるようにし てください

<タスクが完了・検証されました>

<タスクが完了・検証されました。実際に動作することをテストします>

<ターゲットとする実行ファイルを選び、それに対して独自のカスタムプロトコルを使用したファジング攻撃を行おうとしてい ます。この実行ファイルにはおそらく脆弱性がありますが、それを調査するためのツールや知識は確立されていません>

<この段階で私のタスクは完了しました。あとはAIを監視するだけでよく、自分は他のタスクに移ることができます>

はじめに01

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ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202545

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研究のためのAI03

AIの脅威02

AI脆弱性の研究

企業向けAI04

これらは通常、個人が実行する日常的なタスクですが、LLM を使用することで、はるかに迅速に完了させることができま す。現在、必要な技術のほとんどはすでに整備されていま す。課題は、これらの技術を統合して一貫性のあるワークフ ローを構築し、正確性を確保するための追加の安全対策を実 施することにあります。これは現時点で依然として最大の ボトルネックですが、急速に改善されています。この進歩の 明確な例として、LLMがコードを書く能力の向上が挙げられ ます。

AIを活用してロジックセキュリティの欠陥を 特定

LLMの推論能力が進化すれば、コードベースにおけるロジッ クセキュリティの欠陥の特定が可能になります。これまでコ ンピュータに「ロジックバグとは何か」を教えるのは困難で したが、LLMの推論能力が向上することで、これらの問題を より的確に理解し検出できるようになります。将来的には、 LLMを使ってロジックフローの欠陥を自動的に発見するプロ セスを構築できるかもしれません。たとえば、「このWebア プリケーションにおいて、admin/adminまたはuser/userの 認証情報でBURPプロキシを使用した認証バイパスや権限昇 格が可能かチェックしてください」と依頼することができ ます。

AIで複雑なプロトコルを解析

多くの高度なプロトコルは、複雑なステートマシンとして機 能します。たとえば、「AならばB、ただしXの場合に限る、 あるいはSまたはTの場合も同様」など、条件が複雑に絡み

合っている場合、各状態を探索する形式モデルを作成するの は非常に困難です。5G通信ネットワークプロトコルなどの実 装のテストは、あらゆるシナリオや組み合わせを考慮しなけ ればならず、さらに困難になります。

AIは、与えられたプロンプトに基づく人間の期待と、膨大な 情報やデータを迅速かつ大規模に処理できる強力な計算機と のギャップを埋める存在となることができます。この能力に より、より優れたテストフレームワーク、シミュレーショ ン、実際のテストの構築が可能になります。AIに対して具体 的な指示を与えることで、人間のテスターであれば多くの時 間を要する技術的手順の実行をAIに任せることができます。

AIの進む先

大規模言語モデル（LLM）の進歩により、人間と機械知能の 間の相互作用が著しく改善されました。これまで、機械は計 算能力に優れていましたが、コミュニケーションの課題に よって、その能力は特にマルウェア分析やエクスプロイト開 発といった複雑なタスクでは限定的でした。今では、LLMは 単純な文章から意図を把握し、効率的にタスクを実行するこ とができます。エージェントワークフローを通じてツールを 利用することができるため、低レベル作業の大規模な実行、 徹底的なデータ分析、人間のオペレーターへの迅速なインサ イト提供が可能になります。この進化によって生産性が高ま り、複雑な技術的課題に対するアプローチが変革されます。 AIが進化するにつれ、AIは常に調査を支援するアシスタント となり、重要なインサイトや異常な挙動を明らかにし、アナ リストをかつてないスピードで導きます。

はじめに01

APTハンティングのためのAI

新たなソーシャルエンジニアリング

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マルウェア対策のためのAI

ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202546

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

研究のためのAI03

AIの脅威02

AI脆弱性の研究

企業向けAI04

04 企業による AIの利用 04

AI技術が企業環境に統合されるにつれて、組織はリスクの増 大に直面します。多くの人は、ジェネレーティブAIサービス を直接利用したり、文法や翻訳アシスタント、カスタマーサ ポートボットなどのバックグラウンドツールを通じて間接的 にAIとやり取りしていることに気付いていないかもしれませ ん。いずれにせよ、どちらのタイプでも、社内コミュニケー ション、戦略計画、財務データ、顧客情報、知的財産などの 機密情報の共有につながる可能性があります。

このセクションでは、企業ネットワークにおけるAIサービス の利用とそれに関連するリスクを検討します。

数字で見る、企業によるAIの利用

最近の数ヶ月間のチェック・ポイントのデータに基づくと、 AIサービスは毎月、企業ネットワークの少なくとも51%で使 用されています。

さらに、当社のデータによると、企業デバイスから生成AI サービスに送信されるプロンプトの80件に1件（1.25%）は、 機密データ漏洩のリスクが高いことが判明し、さらにプロン プトの7.5%（13件に1件）に機密情報が含まれていたことが 示されています。

企業によるAIの利用

はじめに01

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AIセキュリティレポート202548

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

研究のためのAI03

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企業向けAI04

世界におけるAIの活用

国レベルの分析により、世界中でAI サービスの統合と露出にかなりのばら つきがあることが明らかになりました （図1）。興味深いことに、企業ネッ トワークで最も高い割合でAIサービス を使用している国のリストには、英語 圏の国は含まれていませんでした。こ れは、翻訳サービスなどのAI搭載製品 への依存度が低いことに起因すると考 えられます。

図1 – 国別に見る企業ネットワークでのAIサービスの利用 - 2025年3月

トルコ 68%

66%

66%

64%

63%

40%

39%

34%

34%

24%

AIサービスを利用した企業ネットワーク - 2025年3月

オーストリア

ベルギー

ポルトガル

エクアドル

インド

スイス

香港

デンマーク

ウクライナ

上位5カ国

下位5カ国

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AIセキュリティレポート202549

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

研究のためのAI03

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AIサービスの人気度

企業環境で監視されているAIサービス を分析したところ、OpenAIのChatGPT は現在、企業ネットワークの37%で見 られる最も広く使用されているAIサー ビスで、次いでMicrosoftのCopilotが 27%で使用されています（図2）。

Chat GPTとCopilotに続いて、 Grammarly（25%）、DeepL （18%）、QuillBot（11%）などのラ イティングアシスタントサービスがAI サービスの中で主導的な地位を占めて います。さらに、Vidyard（21%）や Gamma（8%）などのビデオおよびプ レゼンテーションツールも大幅に採用 されています。

図2 – 企業で最も人気のあるAIサービス - 2025年3月

ChatGPT 37％

27%

25%

21%

18%

13%

12%

11%

9%

8%

AIサービスとツールのトップ10 (企業ネットワークの割合 – 2025年3月)

Microsoft Copilot

Grammarly

Vidyard

DeepL

Perplexity

DeepSeek

QuillBot

Google Gemini

Gamma

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AIセキュリティレポート202550

AIのための、AIによる、AIを 利用したセキュリティ05

研究のためのAI03

AIの脅威02

企業向けAI04

2024年12月以降の使用状況データを確認すると、企業環境に おけるほとんどのAIサービスの露出レベルが比較的安定して いることがわかります（図3）。

図3 – 企業ネットワークにおける主要な生成AIサービス - 2024年12月～2025年3月

ChatGPT

Microsoft Copilot

困惑 DeepSeek

Claude Google Gemini

40%

35%

30%

25%

20%

15%

10%

5%

0%

3月25日2月25日1月25日12月24日

先進的なAIサービスとツール

AI利用のトレンド

DeepSeekを除くほとんどのサービスにおいて、過去1ヶ月間に 若干の増加が見られ、継続的な成長と普及を示しています。

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ダークウェブにおけるAIモデル

AIセキュリティレポート202551

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企業向けAI04

DeepSeekを詳しく見てみると、2025年1月末の正式リリー ス直後は利用が急増し、その後、セキュリティやプライバ シーへの懸念からか、着実に減少していることがわかります （図4）。

図4 - チェック・ポイントThreatCloud AIへのリクエストによる正式リリース以降のDeepSeekの週間利用傾向

1月19日 – 1月25日

1月26日 – 2月1日

2月2日 – 2月8日

2月9日 – 2月15日

2月16日 – 2月22日

2月23日 – 3月1日

3月2日 – 3月8日

3月9日 – 3月15日

3月16日 – 3月22日

3月23日～ 3月29日

3月30日 – 4月5日

500,000

40万

30万

20万

100 K

0

この傾向は、新しいAIサービスの急速な導入が、ネットワー クおよびセキュリティ管理者にとってそれらを効果的に学習 し管理することを困難にし、潜在的なリスクを増大させてい ることを示しています。

DEEPSEEKの週間利用傾向

114,093

432,104

315,326

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AIセキュリティレポート202552

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企業にとってのAIリスク

生成AIアプリケーションを採用すると、生産性が向上するだけでなく、セキュリティ、コンプライアンス、データ整合性に関す る重大な懸念も生じます。これらのリスクを理解することは、AIを効果的に活用しながら業務と機密情報を保護することを目指 す組織にとって非常に重要です。ここでは、AI導入における増大する課題について概説します。

シャドウAIアプリケー ション

新しい生成AIアプリケー ションは日々登場していま すが、すべてが信頼できる わけではありません。従業 員が不正に使用するAIツー ルやアプリケーションは、 セキュリティの脆弱性、コ ンプライアンスの問題、一 貫性のないデータ管理につ ながり、企業を運用リスク やデータ侵害にさらす可能 性があります。組織には適 切なAIのモニタリングとガ バナンスが必要です。

データ損失

AIモデルはさまざまな種類 のデータを処理しますが、 その中には保存されていた り、第三者と共有されてい たり、セキュリティ対策が 不十分だったりするものも あります。これらの問題 は、プライバシーに関する 懸念、コンプライアンス上 の課題、およびデータ漏洩 に対する脆弱性を引き起こ します。統合する前に、企 業はデータ保護と業界のベ ストプラクティスについて AIアプリケーションを評価 する必要があります。

GenAIアプリケーション における新たな脆弱性

GenAI アプリケーション は新たなセキュリティ脆 弱性を引き起こし、組織 のサイバー攻撃リスクを 増大させる可能性があり ます。AIが生成したコー ドにおける古いライブラ リやリポジトリ内のデー タポイズニングなどの隠 れた脆弱性は、技術的な 管理、ポリシー、および ベストプラクティスで対 処する必要があります。

過剰なエージェンシー

エージェンティックAIシ ステムが進化するにつれ て、プロンプトインジェ クションやデータポイズ ニングを通じて脆弱性を 悪用する悪意のある攻撃 者による操作を受けやす くなります。人的監視が 限られていると、意図し ない決定につながり、機 密情報が漏洩し、業務が 中断される可能性があり ます。適切なガバナンス とセーフガードが不可欠 です。

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AIセキュリティレポート202553

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05 AIのための、AIによる、
AIを利用したセキュリティ 05

チェック・ポイントのGenAI Protectソリューションは、企業の強力なAIツールを安 全に利用するために、生成AIのプロンプトの非構造的かつ会話的な性質を管理する ために特別に設計された、包括的なセキュリティおよびコンプライアンス機能を提 供します。可視性、リスク評価、リアルタイムのデータ漏洩防止を実現します。

チェック・ポイントのGenAI Protectは、お客様の組織で使用されている生成AIサー ビスを検出し、そのリスクを評価し、AIを活用した画期的なデータ保護を適用する ため、リスクを増大させることなく最新のサービスを導入できます。

• 規制を遵守しながら、シャドウおよび認可された生成AIアプリケーションを 発見し、データ損失を防ぎ、情報に基づいた生成AIガバナンスの決定を行い ます。

• 組織全体で使用される生成AIアプリのリスクを発見し、評価

• 主要な生成AIユースケースを明らかにすることで、情報に基づいたガバナンス の意思決定を行う

• 革新的なAIベースのデータ分類を適用して、データ損失を防止

• 企業グレードの可視性と監視の可視性を備えて規制に準拠

AIのためのセキュリティ

チェック・ポイントのGenAI Protectソ リューションは、企業の強力なAIツー ルを安全に利用するために、生成AIの プロンプトの非構造的かつ会話的な性 質を管理するために特別に設計され た、包括的なセキュリティおよびコン プライアンス機能を提供します。可視 性、リスク評価、リアルタイムのデー タ漏洩防止を実現します。

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AIセキュリティレポート202555

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AIは、脅威を分析、検出、防止、予測するための最も貴重なツールです。コンテン ツ分析は、行動パターン、異常、言語の手がかりを特定し、AIシステムが新たな脅 威に継続的に学習し適応することを可能にします。

チェック・ポイントのThreatCloud AIは、ビッグデータのテレメトリと数百万のIoC （侵害指標）を毎日収集分析しています。その脅威インテリジェンスデータベース には、15万におよぶ接続ネットワークと数百万台のエンドポイントデバイスのほ か、チェック・ポイント リサーチや数十の外部フィードが入力されています。50 以上のエンジンにはAIベースの機能と性能が詰め込まれています。

50 を超えるテクノロジーで新たな脅威を検出し無効化する ThreatCloud AI は、 ビッグデータを活用して最新の侵害指標で防御を更新します。テレメトリーデータ を分析して脅威を正確に分類し、ネットワーク、クラウド、運用、ユーザーアクセ ス全体のセキュリティを強化します。

AIによるセキュリティ

AIは、脅威を分析、検出、防止、予測 するための最も価値のあるツールで す。コンテンツ分析は、AIシステムが 新しい脅威から学習し、継続的に適応 することを可能にする行動パターン、 異常、および言語の手がかりを特定し ます。

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AIセキュリティレポート202556

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AIを用いたセキュリティ

攻撃者はAIで自動化しています。で は、私たちもそうすべきです。サイ バーセキュリティツールスタックにAI を実装することは不可欠です。自動化 を使用することで、ITチームとセキュ リティチームは、現在のリソースで生 産性を飛躍的に向上させることができ ます。

チェック・ポイントのInfinity AI Copilotは、一般的なタスクの実行に必要な時間を 短縮する専門的な生成AIアシスタントです。Infinity AI Copilotは、複雑な複数ステッ プの作業を自動化することで、管理者やセキュリティアナリストを支援します。

AI Copilotは、チェック・ポイントのInfinity Platformを幅広くサポートし、システム 全体のセキュリティ管理を支援します。Infinity AI Copilotでは、顧客のポリシー、 アクセスルール、オブジェクト、ログ、および関連するすべての製品ドキュメント を理解し、文脈に沿った包括的な回答を提供できるようにします。

AIを活用したセキュリティアシスタントを使用すると、次のようなことが可能にな ります：

• セキュリティ管理の迅速化 ポリシーの作成、実装、トラブルチケットの解決など、セキュリティタスクに 必要な時間を短縮します。

• セキュリティの有効性の向上 データ保護、ファイアウォールルール、IPSシグネチャなどの新しい脅威対策 コントロールを適用するか、既存のものを更新します。ユーザーが安全を保つ ためのトレーニングを生成します。

• インシデントの軽減と対応の改善 脅威ハンティング、分析、解決にAIを活用します。

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AIセキュリティレポート202557

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チェック・ポイントについて

Check Point Software Technologies Ltd. (www.checkpoint.com) は、 AIを活用した最先端のセキュリティソリューションで世界10万以上 の組織を保護し、デジタルの信頼を守るリーディングカンパニー です。Infinity Platformとオープンガーデンエコシステムを通じ、 チェック・ポイントの予防第一のアプローチは、リスクを低減し ながら業界をリードするセキュリティ効果を実現します。SASEを 中核とするハイブリッドなメッシュネットワーク構造を採用した Infinity Platformは、オンプレミス、クラウド、ワークスペースの 各環境を一元管理し、企業やサービス・プロバイダーに柔軟性、 簡易性、拡張性を提供します。

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