ChatGPTやClaude、Geminiといった生成AIが一般化しつつある今、攻撃者たちも同じ技術を使いこなしています。
AIは「脅威から身を守る技術」として役立つだけでなく、「攻撃側の自動化及び高度化」にも使われているのです。
本記事では、生成AIがどのようにサイバー攻撃の構造を変えているのかを解説します。

この記事では、AIが普及した現代で特に注意すべきセキュリティリスクを4つに分けて解説し、それぞれの対策も紹介します。

目次

1. AIが変えるフィッシング詐欺
2. マルウェア開発の自動化
3. ディープフェイクとソーシャルエンジニアリングの融合
4. 攻撃の「民主化」と防御の再定義
5. まとめ

1. AIが変えるフィッシング詐欺

従来のフィッシングメールは誤字や不自然な日本語が多く存在しており、それらが「見分ける手がかり」として有効でした。
しかし生成AIが用いられることで文法的にも自然で、状況に合わせて内容を変える文面の作成が可能になっています。

例えば、宛先の役職や社名に合わせてメール文面を自動生成することや、
SNS情報から個人に最適化した「スピアフィッシング」メールを作成することも可能となっています。

悪意を持った第三者がAIを悪用することで「人間らしさ」を演出できるようになったのです。

2. マルウェア開発の自動化

AIはプログラムの自動生成にも優れています。

攻撃者はマルウェアをオープンソースとして公開している場合もあり、
詳しい知識が無い状態でもオープンソースとAIを用いることでマルウェアが作成できてしまいます。

「誰でも攻撃コードを生成できる時代」が現実になりつつあります。

3. ディープフェイクとソーシャルエンジニアリングの融合

生成AIが最も危険なのは、人の顔や声などの「信頼できる要素」を偽装できる点です。
昨今はディープフェイクによる音声・映像生成が進歩したことで、他人の声を偽装した「振り込み指示」を行ったり、Zoomなどのビデオ会議で偽物の人物の映像を用いたりすることで人間の直感を欺く攻撃が可能となっています。

実際にディープフェイクを用いた被害が確認されており、AIが進化していくにつれ、同様の被害に対して更に警戒する必要が出てくるでしょう。

4. 攻撃の「民主化」と防御の再定義

AIツールは無料または低コストで利用できるものも多く、今まで比較的高かったサイバー攻撃の敷居が大きく下がりました。
これはつまり、「攻撃の民主化」が進んでいることを意味します。
一方、防御側もAIを活用しており、

・ 不審な通信パターンの自動検出

・AIによるインシデント分析の高速化

・LLMを用いた脅威の解析

など、AIを用いた「攻防戦」は日々進行しています。

5. まとめ

生成AIはサイバー攻撃をより巧妙で高速なものに変えています。
しかし同時に、防御側にも強力なツールを与えています。

重要なのは、「AIを恐れる」のではなく「AIをどう使いこなすか」であり、
攻撃者よりも早く、より柔軟にAIを用いること、それがAI時代のセキュリティ戦略です。

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