1 年間の AI 活用型サイバー脅威のマッピングから得た教訓

AI がサイバー攻撃の性質と背後にある手法を変革する中、セキュリティコミュニティが使用する技術やフレームワークはどの程度有効なのでしょうか？ 新しいレポートにおいて、私たちはこの問いに答えようとしています。2025 年 3 月から 2026 年 3 月の間に悪意のあるサイバー活動によりBANされた 832 のアカウントを調査し、それらをサイバー攻撃者が使用する戦術や技術を記録した長年のデータベースである [MITRE ATT&CK](https://attack.mitre.org/) にマッピングしました。これらの結果の一部は、Verizon の[2026 データ侵害調査レポート](https://www.verizon.com/business/resources/reports/dbir/)（DBIR）で発表されており、より詳細な分析をここでは共有します。この 832 の事例は、この期間にBANされたアカウントの総数の一部に過ぎませんが、攻撃者の技術を徹底的に評価するために十分な詳細が得られたケースを表しています。 私たちの分析からは、主に三つの結論が導き出されました： - 悪意のあるアクターは、自分たちをより危険なものにするために AI を活用しています。より具体的には、脅威アクターはサイバーオペレーションの後期であり、より複雑な段階で AI を使用しています。 - サイバー攻撃はますます自律化しており、AI が攻撃の多くの部分を連鎖させるのに使用できるという事実は、高リスクと低リスクのアクターを区別する従来の手法がもはやそれほど効果的ではないことを意味します。 - MITRE ATT&CK フレームワークは、AI 対応型攻撃者をこれほど危険なものにするツールや活動を完全に捉えきれていません。 以下にこれらの結論のそれぞれについて要約を提供します。より詳細な分析については、[Frontier Red Team ブログ](https://red.anthropic.com/2026/attack-navigator/) をご覧ください。 ## AI が攻撃者をどのようにより危険にするか データベースにおけるサイバー攻撃の準備に関連する最も一般的な AI 対応活動は、マルウェアの作成です（調査した 832 のアカウントのうち 560、つまり 67.3% がこの目的のために AI を使用）。より少数のアクターが、より複雑な活動に AI を使用しています。例えば、832 のアクター中 54（6.5%）が、「横方向移動」と呼ばれる、侵害されたネットワーク内部を深く探索する活動の支援に AI を使用しました。 AI が攻撃者の脅威レベルを引き上げるのに使用されているという証拠を発見しました。分析の最初の 6 ヶ月期間では、アクターの 33% がリスク評価システムによって中リスク以上と分類されました。しかし、2 つ目の 6 ヶ月期間には、その割合が 56% に急上昇し、約 1.7 倍の増加となりました。 調査期間中、攻撃者の AI 利用は、システムへの初期アクセスを得るための技術から、システム内部に入った後に行われる活動へとシフトしました。例えば、侵害された環境内で有効なアカウントを特定するアカウント発見における AI の利用は 8.9% 増加した一方、システムへのアクセスを得る一般的な手法である AI 支援フィッシングは 8.6% 減少しました。これは、攻撃者が攻撃ライフサイクルのより深い段階で AI を適用する傾向が強まっていることを示唆しています。 これらの「侵害後」の技術は従来、それらを実行するための技術的知識を持つアクターに限定されていました。しかし、私たちの調査では、AI が現在、より熟練度の低いアクターの代わりにこれらの活動を実行できるようになっていることが明らかになりました。 ## アクターの脅威レベルを評価することが難しくなった理由 セキュリティチームはどのようにしてサイバー攻撃者のリスクレベルを評価するのでしょうか？従来、彼らは攻撃者が使用する異なる技術の数や、使用するツールやインターフェースなどの情報を用いていました。しかし、私たちの分析では、これらのシグナルが特定の脅威アクターのリスクレベルを正確に反映しなくなったことが示唆されています。 AI がアクターの代わりに高度な技術的タスクを実行できるようになった今、脅威アクターのスキルと彼らが使用する技術の数との間にはほとんど相関がありません。当社のデータセットでは、最もスキルが低いアクターは平均して約 16 の異なる技術を使用していたのに対し、最もスキルが高いアクターでも約 20 でした。同様に、Claude Code、API、チャットインターフェースといった特定のプラットフォームの使用も、アクターのリスクレベルとは相関していません。 よりリスクの高いアクターを区別する上で、しばしば役立つのは、彼らが攻撃ライフサイクルのどの段階で AI を適用するかです。例えば、彼らは AI の利用を、システムの初期アクセス獲得を可能にするタスクだけでなく、アカウントの発見、横方向への移動、特権昇格など、実行に多大な時間、監督、またはリアルタイムでの意思決定を要する、より運用上要求の高い技術に集中させています。 しかし、そのシグナルさえもすでに侵食され始めています：前節で議論したように、より多くのアクターがリスクの高いグループに分類されるにつれて、これらの運用技術こそが、より広範な層が進もうとしている方向です。より永続的な差別化要因は、攻撃者がモデルの周囲に構築する足場の種類です。リスクの高いアクターは、モデルがサイバー攻撃の個別段階を連鎖させ、最小限の人的入力で実行できるようにするアーキテクチャを設計します。 ## セキュリティフレームワークの変更が必要である理由 最もリスクの高いアクターを区別する多くの行動—例えば、AI を使用して攻撃チェーンのステップを逐次的に調整し、次に何をすべきかについてリアルタイムで意思決定を行い、人的介入なしで実行すること—are、まだ MITRE ATT&CK フレームワークにおける攻撃者技術として含まれていません。 2025 年 11 月に[妨害した国家支援のサイバー諜報活動](https://www.anthropic.com/news/disrupting-AI-espionage)を例に考えてみましょう。このケースでは、悪意のあるアクターが Claude Code を操作して、ほとんど人間の介入なしに世界中の標的への侵入を試みました。これを MITRE ATT&CK フレームワーク（注：攻撃技術マッピングのためのフレームワーク）と比較すると、アクターは 13 の戦術にわたる 30 の技術を使用しており、当社のデータセットにおける多くの中リスクアクターと同等でした。明らかに、このアクターが使用した技術の数に焦点を当てることは、彼らが実際にどれほど危険であったかを過小評価することになります（対照的に、当社のリスクスコアリング手法をこの攻撃に適用すると、最大リスクスコアの 100 が付与されます）。 この攻撃において、モデルは自律型エージェントとして機能しました。すなわち、コマンドの実行、脆弱性の悪用、認証情報の窃取、戦術的な意思決定を行い、人間の入力を必要としたのはごく一部の重要な瞬間のみでした。このような「エージェンシーによる調整（注：AI エージェントが複数のタスクを自律的に連携させる行為）」に対応する ATT&CK ID は存在しません。しかし、AI エージェントの能力が高まるにつれて、まさにこれらの振る舞いをより頻繁に目にするようになることが予想されます。 ## 先を見据えて この分析からの知見は、私たちがモデルに組み込むセキュリティ対策の策定に役立ちました。例えば、最も能力の高いモデルには、マルウェアの開発や大量データ窃取など、ここで明らかになった活動の一部を検出・ブロックするためのサイバーセキュリティ対策を開発し導入しました。Verizon との連携に続き、MITRE とも、AI を活用した攻撃行動を ATT&CK フレームワーク（ATT&CK framework）に含める方法について議論を進めています。 フロンティアモデルは、攻撃者と防御者の両者が利用可能なツールを急速に変化させています。私たちは、これらの進化する戦術に対処し、最も強力なツールをまず防御者に提供することにコミットしています。[Project Glasswing](https://www.anthropic.com/glasswing) や、今回収集したようなデータセット、その他のサイバーセキュリティ活動から得た教訓については、引き続き共有していきます。 私たちの [Red blog post](https://red.anthropic.com/2026/attack-navigator/) では、AI を活用した脅威に対抗し続けるために防御者が知っておくべき攻撃者の手法を可視化したインタラクティブな図解を紹介しています。 ## 関連コンテンツ ## Project Glasswing の拡大 Project Glasswing は、15 カ国以上で約 150 の新たな組織に拡大されます。 [続きを読む](https://www.anthropic.com/news/expanding-project-glasswing) ## Anthropic が機密扱いで S-1 草案を SEC に提出 Anthropic は、証券取引委員会（SEC）に対して、S-1 登録声明書の草案を機密扱いで提出しました。 [続きを読む](https://www.anthropic.com/news/confidential-draft-s1-sec) ## Anthropic がシリーズ H ラウンドで 650 億ドルを調達、企業価値は 9,650 億ドルに Anthropic は、アルティメーター・キャピタル（Altimeter Capital）、ドラゴニア（Dragoneer）、グリーンオークス（Greenoaks）、シーコイア・キャピタル（Sequoia Capital）が主導するシリーズ H ラウンドで 650 億ドルの資金調達を実現しました。 [続きを読む](https://www.anthropic.com/news/series-h)

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