Attack of the killer script kiddies｜キラスクリプトキディーズの攻撃

昨年の8月、業界を代表するいくつかのサイバーセキュリティチームがラスベガスに集結し、DARPA の人工知能サイバーチャレンジ（AIxCC）において、自社の AI バグ発見システムの強さを披露しました。これらのツールは、DARPA が人工的な欠陥を注入した実際のソフトウェアコード 5400 万行をスキャンしました。チームは十分な能力を持っており、人工的に仕込まれたバグのほとんどを特定しましたが、彼らの自動化されたツールはそれだけにとどまりませんでした — DARPA が意図して挿入しなかったバグも、12 件以上発見したのです。 今月、Anthropic が Claude Mythos と呼ばれる新しい AI モデルを通じてセキュリティ上の地震を引き起こす前であっても、自動化システムはコードの欠陥を発見する能力をますます高めていました。そして、AI がこれらの欠陥を検出できるだけでなく、それらを悪用するためにも使用可能となり、ハッキングスキルが世界中の誰もが手にできるようになるという懸念が高まっています。 「Mythos かどうかにかかわらず、これは避けられないのです」 これは空しい脅しではありません。何十年もの間、スクリプトキディ（無技能なハッカー）と呼ばれるこの種のハッカーは、インターネットから引き抜いたスクリプトや、エクスプロイトツールキットからコピーしたスクリプトを実行して大混乱を引き起こしてきました。彼らはこれらのスクリプトを完全に理解しておらず、自ら作成するための技術的な知識も持っていませんでした。それでもなお、ウェブサイトの改ざんやウイルスの拡散を行うことができていたのです。 現在起きていることは、技術的背景を持たない人々が AI を活用して、単純なスクリプトでは不可能だった方法で能力を強化できるという、重大なエスカレーションを表しています。これははるかに広範な影響をもたらす可能性が高いです。 「津波が押し寄せています。それが見えます。私たち全員が見ています」と語ったのは、セキュリティ企業 Trail of Bits の CEO 兼共同創設者である Dan Guido です。同社は今回のチャレンジで準優勝を果たしました。「あなたは横になって死を迎えるのか、それとも何か行動を起こすのか？」 画像：Joseph Rogers / The Verge Project Glasswing を超えても、Anthropic は犯罪者による自社のソフトウェアの悪用を防ぐために努力を続けています。Mythos の発表から一週間後、同社は Claude Opus 4.7 をリリースしました。これは初めて、悪意のあるサイバーセキュリティ関連のリクエストをブロックするためのセーフガードが組み込まれたモデルです（防御目的でこのモデルを使用したいセキュリティ専門家は、同社の Cyber Verification Program に申請することができます）。 Anthropic の Mythos 発表は業界全体に衝撃を与えましたが、AI のサイバーセキュリティにおける能力に関する警告の兆候はそれ以前からありました。2025 年 6 月には、自律型攻撃セキュリティプラットフォーム XBOW が、バグ報奨金プラットフォームである HackerOne のリーダーボードで人間のエラーを凌駕し、トップに輝きました。これは AI モデルがバグを発見する能力において大きな飛躍があったことを示しています。 AIxCC が開催される頃には、「すでに 10 から 20 の異なるバグ発見システムが存在しており、私たちがパッチを適用できる数よりも桁違いに多くのバグを見つけられるようになっていた」と Guido は語っています。「これは実際、新しい問題ではありません。」 「2026 年はすべてのセキュリティ債務の返済期限となる年だ…2026 年は成否を分ける年である」 AI はパターンマッチングに優れており、既知のバグの変種やまだ発見されていないバグの変種を見つけることが、人々にとってますます容易になっています。また、エクスプロイト（攻撃コード）の作成も簡単になりつつあります。 「AI ツールを使用すれば、ごく限られた人間の指導、あるいは場合によっては全く人間の指導なしで、広く使用されているソフトウェアにおけるゼロデイ脆弱性を見出すことができます」と語るのは、Theori のシニアセキュリティリサーチャーである Tim Becker 氏です。同氏はまた、今回のコンペティションのファイナリストにも名を連ねています。 この懸念は業界全体に明確に感じられており、モデルの改善やその能力に対する理解の深化が、驚くほど速いスピードで進んでいます。 オープンウェイトモデル（学習済みのパラメータ、すなわち「重み」が一般公開されているモデル）もリスクをもたらします。実際、Becker 氏によると、高度な脅威アクターは、エクスプロイトが Anthropic や OpenAI のサーバー上で露出するのを防ぐため、自分たちでデプロイメントを実行する可能性の方がはるかに高いと述べています。なぜなら、Anthropic は [データ abuse を監視するためにデータを保持する可能性がある](https://developers.openai.com/api/docs/guides/your-data#types-of-data-stored-with-the-openai-api) からです。そして業界は、次に何が起きるかに向けて備えを始めています。他のモデル作成者が Anthropic のように慎重であるとは限らず、強力な新ツールをそのまま一般公開する可能性さえあります。 「神話かどうかにかかわらず、これは訪れるのです」と Guido は語ります。 Mythos はエクスプロイト作成において一段階上のレベルを意味しますが、現在のモデルも同様に能力を持っています。セキュリティ研究者たちはすでに、広く利用可能なモデルを用いて、実世界で悪用される前にベンダーに脆弱性を報告しています。つまり、抑圧的な政権に対するエクスプロイトを作成したり、自らの目的で機密データを窃取したりといった悪意のあるアクターがこれらを利用するリスクも存在します。 業界の専門家は、AI セキュリティ機能の進展により、より多くのエクスプロイトが発生すると予測しています。悪意のあるアクターは、AI に以前誰も手をつける価値を見出さなかったような、稀なソフトウェア内のバグを見つけるよう指示できる可能性があります。 「新しい 100 万行規模のコードベースに潜り込み、バグを発見するためのハードルは、かつてよりもはるかに低くなっています。」 「今や、努力は安価になったので、食物連鎖のより下位にあることを行えるようになりました。ある一社だけが持つソフトウェアに対する脆弱性攻撃コードを書くこともできますし、その一社が唯一採用している特定の構成を持つソフトウェアに対する攻撃コードも書くことができます。そして、それを即座に行うことも可能です。例えば、ある病院への侵入の最中に、目的とするものへの道に壁が立ちはだかった場合でも、LLM をその壁に向けて『ここに欠陥を見つけろ』と指示するだけで、成功するまで延々と試行錯誤を繰り返してくれます。そして、かつて誰も見たことのない弱点に対する脆弱性や構成を見つけて攻撃コードを実行し、ユーザー…つまりハッカー…あるいはスクリプトキディの側がほとんど努力することなくこれを実現します」と Guido は語りました。 彼は、これがスクリプトキディを強化すると述べています。なぜなら、彼らはランダムな UNIX ユーティリティの弱点を記憶するという制約から解放され、使用するツールの事前学習に依存して行動できるようになるからです。彼らは機械の速度で脆弱性を標的とした攻撃コードを反復実行することが可能になり、これは人間、ましてやスクリプトキディには到底できないことです。 これが攻撃者の能力を具体的にどの程度向上させているかを正確に判断するのは困難ですが、明らかに[相関関係があるようです](https://ringmast4r.substack.com/p/we-may-be-living-through-the-most)。セキュリティ研究者たちは、発見されているバグの規模を理解する手助けをしてくれます。 Becker が AI を用いた自動バグ発見に取り組む前に、彼は脆弱性調査に従事し、ゼロデイを発見してメンテナに報告していました。彼はかつて、新しいコードベースで高インパクトの脆弱性を発見するのに数週間から数ヶ月を要していたが、現在は数時間で済むようになったと述べています。 「AI バグ発見ツールにコードを投入するだけで、数時間後には候補となる多数の脆弱性を含むレポートが届きます。そのほとんどが有効であり、実際の問題であることが確認されます」と彼は言いました。「新しい百万行規模のコードベースに飛び込み、バグを見つけるためのハードルは、かつてよりもずっと低くなっています。」 自動化ツールの各リリースは、テキストから画像を生成するツールや、エクスプロイト開発・配信システムである Metasploit などのオープンソースツールにおいて、それがどのように悪用されるかという懸念を引き起こしてきました。このパニックはさらに 1995 年まで遡り、当時「セキュリティ管理者ネットワーク分析ツール（Security Administrator Tool for Analyzing Networks）」の略称として名付けられた無料ソフトウェア脆弱性スキャナである [SATAN](https://en.wikipedia.org/wiki/Security_Administrator_Tool_for_Analyzing_Networks) がリリースされた際にも発生しました。 「LLM をその壁に向けて『ここに欠陥を見つけろ』と指示するだけで、成功するまで延々と処理を続行できます。」 多くの場合、自動化ツールは、予防措置の導入や攻撃者による採用率の低さ、その他の要因により、予想または予測されたほどの混乱を引き起こすことはありません。 Security Superintelligence Labs の CTO かつ共同創設者である Joshua Saxe は、ブログ記事 [wrote in a blog post](https://joshuasaxe181906.substack.com/p/exploits-dont-cause-cyberattacks) で、脆弱性攻撃（エクスプロイト）そのものがサイバー攻撃を引き起こすわけではなく、AI を活用した脆弱性情報調査ツールの採用は漸進的であると述べています。 「何らかの新しい敵対的なツールが利用可能になると、すぐに犯罪者がそれらを利用するようになるという暗黙のメンタルモデルが存在しているようです。これは、人間が実際に何をしようとしているかについて、思考したり実証的な調査を行ったりする必要すらなく成立してしまうようなメンタルモデルです」と、彼は The Verge に語りました。 Saxe は、攻撃者側の様々な層が、既存のワークフローや組織文化の中でこれらのツールを採用する際に摩擦が生じる可能性があると指摘しています。「ここには人間と組織に関する要素がすべて含まれています」と彼は述べました。 「特定の攻撃者層がこれらの新しいツールに飛びつくこともあるでしょうし、採用曲線が非常に緩やかになる可能性もあります。一部の者はフィッシングや既に持っているエクスプロイトを使って依然としてネットワークへの侵入を続け、他の者はこれらのツールを用いて新たなエクスプロイトの開発を開始するかもしれません」 画像：Joseph Rogers / The Verge 採用の速度を予測することは不可能ですが、企業には到来する脆弱性情報報告の激増に備えるための対策がいくつかあります。 Luta Security の創設者兼 CEO であるケイティ・ムッソウリスは、セキュリティチーム向けのコンサートポスターとフェスティバル生存ガイドを掲載したブログ記事で「[Vulnapalooza](https://www.lutasecurity.com/post/vulnapalooza-why-anthropic-s-mythos-is-the-loudest-headliner-nobody-bought-tickets-to)」という用語を考案し、これは企業が自社の脆弱な点を強化すべき時であると説明しました。企業に対するアドバイスは、標準的なベストプラクティスと変わりません：セグメンテーション（区画化）、アイデンティティ・アクセス管理の推進、メモリ安全コードの使用、フィッシング耐性認証の実装、および最新ソフトウェアの導入です。 クラウドセキュリティアライアンスは、「Mythos 対応」セキュリティ計画の策定に関する迅速な戦略ブリーフィングを[発表](https://labs.cloudsecurityalliance.org/mythos-ciso/)しました。これにはこれらの概念の詳細が多数含まれています。同レポートでは、脆弱性の修正だけでなく、優先すべき脆弱性を特定する必要性も強調されています。しかし、機械速度の脅威に対応する必要性は新たな課題であり、バグ報告数はすでに急増しており、より多くのインシデントに備え、それらをより迅速に緩和・封じ込める必要性が生じています。 Moussouris氏は、サイバーセキュリティの役割にある多くの人がAIの効率化によって解雇されていると述べていますが、その効率性こそが、より多くの人間が関与し続ける必要がある理由だと指摘しています。企業は、新たな攻撃への襲来に対処するために、人間の脅威ハンター、脅威インテリジェンス担当官、インシデント対応チームを必要とするでしょう。また、どのパッチを優先して実装するかを決定する人材も必要となります。 「それらのタスクをすべて自動化するためのAIによる防御の同等物はまだ存在しませんし、私たちは人員を増員して多くの人材を採用する必要が出てくると思います」と彼女は述べています。さらに組織は、無限のパッチ適用のサイクルに陥らないために、ネットワーク用の安全なソフトウェアと安全なアーキテクチャ（architecture）を構築する必要があります。「まず第一に、より安全なソフトウェアを構築しなければなりません。インシデント対応だけでレジリエンス（resilience）を築くことはできないのです」。 人材採用の準備ができていない組織であっても、少なくともベンダーオンボーディングプロセスを合理化して、必要に応じて人員やサービスを迅速に導入できるようにすべきです。「攻撃を受けていてパッチ展開のペースについていけなくなっている時に、4ヶ月もの調達プロセスに縛られてしまうのは避けたいものです」とMoussouris氏は言います。 多くの人が脆弱性（vulnerability）を懸念する中、Moussouris氏は、いわゆる「バグ Apocalypse（vulnpocalypse）」は実際には「パッチ Apocalypse（patchpocalypse）」として現れると信じています。 「モデルはすでに数千の脆弱性を特定しており、この調整努力から来るパッチの津波が、最初の大きな痛みポイントになるでしょう」と彼女は述べています。 システムのパッチ適用が遅れている組織は、思いがけない衝撃を受ける可能性があります。脆弱性を AI によって発見されたサービスに対する攻撃や、モデル自身が作成したエクスプロイトを利用した攻撃に対して、対応が遅れることは大きなリスクとなります。 「脆弱性が公表されてからエクスプロイトコードが利用可能になるまでの時間が、ほぼゼロまで短縮されています。これは、リスク評価において人々が考慮しなければならない重大な変化であり、対策に要する時間や、この問題に対処するために投入すべきリソースの量にも影響を及ぼします」と彼女は説明しました。 AI を活用して、少なくとも修復または緩和プロセスを加速させる機会があります。ベッカー氏によると、Theori は商業ツール「Xint」を開発中で、オープンソースコードベース上で運用しています。コミュニティの強化プロジェクトとして、またツールの能力を実証するため、高深刻度の発見事項については手動でメンテナに詳細なレポートと修復提案を送付し、自費で報告を行っています。現在の Xint のバージョンは、同じコードベースをスキャンした際、Mythos が検出したすべてのバグを検出できることが確認されています [1]。さらに、Anthropic の発表に含まれていなかった 12 の追加のゼロデイ脆弱性も発見しました。 [1]: https://go.xint.io/xint-mythos-appsec-findings-report しかし、これらのバグを緩和することは、それらを見つけるほど迅速にはなりません。なぜなら、パッチが見つかった問題に対する最善の解決策であるか、あるいは将来的にコードの保守性や理解しやすさを損なうものではないかを判断するには、コードベースに極めて精通したエンジニアが必要だからです。場合によっては、パッチは問題を解決する手段ではあるものの、最良の方法ではないこともあります。そのため、解決策を完成させるまでには人的な時間と労力が必要です。 報告されるバグの急増は、特に [オープンソースのメンテナ](https://xkcd.com/2347/) にとってパッチ対応の長い待ち行列を生み出す可能性があります。彼らはこの負荷に追いつくことができないかもしれません。 攻撃者のツールキットにおいてすべてのバグが有用なわけではありませんが、どのバグを優先して修正すべきかを判断するために山積みのバグを整理することは、実際に修正することと同じくらい難しい場合があります。 「優先順位付けの多くは文脈に基づいて行われる必要があります」とムスーリス氏は述べています。例えば、外部からアクセスするのが困難な内部で動作している非常に深刻なバグよりも、企業の境界線上に露出しているそれほど重要ではないバグの方が優先度が高い可能性があります。 バグの優先順位付けに加えて、組織は機能制限を伴い、場合によってはダウンタイムを引き起こす可能性のあるパッチをいつ適用し、いつ待つべきかを決定する必要があります。セキュリティ対策が整っている数が少ないほど、パッチ適用にはより多くの時間が必要になります。 パッチを単に公開するだけでは、攻撃者がバグ修正の逆解析を行いやすくなり、まだ更新されていないデバイスにおいて、これまで気づいていなかった脆弱性を悪用されるリスクが高まります。つまり、セキュリティ欠陥に対する重要な修正が劇的に増加する中、消費者もソフトウェアの更新に慣れる必要があります。また、組織は最初から管理すべきパッチの量を最小限に抑えるために、セキュアなアーキテクチャへの投資を望むようになります。 「今がその時です。もう後戻りはできません。巨大な津波が押し寄せています。」 しかし、ムスーリス氏はこれを絶望する理由として捉える必要はないと述べています。「これが史上 worst の出来事だと扱う必要はありません」と彼女は *The Verge* に語りました。「これは、防御を強化し、これまで先送りしてきたことを行うための予算を獲得するための機会だと捉えるべきです。」 組織がどのような姿勢をとろうとも、準備は不可欠です。リスクはより高まり、スクリプトキディ（未熟なハッカー）でさえも脆弱性を発見して悪用する機会が大幅に増えています。企業は、AI を活用した新たな脅威に対処するための計画を策定する必要があります。 「2026 年は成否を決める年です」と Guido は述べています。「今こそシステムを保護し、まだ時間があるうちに先手を打つ必要があります。もしそうしなければ、2026 年の終わりにすべてが炎に包まれることになります。」 **このストーリーのトピックや著者をフォローして、パーソナライズされたホームページフィードで類似の記事をもっと見たり、メール更新を受け取ったりしましょう。** - Yael Grauer - - -

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