重要インフラ防衛のためのAI実験

**AIを活用した重要インフラ防衛への取り組み** サイバー攻撃は、電力網や燃料パイプラインといった重要インフラに深刻な物理的影響を与え、上水道システムへの侵入も確認されており、重大な危害をもたらす可能性がある。AI技術の進歩は、こうした標的を狙える攻撃者の数を増加させる懸念がある一方で、防御側が攻撃者に悪用される可能性のある脆弱性を特定し、事前に封じるための強力なツールにもなり得る。 AI企業のAnthropicは、この防御的応用を探るため、国立研究所であるパシフィック・ノースウェスト国立研究所（PNNL）と共同研究を実施した。研究では、AIモデル「Claude」を用いて、高い精度で再現された水処理プラントのシミュレーションに対して、サイバー攻撃の模擬（敵対者エミュレーション）を実行した。その結果、人間の専門家が要するであろう数週間ではなく、わずか3時間で攻撃の再構築を完了させることができた。これは、AIが防衛側の「レッドチーミング」（自システムへの攻撃演習）を迅速に反復・実行することを可能にする概念実証となった。 この研究プロジェクトにおいてPNNLが焦点を当てたのは、AIによる「敵対者エミュレーション」の加速化である。これは、特定の脅威主体や攻撃手法をネットワーク上で模倣し、防御策の理解と改善に役立てる作業だ。攻撃を模倣することでシステムの脆弱性や検知の死角が明らかになり、防御策を講じた後で再び模擬攻撃を実行すれば、その対策の有効性を評価できる。 PNNLはこのプロセスを自動化・加速するため、Claude用の「足場」（スキャフォールド）を開発した。この仕組みにより、自然言語の指示が複雑な攻撃連鎖に素早く変換される。一部では、AIモデルがコンピューターネットワーク上で行動を起こしやすくするためのコードベースの「ツール」を事前に定義することでこれを実現した。 テスト中、Claudeは顕著な機転を示した一幕があった。研究者が用意したツールの一つは、Windowsのセキュリティ機能「ユーザーアカウント制御（UAC）」を回避する仕組みだったが、これは時々失敗した。ツール使用失敗の報告を感知したClaudeは、別の既知のUAC回避技術を特定し、目的を達成するためにそれを使用したのである。 この研究は、AIによって防衛のスピードと効率を劇的に向上させる可能性と、国家安全保障のためにAIを活用する上での官民連携の価値を示している。使用されたモデルは当時のClaude Sonnetであり、モデルの継続的な進化に伴い、このような機転や創造性はさらに高まることが期待される。AIが脅威となる可能性が叫ばれる中、それを積極的に防衛に転用する取り組みが、重要インフラを守る鍵の一つとなり得ることを示唆する事例である。

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