自律型AIで防ぐ多段階攻撃

無償AI診断「Scan for Good」が脆弱性を500件近く発見　使える組織は？

無償のAIセキュリティ診断ツールが約500件の重大な脆弱性を発見した。Google DeepMindの最先端モデルを搭載した自律型AIが多段階の攻撃経路を特定する仕組みと、自動検出の先にある「人間による修復判断・ガバナンス」の重要性を解説する。

　クラウドセキュリティベンダーのWizが2026年9月に提供を開始した「Scan for Good」によって、公共機関や医療機関、オープンソース環境で475件以上の重大なエクスポージャー（セキュリティ上の露出）が発見された。

　攻撃用AIの能力が成熟するにつれて、サイバーセキュリティ業界はかつてない課題に直面している。攻撃者がゼロデイ脆弱（ぜいじゃく）性の発見や境界防御の探索にAIエージェントの利用を加速させる一方で、リソースの限られた公共機関や医療機関、オープンソースのメンテナーは、そのスピードに対抗する余力がない。

　Wizは、こうした状況で防御側に有利な流れを取り戻すためにScan for Goodを立ち上げた。自律型AIによるスキャンと、人間のセキュリティ研究者による検証を組み合わせて、重要インフラに潜む外部公開リスクや複雑な攻撃経路を無償で特定する。

　Scan for GoodはWizがGoogle DeepMindと共同で立ち上げ、米サイバーセキュリティインフラストラクチャセキュリティ庁（CISA）も協力・助言している。Wizは、10月に明らかになったPHPのメモリ安全性の脆弱性「PHP2Shell」の発見にも関わった。

　Wizによると、Scan for Goodは開始以来1万7700ドメインにわたる32万6000件以上の公開エンドポイントを監視して、475件以上の高リスク・重大なエクスポージャーを検出したという。

　Wizで攻撃用AIセキュリティ部門の責任者を務めるガル・ナグリ（Gal Nagli）氏は、TechTargetの取材に対して次のように語った。

　「選定プロセスでは、攻撃が成功した場合に地域社会や重要な社会機能に深刻な被害が及ぶ組織を優先している。対象となるのは、社内に専任のオフェンシブセキュリティチームを持たない公認非営利団体やオープンソースのメンテナー、教育機関、公衆衛生機関などだ」

多段階の攻撃経路を特定

　専任のセキュリティオペレーションセンター（SOC）を備える大企業とは異なり、リソース不足の公共機関やオープンソース環境は、アプリケーションの利用状況全体の把握が難しいことが多い。その結果、基本的な設定ミスが長期間監視されないまま放置されることになる。

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