人工知能悪用にFBIが警鐘
北朝鮮ハッカー、身分を装い米国企業に「入社」 AIでできる驚きの攻撃とは
人工知能(AI)技術を悪用し、攻撃の手口を巧妙化させる動きが加速化している。FBIも動いた、AI技術が可能にする「見破りにくい攻撃」とはどのようなものなのか。
攻撃者が標的をだます手口は、不正リンクをクリックさせたり、送金させたりするだけではない。新たな手口として、人工知能(AI)技術を使ったツールの悪用が広がっている。米連邦捜査局(FBI)がまとめた報告書を基に、AI技術の力を借りたソーシャルエンジニアリング(人の心理を巧みに操って意図通りの行動をさせる詐欺手法)の手口と、それに対抗するためのポイントを探る。
ここまで可能になった“AI技術を悪用した攻撃”
併せて読みたいお薦め記事
AI技術は攻撃にも使われ始めている
FBIはこのほどまとめた報告書で「犯罪者はAIツールを悪用することで被害者を信用させ、詐欺行為を大規模に展開している」と警鐘を鳴らす。FBIによると、AI技術は例えば以下の目的で使われている。
- おおむね文法が正しく、表現も自然な文章の生成
- 著名人やビジネス関係者を装った画像や音声の生成
- SNS(ソーシャルネットワーキングサービス)のプロフィール作成
FBIによれば、ソーシャルエンジニアリングの手口そのものは依然として変わっていないが、AI技術を利用することで、被害者にとっては詐欺であることを見破りにくくなっている。例えば、AI技術が生成した偽の動画や音声をビデオチャットに組み合わせれば、被害者は実在する人と会話していると信じ込んでしまう。「AIツールで偽の運転免許証や、警察官や銀行員を装った証明書が作成されることもある」(FBI)
推奨の予防策
FBIが推奨する予防策は以下の通りだ。
- 家族や職場で「自分が本物であることを証明する」ための合言葉を決めること
- できる限り、自分の画像や音声をインターネットで公開しないこと(攻撃に悪用される恐れがあるため)
- 常に攻撃を意識し、閲覧する画像や音声の「わずかな不自然さ」に敏感になること
AI技術を悪用した攻撃事例
FBIがAI技術を使ったソーシャルエンジニアリングについて注意を呼び掛けている背景には、攻撃の“成功事例”が増えていることがある。攻撃者の中には、ロシアや北朝鮮など国家が関わっている集団もあり、攻撃活動のさらなる活発化が予測される。2024年、AI技術が悪用された攻撃事例として下記の2つを挙げられる。
- 2024年初め、セキュリティトレーニング事業を手掛けるKnowBe4に、北朝鮮の攻撃者が身分を偽って入社。同社の機密情報へのアクセスを試みた。攻撃者はAI技術で生成された捏造(ねつぞう)動画「ディープフェイク」を用いて、4回にわたるビデオ面接を通過し、採用に至った。履歴書の作成にもAI技術が使用されていたとみられる。
- 2024年11月の米大統領選挙の前、ロシア政府に支援されるとみられるサイバー犯罪集団「Storm-1516」がAI技術によって生成された動画を使い、選挙関連の偽情報を発信していた。Microsoftが調査し、明らかにしている。
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[ゾーホージャパン株式会社] サイバー攻撃からネットワークを守る上で確実に押さえておきたいポイントとは? -
事例
[アルプス システム インテグレーション株式会社] 中小企業でも安心して活用できる「手ごろなSOCサービス」とは? -
製品資料
[株式会社シーイーシー] 脱VMwareに成功した企業は何をどう実践した? 事例に学ぶ戦略立案&実装のコツ -
製品資料
[株式会社オービックビジネスコンサルタント] ランサムウェア攻撃を“二重の防御構造”で防ぐ、クラウド型基幹システムの実力 -
製品資料
[株式会社オービックビジネスコンサルタント] 動画で知るランサムウェア被害企業のリアル、会計データが無事だった理由とは
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか? 脱メインフレームの真相
-
2
AIの導入効果はどう測る? DMM.comのエンジニア組織に学ぶ効果検証のノウハウ
-
3
鹿島建設のDXを阻む「10年前のAWS」 安全性と自由度を両立したモダナイズ
-
4
「データストレージの活用方法」に関するアンケート
-
5
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
6
「AI活用を前提とした業務PCへの移行」に関するアンケート
-
7
「企業におけるAI導入検討度とIT投資優先度」に関するアンケート
-
8
「ITインフラとデータ保護・バックアップ対策」に関するアンケート
-
9
「データ活用とAI活用の実態」に関するアンケート
-
10
慶應義塾が「Notion」を選んだ理由 AI導入の盲点になる“情報のサイロ化”
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
DX/AI投資の壁を突破、現代の最高財務責任者が直面する課題と克服のヒント
-
3
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
4
LLMが兵器化? 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
5
システムの保守がモダン化を阻む? 「変えない判断」から脱却する方法とは
-
6
生成AIを開発に導入しても効果が見えない? 実証実験で分かった成果と課題
-
7
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
8
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
9
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー