2025年9月13日土曜日

時系列のトレンド + AI時代に備える具体策（非専門家向け）

いい質問 — 歴史を振り返ると「攻撃の手口」と「守り方」は大きく変わってきて、AI 時代はさらに“質”的に違う脅威が増えてきます。下をざっくり**時系列のトレンド + AI時代に備える具体策（非専門家向け）**でまとめます。長いので要点を冒頭に先出しします：

要点（超短縮）

1990年代：自己増殖型ウイルス（ブート／メール添付）が主流。
2000〜2010年代：ボットネット、フィッシング、トロイ系、不正金銭目的の増加。
2010〜2020年代：ランサムウェア、標的型（APT）、サプライチェーン攻撃が台頭。
2020年代後半〜：AIは攻撃・防御双方で活用され、データ汚染・ディープフェイク・自動化されたフィッシング等が大きな脅威に。
非専門家が今すぐできる備え：基本の「衛生管理（パッチ・バックアップ・MFA等）」＋AI固有リスク対策（機密データを公開LLMに入れない、プロンプト安全策、サプライチェーン/ツールの検証）。(IBM)

1) 1990年代後半〜2000年代：ウイルス／ワームと電子メールの時代

初期はブートセクタ感染型やファイル感染型ウイルス（自己増殖）が中心。AOL/メールを介するものや、Word/Excelのマクロ悪用（例：Melissa, ILOVEYOU）が大きな被害を出した。これが「メール添付は危ない」という常識を生んだ。(Arctic Wolf)
防御は「AVスキャン」「パッチ」「メールゲートウェイ」で、署名ベースの検出が主流だった。

2) 2000年代中盤〜2010年代：ボットネット化・フィッシング・犯罪ツールの商業化

攻撃者は銀行情報やカード情報を狙う“犯罪ツール”を作り、ボットネットで大規模に感染を拡大。フィッシングとドライブ・バイ・ダウンロードが主要ルートに。(IBM)
セキュリティは IDS/IPS、URLフィルタリング、メールフィルタの導入へシフト。

3) 2010年代後半〜2020年代前半：ランサムウェア、APT、サプライチェーン攻撃

ランサムウェアが爆発的に増加。組織を狙った標的型攻撃（データ暗号化＋身代金要求）が多発。2020年以降は「サービス停止」や「社会インフラ停止」を狙うケースも発生。(WIRED)
さらに注目は サプライチェーン攻撃（例：SolarWinds）。ソフトウェア開発チェーンや外部サービスの弱点を突くことで、広範囲に被害を及ぼす。(arXiv)

4) 2020年代中盤〜現在：クラウド、大規模データ侵害、そして AI の登場

クラウド化により「設定ミス」や API 鍵の露出が被害原因に。攻撃の自動化・サービス化（Ransomware-as-a-Service）で攻撃者の敷居が下がった。(AP News)
同時に AI／ML は 防御側（脅威検知の自動化、異常検出）でも 攻撃側（自動フィッシング文作成、ディープフェイク、データ中毒）が使われ始めている。政府系機関も AI×サイバーの指針を整備中。(CISA)

5) AI 時代に出現する（又は拡大する）主な脅威 — 具体例

自動化された精緻なフィッシング：文面が人間が書いたものと見分けがつきにくく、大量個別最適化された攻撃が可能。
ディープフェイク / なりすまし：音声や映像で本人になりすまして承認を得る等。
データ中毒（データポイズニング）：学習データに悪質なサンプルを忍ばせ、モデルの挙動を歪める。
モデル窃盗・盗用：API経由でモデルの挙動を再現したり、敏感な学習データを復元する攻撃。
プロンプト注入 / 誘導：公開モデルに機密情報を漏らさせる、あるいは別の操作をさせる攻撃。
これらは NIST や CISA の最近のレポートやガイドラインでも重点的に扱われている。(NIST Computer Security Resource Center)

6) 「専門家でない人（あなた）が今すぐできる準備」 — 優先順位つきチェックリスト

以下は個人／小規模事業者で実行しやすい順に並べます。実行コストが低く効果が高い順です。

A. 基本の“衛生”（絶対やる）

OS・アプリの自動更新を有効化（脆弱性修正）。(IBM)
バックアップを確実に取る（少なくとも 2箇所、1つはオフライン or バージョン管理）。ランサムウェア対策の最重要施策。(WIRED)
多要素認証（MFA）を必須に（できれば認証アプリやハードキー／パスキー）。パスワードだけは危険。(CISA)

B. 日常運用での注意（習慣化）

機密データを公開型 LLM に入力しない（会社データ、個人情報、APIキー等）。外部サービスに投げる前に必ず内部ポリシーを確認。(CISA)
怪しいメール／リンクは疑ってかかる：フィッシングは今も最大の入口。疑わしければ送信元を別手段で確認。(IBM)
権限最小化：アプリは必要な権限だけ与える。管理者アカウントを常用しない。

C. AI 固有のシンプル対策

公開AIツールの利用ポリシーを確認する（ログ保存やデータ利用規約を読む）。提供側が学習に使うかどうかで扱いが変わる。(CISA)
機密を扱うならセルフホスト or 信頼できるベンダーの専用環境を使う（オンプレ/プライベートクラウド、または明確なデータ隔離を提供する SaaS）。(U.S. Department of War)
プロンプト設計で“漏洩しない”工夫：プロンプトに直接機密を埋め込まない、入出力をログでチェックする習慣を。(NIST Computer Security Resource Center)

D. 企業やチームでやるべきこと（簡易版）

サプライチェーンの確認：外部ライブラリ・サードパーティサービスのセキュリティ確認。SolarWinds の事例を教訓に。(arXiv)
AIモデル・データのガバナンス：誰がどのデータを使い、どこに保存し、どう監査するかを決める。NIST / CISA のガイダンスを参照。(NIST Publications)
従業員に対する AI／サイバー訓練：深刻な攻撃は「人」が入口になることが多いので教育はコスパ高い。(Reuters)

7) 具体的な短期アクション（今日からできること）

重要アカウントに パスキー（対応してれば） or ハードMFA を設定。(CISA)
最重要ファイルは外付けにコピーして オフラインで保管（最新のバックアップ）。(WIRED)
公開LLMに何を投げているか一回棚卸し → 機密データを送っているなら直ちに停止。(CISA)

8) 長期的に考えるべき「心構え」

過去の流れを見ると「攻撃は常に自動化/民主化」してきた（つまり誰でも高度な攻撃ツールを使えるようになった）。守る側も自動化×可視化で対応する必要がある（ログ、SIEM、異常検知、AI を防御にも使う）。(Yeshiva University Online)
AI は防御にも攻撃にも使える「道具」なので、「使い方のルール（ガバナンス）」を先に作ること。政府機関や標準化団体もその方向で動いている。(CISA)

最後に：非専門家に向けた一言アドバイス

「変化は早いけど、基本の衛生（パッチ・バックアップ・MFA）を押さえ、AIツールには機密を入れない」——これだけでリスクは大きく減ります。慣れてきたら、段階的にパスキーやプライベートなAI環境を導入していきましょう。(IBM)

参考にした立場の強い資料（読みやすいやつをピックアップ）: NIST の adversarial-ML レポート、CISA の AI ロードマップ、SolarWinds の解析記事、歴史まとめ（IBM/Thales）等。これらはトレンド把握に有用です。(NIST Publications)

もっと掘り下げたい部分（選んでください）：

個人向けに「30分で整備するチェックリスト（ステップバイステップ）」を作る。
企業向けに「AI導入時の最低限のガバナンス設計テンプレ」を作る。
過去の有名事件（Melissa, SolarWinds, Colonial Pipeline 等）の技術的な仕組みを図で解説する。

どれを作る？それとも別の角度で深掘りする？

メモモン