TV-01CRITICAL
LLM生成フィッシング
取引先や上司の文体を模倣した、誤字のない自然な日本語の詐欺メールが大量に生成されます。従来の「怪しい日本語」で見抜く訓練が通用しません。
COUNTER > 送信元認証の監査、文脈異常の検知、実践型訓練
// 00 CONTEXT
攻撃は、
人の速度を超えた。
生成AIにより、自然な文面の詐欺メール、本人そっくりの音声、脆弱性探索の自動化が、高度な技術を持たない攻撃者にも手の届くものになりました。攻撃の「量」と「速度」が、根本から変わりつつあります。
一方で、多くの組織では、専任のセキュリティ人材や24時間の監視体制を持てていません。人手による確認と、年に一度の診断だけでは、この変化に追いつくことは困難です。
必要なのは、攻撃を待って受け止める防御ではなく、兆候と弱点を先に見つけて手を打つ、先回りの防御です。
// 01 THREAT VECTORS
AIが変えた、6つの攻撃
Labsが重点的に観測・検証している脅威と、それぞれへの対策の方向性です。
TV-02HIGH
ディープフェイクなりすまし
経営者の声や顔を合成し、電話やビデオ会議で送金や情報提供を指示する手口です。数十秒の音声があれば複製できる段階に来ています。
COUNTER > 承認フローの多要素化、合言葉運用、検証手順の設計
TV-03CRITICAL
自律型の脆弱性探索
AIエージェントが公開資産を常時スキャンし、脆弱性の発見から悪用までを自動で連鎖させます。公開から悪用までの時間が短くなっています。
COUNTER > 攻撃対象領域の継続監視、修正の優先順位付け
TV-04HIGH
プロンプトインジェクション
社内に導入したAIチャットやAIエージェントに、悪意ある指示を紛れ込ませ、情報漏えいや不正な操作を引き起こします。
COUNTER > AIアプリの診断、権限設計、入出力の監視
TV-05CRITICAL
AI加速型ランサムウェア
侵入後の内部偵察、権限昇格、データ選別をAIが効率化し、検知されるまでの猶予が短くなっています。
COUNTER > 異常行動の検知、自動隔離、バックアップ検証
TV-06ELEVATED
サプライチェーン汚染
公開パッケージやAIモデル、プラグインに不正なコードを混入させ、利用者を一斉に侵害します。
COUNTER > 依存関係の棚卸し、取り込み前の検証
// 02 DEFENSE ARCHITECTURE
観測から学習まで、止まらない防御ループ
AIによる自動化で速度を、専門家の判断で正確さを担保します。対応の結果は研究と検知ルールに還元され、防御は回るたびに強くなります。
- 01OBSERVE
観測
公開資産、ログ、脅威情報を継続的に収集
- 02ANALYZE
分析
相関分析とAIによる異常の判定
- 03PREDICT
予測
攻撃経路を推定し、先に塞ぐ箇所を特定
- 04RESPOND
対応
隔離、遮断、修復を、承認ルールに沿って実行
- 05LEARN
学習
結果を研究と検知ルールに還元
LEARN ⟶ OBSERVE : feedback loop
// 03 COMMAND CENTER
状況を、ひと目で。
お客様ごとのリスク状況、検知、対応履歴を一つの画面で共有します。
AEGIS / CONSOLE / tenant: demo-corp画面イメージ・デモデータ
0
SECURITY SCORE
▲ 改善余地あり
ASSET SURFACE
0
公開ドメイン
0
公開ポート
0
要修正の脆弱性
0
緊急
DETECTIONS / 7 DAYS
RECENT EVENTS
- CRIT旧VPN機器に既知の脆弱性対応中
- HIGH類似ドメインの新規登録を検知監視中
- HIGH役員宛のなりすましメール隔離済
- MED管理画面がインターネットに公開修正済
- LOWTLS証明書の期限が30日以内通知済
// 04 SERVICES
対策サービス
現状把握から運用まで、必要な段階に応じて組み合わせて導入できます。
AG-01ASSESS
診断
攻撃者の視点で、現状を可視化する。
- 外部公開資産の棚卸し(ASM)
- Web・ネットワーク脆弱性診断
- クラウド設定の監査
- リスク評価レポートと改善計画
TERM > スポット / 2〜4週間
DETAIL →AG-02WATCH
常時監視
変化と兆候を、見逃さない。
- 攻撃対象領域の継続スキャン
- 漏えい情報・なりすましドメインの監視
- ログ相関による異常検知
- 重要度別のアラート通知
TERM > 継続 / 月次レポート
DETAIL →AG-03RESPOND
対応支援
初動の速さが、被害の大きさを決める。
- インシデント初動の支援
- 封じ込めと影響範囲の調査
- 復旧と再発防止策の策定
- 承認制から段階的に自動化
TERM > 契約時に対応範囲を定義
DETAIL →AG-04SIMULATE
模擬攻撃
攻撃者より先に、弱点を見つける。
- AIを用いた攻撃シナリオの再現
- ペネトレーションテスト
- AI生成フィッシング訓練
- ディープフェイク対応訓練
TERM > 書面で合意した範囲のみ
DETAIL →AG-05AI-GUARD
AIセキュリティ
導入したAIを、攻撃の入口にしない。
- LLMアプリ・AIエージェントの診断
- プロンプトインジェクション耐性評価
- 権限とデータ連携の設計レビュー
- AI利用ガイドラインの策定
TERM > スポット / 継続
DETAIL →AG-06ADVISE
顧問・体制構築
仕組みとして、守れる組織へ。
- セキュリティ方針・規程の整備
- ISMS等の認証取得支援
- 取引先からのセキュリティ要求への対応
- 経営層・従業員向け研修
TERM > 継続 / 月次定例
DETAIL →// 05 AEGISGUARD LABS
研究が、
防御の土台になる。
Labsは、AIを使った攻撃手法と防御手法を、隔離された検証環境で研究する部門です。攻撃者と同じ技術を理解することで、まだ広まっていない手口にも備えます。
$ labs --publications
> 脅威レポート・技術記事を準備中です。
> 公開開始までお待ちください_
LAB-01STARTING
生成AIによる社会工学攻撃
生成文面、音声、映像を使った詐欺手法の検証と、見抜くための指標づくり。
LAB-02STARTING
自律型攻撃エージェント
AIエージェントによる偵察・侵入の自動化を、隔離環境で再現し防御側の検知点を研究。
LAB-03STARTING
LLMアプリケーションの安全性
プロンプトインジェクション、データ漏えい、権限逸脱の評価手法の開発。
LAB-04STARTING
防御の自動化
検知から隔離・修復までを、安全に自動化するための判断基準と運用設計。
// 06 OPERATING PRINCIPLES
攻撃者の技術を扱うからこそ、守る一線
P-01
同意と適法性
診断や模擬攻撃は、書面で許可を得た対象・期間・手法に限定します。攻撃者への反撃(ハックバック)は行いません。
P-02
データ最小化
お預かりする情報は目的に必要な範囲に限り、保管期間と廃棄方法を事前に取り決めます。
P-03
責任ある開示
研究で発見した脆弱性は、開発元と調整した上で公開します。悪用可能な詳細は公開しません。
P-04
誠実な説明
「絶対に防げる」とは言いません。リスクと限界を正直に説明し、判断材料を提供します。
// 07 ENGAGEMENT
導入の流れ
- 01
ヒアリング
事業内容、守るべき資産、現在の体制を伺います。
- 02
診断・提案
現状を診断し、優先度つきの対策と費用を提示します。
- 03
導入
監視・対応の仕組みを、業務を止めない形で導入します。
- 04
運用・改善
定例報告と改善を繰り返し、防御を育てていきます。
// 08 FAQ
よくある質問
Q01「能動的な防御」とは、攻撃者への反撃のことですか？+
いいえ。お客様の環境内で、攻撃の兆候や弱点を先に見つけ、検知・隔離・修復を行うことを指します。攻撃者の環境への侵入や反撃は、法令に抵触するおそれがあるため行いません。
Q02診断や模擬攻撃は、どの範囲で行いますか？+
事前に合意し、書面で許可いただいた対象・期間・手法の範囲に限り実施します。第三者のサービスが関係する場合は、その事業者の規約も確認します。
Q03自動対応で、業務が止まることはありませんか？+
導入初期は、検知後に担当者の承認を経て対応する方式から始めます。誤検知の傾向を確認しながら、自動化する範囲を段階的に広げます。
Q04専任のセキュリティ担当がいなくても依頼できますか？+
はい。専任担当がいない組織を特に想定しています。窓口となる方を一人決めていただければ、技術的な判断材料はこちらで整理してお伝えします。
Q05社内で使っているAIツールの安全性も見てもらえますか？+
はい。AG-05 AIセキュリティで、LLMアプリやAIエージェントの診断、利用ガイドラインの策定を行います。
Q06絶対に攻撃を防げますか？+
完全な防御を保証できる対策は存在しません。侵入される可能性を下げ、侵入された場合でも早く気づき、被害を小さく収めることを目指します。
// 09 CONTACT
まずは、現状の確認から。
不安に感じていること、確認したいことをお知らせください。内容を伺い、必要な対策を整理してご提案します。
脆弱性のご報告 > /.well-known/security.txt