エージェント型ランサムウェアの登場により、人工知能（AI）がサイバー攻撃をどう変えていくのかに懸念が広がっている。
あらかじめ定義されたスクリプトや人間のオペレーターに依存する従来のランサムウェアとは異なり、エージェント型ランサムウェアは、ほとんど人の介入なしに判断を下し、障害に適応し、攻撃を実行できる。
このことがセキュリティリーダーにとって何を意味するのかを詳しく理解するため、先日、MitigaのCOO兼共同創業者であるMitigaに、Sysdigの最新のJadePuffer研究がもたらす影響についてメールで話を聞いた。
エージェント型ランサムウェアの主なポイント
- JadePufferは、エージェント型ランサムウェアが変化する状況に適応しながら、偵察、認証情報の窃取、ラテラルムーブメント、暗号化を自律的に実行できることを示している。
- 従来の自動化ランサムウェアとは異なり、エージェント型ランサムウェアは、ほとんど人の介入なしに臨機応変に対応し、攻撃経路を再計画し、マシンの速度で動作できる。
- エージェント型ランサムウェアが主に悪用するのは、インターネットに露出したシステム、既知の脆弱性、脆弱な認証情報管理、過剰な権限など、従来からある弱点だ。
- 組織は、認証情報管理の強化、インターネットに露出した範囲の最小化、振る舞い検知の導入、インシデント封じ込め措置の事前承認によってリスクを低減できる。
- 防御側は、ますます自律化するサイバー脅威に対処するため、AIを活用した検知・対応と人間による監督を組み合わせるべきだ。
JadePufferが自動化ランサムウェア攻撃をどう変えるか
Parnes氏は、JadePufferの意義は、自動化という概念そのものよりも、AIエージェントが攻撃中に動的に適応できる点にあると考えている。
完全に自動化されたランサムウェアキャンペーンは何年も前から存在しているが、JadePufferは、偵察、認証情報の窃取、ラテラルムーブメント、永続化、暗号化など、攻撃の各段階に対応できるAIエージェントを実証した。
Parnes氏によれば、最も意義深い進歩は、エージェントが臨機応変に対応できる能力だ。
以前の自動化攻撃のように固定された意思決定ツリーに従うのではなく、このAIエージェントは、失敗した行動を特定し、別の経路を見いだし、人間の関与なしに目的に向かって進み続けることができた。
このキャンペーンは依然として、露出したインフラや既知の脆弱性を標的にしていたが、リアルタイムで再計画できる能力は、攻撃者の能力における重要な進化を示している。
エージェント型ランサムウェアが従来の検知に突きつける課題
この適応力は、防御側にとって重大な意味を持つ。
Parnes氏は、多くのセキュリティ運用が、攻撃者は攻撃の各段階の間に時間を必要とすると想定しており、それによってアナリストがアラートを調査して対応する機会が生まれると指摘した。
自律型AIエージェントはマシンの速度で動作することでその時間を大幅に圧縮し、検知と封じ込めに使える猶予を短くする。
また同氏は、AI主導の攻撃は、作戦中にエージェントが手法を絶えず変化させられるため、従来の侵害の痕跡では特定がますます難しくなる可能性が高いと警告した。
こうした新たな能力があるにもかかわらず、Parnes氏は、エージェント型ランサムウェアをまったく新しいセキュリティ問題と捉えるべきではないと注意を促した。
同氏の見解では、攻撃は依然として、インターネットに露出したサービス、既知の脆弱性、適切に管理されていない認証情報、過剰な権限など、従来からある弱点を悪用している。
AIエージェントはまったく新しい攻撃経路を生み出すのではなく、攻撃者が既存の弱点をより効率的に見つけ出し、悪用できるようにするだけだ。
CISOが自律型ランサムウェア攻撃に備える方法
今後30～90日で備えを進めるCISOに対し、Parnes氏は3つの優先事項に注力するよう推奨した。
第1に、組織は、不要なシークレットの排除、露出した認証情報のローテーション、特権アクセスの制限、デフォルトパスワードの削除によって、認証情報管理を強化すべきだ。
第2に、セキュリティチームは、露出したシステムを棚卸しし、悪用可能な既知の脆弱性、特にAIおよび開発インフラ全体に存在する脆弱性の修正を優先することで、インターネットに露出した攻撃対象領域を縮小すべきだ。
最後に、組織は振る舞い検知と、主にシグネチャベースの検知に頼るのではなくマシンの速度で対応できる、事前承認済みの封じ込め措置に投資すべきだ。
Parnes氏はまた、インシデント対応戦略も、自律型の脅威とともに進化させなければならないと考えている。
攻撃者が行動の合間に停止することを前提とした静的なプレイブックに依存するのではなく、組織はインシデント発生前に、侵害されたホストの隔離、認証情報の失効、セッションの終了といった封じ込め措置をあらかじめ定義しておくべきだ。
また同氏は、演習を、攻撃が数時間ではなく数分以内に進行することを想定して実施し、実際のインシデントが発生する前にセキュリティチームが手順上のボトルネックを特定できるようにすることを推奨している。
AIが組織によるエージェント型ランサムウェアへの防御をどう支援できるか
今後について、Parnes氏は、組織は防御運用にもAIを取り入れる必要があると予想している。
自動化された検知、テレメトリーの相関分析、初動トリアージ、事前承認済みの封じ込めによって、防御側は自律型の攻撃者に歩調を合わせられる。
ただし同氏は、戦略的な意思決定、事業上のリスク評価、法的な検討、説明責任は、人間による監督下に置くべきだと強調した。
サイバーセキュリティの両側でAIエージェントがますます一般的になる中、組織は、進化する脅威に対処するため、マシンの速度による自動化と、強固なIDセキュリティ、認証情報管理、振る舞い検知を組み合わせるべきだ。