CyberStrikeAI、44体のAIエージェントで日本の組織を標的に

CyberStrikeAIは44体のAIエージェントを使い、日本の組織を標的にした。攻撃の手法と、APAC全域のセキュリティチームが確認すべき点を解説する。

Oct 28, 2026
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攻撃者はAI支援型の侵入テストプラットフォームを使い、日本の組織に対するサイバー攻撃活動を自動化した。セキュリティテスト向けに設計されたツールが、悪意ある活動も加速させ得ることを示す事例だ。

2026年10月のキャンペーンには、偵察、侵害の試み、報告を専門のAIエージェントに連携させられるオープンソースプラットフォーム、CyberStrikeAIが関与していた。研究者は、少なくとも16の日本の組織が攻撃関連の活動を受けたことを確認したが、すべての標的への侵入成功は立証していない。

日本およびアジア太平洋地域のセキュリティチームにとって、懸念は必ずしも新しい攻撃手法ではない。AI支援ツールが、複数の組織にまたがって既知の弱点を特定し、検証する速さにある。

CyberStrikeAIは攻撃の複数段階を自動化

「The Hacker News」によると、TrendAIの研究者は、CyberStrikeAIが44体のAIエージェントを使って偵察、侵害、報告を自動化していたことを突き止めた。

「AIによって攻撃者の人員は増えたが、やっていることは今も鍵のかかっていないドアを探すことだ」と研究者は述べた。

少なくとも19の組織が、うち少なくとも16は日本の組織だったが、検証活動を受けた。プラットフォームは標準化された報告書と証拠インデックスを作成したが、すべての標的で侵害に成功したことを示すものではない。この作戦は、次のような懸念を裏付ける具体例となる。 攻撃ツールとして使われるAIエージェント。

残る2つの環境では、異なるAIの役割が関与していた。LLMがオペレーターを支援し、公開状態にあった地理情報システムのサーバーを侵害するキャンペーンが行われた一方、別のオペレーターは主に、ネットワーク機器を標的とするスクリプトの開発にAIを使っていた。研究者は、3つの作戦に同じオペレーターが関与していた証拠を見つけていない。

別のARTEX活動が日本の懸念に追い打ち

The Japan Newsによると、東京を拠点とするGMO Cybersecurity by Ieraeは、約80社の日本企業を標的にしたと報じられた攻撃で、ARTEXとみられる活動を確認した。調査では、金融、保険、電子商取引、デジタルギフトカード分野の標的が確認された。ARTEXはCyberStrikeAIとは別のものであり、両調査の標的数を合算すべきではない。

同紙はまた、日本の当局がAIの悪用の可能性を調べていると報じた。一方、JPCERT/CCは、別の攻撃環境でClaude Codeの兆候を確認した。

TrendAIによると、CyberStrikeAIのオペレーターは台湾と香港の組織も標的にしており、今回の発見は、次の動向を追うAPACの防御担当者にも関係する。 台湾に影響を及ぼすAIエージェントの脅威。これらの事例全体で共通のオペレーターが関与していることは確認されていない。

日本およびAPACの防御担当者は既知の弱点に対処すべき

対象となる日本の組織では、自動スキャンによって設定ミスや未適用のパッチがあるサービスを見つけられる前に、インターネットに公開されたシステムを確認することが優先される。管理者はVPNゲートウェイ、ファイアウォール、リモート管理インターフェースなど、外部からアクセス可能なアプリケーションを調べたうえで、短時間に行われたスキャンや認証試行の繰り返しがないかログを確認すべきだ。

「企業はAIを使い、コンピューターシステムを脆弱性がないか徹底的に調べるべきだ」と、S & J Corp.の三輪信夫社長はThe Japan Newsに語った。組織は、認可された評価の後に修正対応を行うべきであり、弱点を特定するだけではシステムの安全は確保できない。

APAC全域のセキュリティチームは、次の3点を優先すべきだ。

  • 露出を減らす:外部資産を棚卸しし、不要なインターフェースを無効化し、デフォルトの認証情報を削除したうえで、 悪用可能な脆弱性へのパッチ適用を優先する。
  • IDを保護する:リモートアクセスと管理者アクセスには多要素認証を必須とし、日本語など地域の言語で作られた偽のログインページを見分けられるよう従業員を訓練する。
  • 検知して封じ込める:VPN、Web、ID、エンドポイントのログを相関分析し、自動化された探索、想定外の特権アクセス、外部へのデータ転送を検出する。子会社や地域チームをまたいで、対応のエスカレーション手順をテストする。
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Aviatrixは、侵入に成功された場合の被害を抑えるため、ネットワークのセグメンテーションと外向き通信の制御強化も推奨している。

セグメンテーションによって、攻撃者が侵害したシステム間を自由に移動するのを防げるほか、外部接続を監視すれば、コマンドアンドコントロール活動や不審なデータ転送の検知に役立つ。

44体のエージェントによる作戦は、攻撃者がサイバー攻撃の複数の段階を自動化できる速さを浮き彫りにした。日本の組織とAPAC全域のセキュリティチームにとって優先すべきなのは、公開されたシステムを早期に特定し、不審な活動を検知し、攻撃者が機密データや重要インフラに到達する前に脅威を封じ込めることだ。

関連記事: 日本のGMOとPark24で発生したサイバー攻撃では、不正取引による損失を受けて顧客への補償が行われ、別のデータ侵害では数百万件のアカウントが影響を受けた。

Kezia Grace Jungco

Kezia Jungco is a technology writer and researcher specializing in artificial intelligence, data analytics, CRM software, cloud infrastructure, cybersecurity, and emerging business technologies. With more than five years of experience evaluating software platforms and technology solutions, she helps business leaders understand the tools and trends shaping the future of work.

Kezia has extensive hands-on experience testing and analyzing generative AI platforms, chatbots, natural language processing (NLP) tools, CRM systems, and business software. Her work focuses on translating complex technologies into practical insights that help organizations make informed decisions about technology adoption, operational efficiency, and digital transformation.

As a staff writer for TechnologyAdvice, Kezia covers AI innovation, business applications of machine learning, data-driven technologies, cloud computing, cybersecurity, and sales technology. Her background in journalism, research, and education enables her to combine rigorous analysis with clear, accessible reporting for both enterprise and consumer audiences.

Kezia holds a bachelor's degree in Development Communication with a major in Development Journalism from the University of the Philippines Los Baños. She has also completed professional training in artificial intelligence, data privacy, and information security. Her work has been featured in TechnologyAdvice, TechRepublic, eWeek, Datamation, and Selling Signals, where she helps readers navigate a rapidly evolving technology landscape with practical, research-driven guidance.

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