自らをバグ報奨金ハンターと称する人物が、脆弱性を発見する近道を見つけたとされる。まず組織に侵入し、その結果得たアクセス権を調べて、報告に値する欠陥を探すという方法だ。
CrowdStrikeは、JavaScript情報窃取マルウェアを、自らをバグ報奨金ハンターと称し、少なくとも9組織から報奨金を得たと主張する人物に関連付けた。PhantomRavenと名付けられたこのマルウェアは、悪意あるnpmパッケージを通じて配布され、Gitやnpmの設定データを含む、開発者の端末や環境から情報を収集する。
重要なのは、CrowdStrikeによると、PhantomRavenが収集したデータが、情報窃取マルウェアのログが一般的に売買されている認証情報市場で販売された形跡はないという点だ。むしろ同社は、運営者が情報とアクセス権を得て脆弱性を発見し、それを既存のバグ報奨金プラットフォームで報告して利益を得る目的で、このマルウェアを作成した可能性が高いと評価している。
バグ探しが不正アクセスに踏み込むとき
正規のバグ報奨金プログラムは、研究者が明確に定められた認可の範囲内で活動することを前提としている。CrowdStrikeの調査結果は、PhantomRavenが、報告可能な脆弱性を探す前にマルウェアでアクセス権を得ることで、その境界を越えた可能性を示している。
The Hacker Newsによると、Koi SecurityとDCODXの研究者がPhantomRavenを初めて発見したのは2025年10月だった。ただしCrowdStrikeによれば、同マルウェアは少なくとも2022年11月から活動している。
PhantomRavenは、開発者にとって有用または正規のものに見えるよう設計された悪意あるnpmパッケージを通じて配布されていた。
Koi SecurityとDCODXが初めて観測した時点では、100個を超える悪意あるパッケージがnpmのディレクトリにアップロードされており、明らかな標的は開発者だった。その情報窃取マルウェアは、npmパッケージに偽装し、端末のフィンガープリントを取得しながら、認証トークン、CI/CDシークレット、IPアドレス、メールアドレス、GitHub認証情報などの情報を被害者の端末からスキャンしていた。
CrowdStrikeによれば、その明らかな目的は認証情報の転売や、従来型のアカウント乗っ取りではなかった。むしろ同社は、運営者が盗み出した情報を使ってバグ報奨金の機会を特定し、複数の業界にまたがる9組織から報奨金を受け取ったと主張していると評価している。
この事案の核心には、異例の流れがある。運営者はマルウェアを通じてアクセス権を得、その可視性を利用してセキュリティ上の弱点を見つけ、さらに発見した内容についてバグ報奨金の支払いを求めたとされる。脆弱性の報告自体は正規の開示プロセスに入った可能性があるが、それを発見するために使われたアクセス権は正規のものではなく、倫理的なジレンマを生んでいる。
LLMがマルウェア開発を支援
CrowdStrikeによるPhantomRavenの分析では、LLMがマルウェアの作成を支援した可能性を示す兆候も見つかり、研究者はその評価の確度を高いと判断した。
研究者がAIの関与を指摘した根拠は、マルウェアのコードに見られる複数の特徴だ。生成コードに関連する統計的パターン、異常に冗長で説明的なコメント、適切に置き換えられていないプレースホルダーコード、重複した実装、その他LLM生成の出力でよく見られるコーディングパターンなどが含まれる。
このマルウェアには、未完成のWebSocketフォールバック機構など、機能が未完了の部分もあり、コードが特に洗練されていなかったことを示している。
この組み合わせが今回の発見を注目すべきものにしている。PhantomRavenは、機能するために高度な設計を必要としなかったのだ。LLMに指示を出し、その出力を改変して、生成されたコードを展開できるだけの技術的知識を持つ攻撃者なら、AIを使ってマルウェア構築に従来必要だった専門知識の一部を補える可能性がある。
この事案から得られる教訓
第1の教訓は、開発者の環境にも本番システムと同じセキュリティ対策が必要だということだ。
開発者の端末には、攻撃者に侵害された1台の端末をはるかに超える範囲への経路を与え得る複数の認証情報やシークレットが保存されている。そのため、開発者のワークステーションやビルド環境自体が魅力的な標的になる。
この事案は、ソフトウェア依存関係を無条件に信頼することの危険性も示している。特にオープンソースソフトウェアは、高い信頼性と結び付けられることが多い。ITチームは、推奨され検証済みの依存関係を指定することで対策に貢献できる。
開発者も、開発ツールに実際に必要な量を超える認証情報やシステムアクセス権を与えないようにすべきだ。
最後に、PhantomRavenは、AIを利用したマルウェア開発が現実のセキュリティ問題を引き起こすために、高度なコードを生み出す必要はないことを示している。マルウェアは不完全だった可能性があるが、価値の高い開発者情報を標的にするには十分機能していた。
これは、AI企業がより厳格なガードレールを高度なモデルに追加し、悪用を防ぐため一部のモデルを認可された当事者に限定している一方で、誰でも利用できるAI支援を使う攻撃者なら、コードが高度に洗練されていなくても機能するマルウェアを作成できる可能性があることを示している。
とはいえ、防御戦略を策定する際には、この点を防御側も考慮しなければならない。
その他のニュース：AIエージェントがPaperCutの脆弱性を悪用し、48カ国395組織の少なくとも440台のサーバーを侵害し、そのうち1回の攻撃ではわずか26秒で11組織に侵入した。