AWS Threat Intel、600台超のFortiGateデバイスへの侵入を確認

AWS Threat Intelは、AIが600台を超えるFortiGateデバイスのハッキングに利用されたことを確認した。

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Ken Underhill
Ken Underhill
Feb 23, 2026
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金銭目的のサイバー犯罪者が、特定のソフトウェア脆弱性を悪用することなく、商用の生成AIツールを使って55カ国にある600台を超えるFortiGateデバイスを侵害した。

この「キャンペーンは、公開された管理ポートと単要素認証で保護された脆弱な認証情報という、AIが未熟な攻撃者による大規模な悪用を後押しした根本的なセキュリティ上の欠陥を突くことで成功した」と、Amazon Integrated SecurityのCISOであるCJ Mosesは投稿で述べた

AI主導のFortiGate攻撃の実態

このキャンペーンは、サイバーセキュリティにおけるある現実が広がっていることを浮き彫りにしている。AIによってサイバー犯罪への参入障壁が下がっているのだ。

Amazon Threat Intelligenceによると、ロシア語話者で金銭目的の個人または小規模グループとみられる脅威アクターは、複数の商用LLMサービスを使い、確立された攻撃手法を数百の潜在的な標的に対して拡大した。

高度な新しいエクスプロイトを開発するのではなく、攻撃者は自動化とAI支援のスクリプトを利用して既知の手法を増幅し、一般的な弱点を大規模侵害の機会へと変えた。

侵入活動は、公開されたFortiGateの管理インターフェースを体系的にスキャンすることから始まった。

攻撃者は443、8443、10443、4443など、一般的に使用される管理ポートを標的にし、本来インターネット上で公開されるべきではない、インターネットに面したデバイスを特定した。

そこから脅威アクターは、使い回しの認証情報や脆弱な認証情報、デフォルトの認証情報を使って認証を試み、単要素認証だけで保護されたアカウントを標的にした。

この手法は単純だが効果的だった。認証に成功すると、攻撃者はFortiGateの完全な設定ファイルをダウンロードした。

これらのファイルには、次のような機密情報が含まれている。

  • SSL-VPNの認証情報(復元可能なパスワードを含む)
  • 管理者アカウントの認証情報
  • ファイアウォールポリシーとルーティングルール
  • ネットワークトポロジーの詳細とIPsec設定

攻撃者はこうしたデータを手にすると、AI支援のPythonスクリプトを使って設定ファイルを解析・復号し、認証情報を抽出して、内部ネットワーク環境をマッピングした。

内部システムを可視化した後、攻撃者は横方向に移動した。

その活動には、Active Directoryの偵察や、MeterpreterやMimikatzなどの利用可能なツールを使ったDCSync攻撃が含まれており、NTLMパスワードハッシュを取得していた。

これにより攻撃者は権限を昇格させ、侵害した環境内で支配範囲を拡大できた。

バックアップ基盤、特にVeeam Backup & Replicationサーバーも意図的に標的となった。

これらのシステムは、特権認証情報を保存していることが多く、ランサムウェア攻撃における重要な制御ポイントでもあるため、金銭目的の攻撃者にとって価値が高い。

バックアップ基盤を侵害すれば、攻撃者は追加の認証情報を抽出できるだけでなく、破壊的な攻撃から組織が復旧する能力も弱められる。

重要なのは、この攻撃者が高度なエクスプロイト開発能力を示していなかった点だ。パッチが適用されたシステムや強化された環境に直面すると、攻撃者は苦戦した。

Amazonの研究者は、攻撃者が既知の脆弱性であるCVE-2019-7192やCVE-2023-27532などの悪用を試みた際に、繰り返し失敗する様子を観測した。

適応したり新たな手法を設計したりするのではなく、攻撃者は通常、強化された標的を放棄し、より脆弱な標的へと焦点を移した。

AI時代にサイバーレジリエンスを強化する

AIによって一般的な攻撃手法の自動化と大規模展開が容易になるなか、組織は脅威アクターがより効率的かつ高頻度で活動することを想定すべきだ。

この変化に対応するには、一度きりの修正ではなく、セキュリティの基本、重層的な対策、継続的な検証を一貫して実行する必要がある。

  • 管理インターフェースのインターネット公開を排除し、管理者アクセスを信頼できるネットワークに限定し、すべてのMFAをVPNおよび特権アカウントに適用する。
  • 管理者およびVPNの認証情報を定期的に変更して認証情報の衛生管理を強化し、パスワードの使い回しを排除し、強力なパスワードポリシーを適用するとともに、特権アクセス管理を導入して、恒常的なドメイン管理者権限をなくす。
  • ネットワークをセグメント化して横方向の移動を制限し、ドメインコントローラーとバックアップ基盤を分離するとともに、ゼロトラストの原則を最小権限およびジャストインタイムのアクセス制御とともに適用する。
  • DCSync権限を制限してActive Directoryを強化し、可能な場合はレガシー認証プロトコルを無効化し、レプリケーション関連の活動や権限昇格の活動を注意深く監視する。
  • ロギング、テレメトリ、振る舞いの監視を強化し、異常なVPN活動、設定ファイルのエクスポート、認証情報の悪用を検知するとともに、AWSのツールを活用する。
  • バックアップ基盤を保護して分離し、バックアップソフトウェアにパッチを適用し、認証情報ストアを保護するとともに、復旧能力を維持するために不変のバックアップを実装する。
  • 定期的にインシデント対応計画を、認証情報の悪用やAIで強化された攻撃シナリオを想定した机上演習を通じてテスト・改善し、迅速な検知、封じ込め、復旧を確実にする。
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これらの対策を総合的に講じることで、侵害時に被害が及ぶ範囲を抑え、組織のレジリエンスを強化できる。

AIがサイバー犯罪への参入障壁を下げる

このキャンペーンが防御側に示す重要な教訓は、生成AIに伴う最大のリスクが必ずしも高度なゼロデイエクスプロイトではなく、既知の攻撃手法を効率的に自動化することだという点にある。

生成AIツールがより広く利用可能になるにつれて、スキルが低〜中程度の攻撃者でも、認証情報の悪用、設定ミス、公開サービスを容易に大規模展開できるようになり、日常的な侵入試行の量と速度が増している。

このAIを利用した攻撃環境において、組織はセキュリティアーキテクチャを見直し、ゼロトラストソリューションを導入して暗黙の信頼を排除し、横方向の移動を制限するとともに、認証情報を起点とする攻撃の影響をより適切に封じ込めようとしている。

Ken Underhill

Ken Underhill is an award-winning cybersecurity professional, bestselling author, and seasoned IT professional. He holds a graduate degree in cybersecurity and information assurance from Western Governors University and brings years of hands-on experience to the field.

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