日本では9月16日から10月5日までの約3週間で、情報漏洩やその可能性を公表した企業・組織が21に上った。
対象件数の単純合計は延べ約4370万件。
一つのハッカー集団が日本に一斉攻撃を仕掛けたわけではない。攻撃時期も違えば、侵入経路も違う。
それなのに、結果だけを見ると一斉攻撃を受けたような状態になっている。
なぜ、こんなことが起きるのか。
世界に目を広げると、サイバー攻撃そのものの「量」と「速度」が変わり始めている。
世界では1週間に512件
サイバー攻撃情報を集約するHackmanacによると、9月30日から10月6日までの1週間に確認・報告されたサイバー攻撃は512件。
68カ国に及んだ。
米国だけで106件。政府・軍・法執行機関への攻撃が85件。「Critical」と評価された攻撃も98件あった。
Hackmanacの数字は、公開情報やダークウェブ上の犯行声明などを集計したものだ。
世界で実際に発生した攻撃の全数ではない。公表されない事件がある一方、攻撃者側の主張も含まれる。
それでも、毎週数百件規模の攻撃情報が世界各地から積み上がっている。
日本だけで突然、サイバー攻撃が始まったわけではない。
世界全体で攻撃が常態化している。
Qilin「世界最悪のセキュリティ体制を持つ国のひとつ」
10月7日、国際的なランサムウェア集団「Qilin」がJNNの取材に応じた。
きっかけは、Qilinの中心メンバーとみられるロシア国籍の男が大阪市内で拘束され、ドイツ側へ身柄を引き渡されたことだった。
Qilinは男が仲間かどうかの明言を避けながら、世界で300人を超える匿名の人物と協力関係にあると主張した。
そして日本について、
「世界最悪のコンピュータセキュリティ体制を持つ国のひとつ」
と評価した。
さらに、日本企業や政府機関への攻撃は今後増える可能性があり、「脅しではなく専門家としての見解」だとしている。
もちろん犯罪集団自身の発言だ。
自分たちの存在を大きく見せる意図も考えなければならない。
ただ、実際に世界各地で攻撃を続ける側が、日本を狙いやすい対象と見ていることは軽視できない。
AIが変えたのは「穴の数」ではない
企業のセキュリティホールが、2026年になって突然大量に生まれたわけではない。
古いWebサーバー。
更新されていないソフトウェア。
VPN。
クラウドの設定ミス。
漏れた認証情報。
委託先。
こうした弱点は以前からあった。
変わり始めているのは、それを探す側だ。
Verizonの「2026 Data Breach Investigations Report」では、侵入経路が判明したデータ侵害のうち、脆弱性の悪用が31％。
19年間続くDBIRで初めて首位となった。
これまで首位だった認証情報の悪用は13％まで低下した。
さらにVerizonは、AIによって既知の脆弱性が実際の攻撃に利用されるまでの時間が、従来の数カ月から数時間へ縮まり得ると指摘している。
企業が修正する速度が同じなのに、攻撃側が穴を見つける速度だけ上がればどうなるか。
以前なら見つからずに済んだ穴まで、攻撃対象になる。
AIは企業の穴を作っているのではない。
昔からある穴を、より速く、より大量に探せるようにしている。
6時間未満で攻撃システムを構築
Google Threat Intelligence Groupは9月、攻撃者がAIエージェントを利用した実例を報告している。
侵害したクラウド環境でAIを利用し、大量の第三者認証情報を集める仕組みを、計画から構築、実行まで6時間未満で作り上げた。
単にAIへ「コードを書いて」と頼んだわけではない。
調べる。
試す。
失敗する。
修正する。
次の作業へ移る。
人間が担当してきた複数の工程にAIが入り始めている。
一人で数十の被害者を並行処理
Anthropicが9月に公表した脅威レポートでも、同じ変化が確認されている。
AIが偵察、侵入、認証情報収集、データ窃取まで関与。
一人のオペレーターが数十の被害者を並行して扱った事例があり、侵害が2〜3時間で完了したケースも確認された。
攻撃者が突然100倍賢くなったわけではない。
攻撃者一人あたりの生産性が上がった。
ここが重要だ。
一人の攻撃者が10社、50社を調べる。
別の攻撃者も同じことをする。
一つの巨大な一斉攻撃がなくても、結果として世界中で同時多発的な被害が起きる。
AIのサイバー能力は約4.7カ月で倍増
英国のAI Security Instituteは、AIが自律的に処理できるサイバータスクの長さについて、2024年末以降、約4.7カ月ごとに倍増してきたと推計している。
一部の最新モデルは、その成長曲線をさらに上回った。
これは実際の企業を自由に攻撃させた実験ではない。
管理された評価環境での能力測定だ。
それでも、
「AIがハッカーを補助する」
段階から、
「AIが複数の攻撃工程を自分で進める」
段階へ近づいていることは見える。
31秒で失敗を修正したJADEPUFFER
その象徴が、2026年7月にSysdigが報告した「JADEPUFFER」だ。
Sysdigは、これをLLMによって最初から最後まで動かされた、初めて文書化されたエージェント型ランサムウェア作戦と評価している。
インターネットに公開されたLangflowの脆弱性から侵入。
AIエージェントが偵察、認証情報収集、横展開を行い、本番データベースに対する破壊的な恐喝処理まで進んだ。
特に象徴的なのが、途中でログインに失敗した場面だ。
AIは失敗を認識し、処理を修正。
31秒後には再試行した。
人間なら、エラーを読み、原因を考え、コードを書き直す。
その試行錯誤まで自動化され始めている。
7分で100回を超える削除を試行
9月25日にはMicrosoftが、JADEPUFFERと関連する「Storm-3168」のAzure上での活動を公表した。
侵害されたクラウド環境を調査した後、攻撃側は破壊活動を開始。
約7分間で、Azure Storageアカウントの削除を100回以上試みた。
対象となったストレージの多くは実際に削除された。
35分間では、破壊や認証情報収集に関係する操作が150回を超えている。
一方、すべてに成功したわけではない。
複数のAzure SQLデータベースも同時に削除しようとしたが、使用したAPIのバージョンが対応しておらず、削除はすべて失敗した。
Azure Site RecoveryやAzure Backupの保護ロックについても削除を試みたが、こちらも成功していない。
この事例では、身代金要求も、データを外部へ持ち出したことも確認されていない。
それでも、
侵入後に環境を調べる。
破壊する対象を探す。
認証情報を集める。
バックアップや復旧手段まで狙う。
こうした大量の処理を短時間で実行する方向へ、攻撃が進化していることは分かる。
ランサムウェアは「暗号化ソフト」ではなくなった
以前のランサムウェアは比較的分かりやすかった。
パソコンやサーバーのファイルを暗号化する。
そして、
「元に戻してほしければ金を払え」
と要求する。
現在は違う。
まずデータを盗む。
システムを止める。
バックアップや復旧手段も狙う。
支払わなければ盗んだ情報を公開すると脅す。
さらにAIが入れば、その前段階にある標的探索、脆弱性調査、コード修正、データ選別まで高速化できる。
ランサムウェアそのものより、
犯罪を実行する仕組み全体が自動化され始めている。
IPAでもAIリスクが初登場3位
日本側も、この変化を認識している。
IPAの「情報セキュリティ10大脅威2026」組織編は、
1位 ランサム攻撃による被害
2位 サプライチェーンや委託先を狙った攻撃
3位 AIの利用をめぐるサイバーリスク
となった。
AIは初選出で3位だ。
ただし、IPAがいうAIリスクは攻撃側だけではない。
社員が生成AIへ機密情報を入力してしまう。
AIが生成した内容を十分確認せず業務で利用する。
攻撃者がAIを利用してサイバー攻撃を容易化・巧妙化する。
すべてを含んでいる。
つまりAIは、
外から企業を攻撃する道具にもなり、内側から情報が漏れる入口にもなり得る。
一斉攻撃ではないのに、一斉攻撃のように見える
直近の日本企業の情報漏洩を、すべてAIで説明することはできない。
しかし、個別の事件でAIが使われたかどうかだけを見ていると、大きな変化を見落とす可能性がある。
攻撃対象を探す速度が上がる。
脆弱性を調べる速度が上がる。
コードを作る速度が上がる。
失敗を修正する速度が上がる。
同時に狙える企業数が増える。
一人の攻撃者が10社を見る。
別の攻撃者が50社を見る。
AIエージェントがその作業を並列化する。
そうなれば、一つの攻撃集団が指揮していなくても、
一斉攻撃ではないのに、一斉攻撃されたような状態
は起こり得る。
「サイバーパンデミック」は大げさなのか
直近1週間だけでHackmanacが集計した攻撃は512件、68カ国。
日本だけではない。
米国も、中国も、ロシアも、欧州も、アジアも攻撃を受ける。
金銭目的のランサム集団。
政治目的のハクティビスト。
国家を背景に持つ攻撃グループ。
個人の犯罪者。
目的の違う攻撃者が、同じインターネット上で同時に活動している。
そしてAIによって、一人ひとりが処理できる攻撃量まで増えていく。
「サイバーパンデミック」は正式な専門用語ではない。
それでも、世界中で別々の攻撃が同時多発し、一つを止める前に次の攻撃が走り始める状態を表す比喩として、以前ほど大げさには聞こえなくなってきた。
日本企業の情報漏洩多発は、その一部なのか
Qilinの「世界最悪のコンピュータセキュリティ体制を持つ国のひとつ」という言葉を、そのまま事実として受け取る必要はない。
だが、日本では大規模な情報漏洩が相次ぎ、ランサムウェア被害も高い水準にある。
その一方で世界では、AIを使って大量の標的を調べ、攻撃を修正しながら高速に回す仕組みが実際に動き始めている。
企業側の穴が突然増えたのではない。
攻撃者が、その穴を見つけられる確率が上がった。
これまでのサイバー攻撃は、人間がAIを使うものだった。
これからは、
AIが標的を探し、 AIが侵入を補助し、 AIが失敗を修正し、 AIが次の標的へ向かう。
日本企業の情報漏洩多発を考えるうえで、この変化を無関係とは考えにくくなっている。
