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急増するAIハッキング、どう防ぐ？調査と検証から導く5層の防御
国内被害の調査、手口の調査、攻撃者視点の検証から、AIハッキングへの対策を5つの層に整理する。多層防御の考え方で、アタックサーフェス管理・ハードニング・アクセス制御・検知と対応・サイバーレジリエンスの順に、点検方法と直し方、生成AIを使う組織の追加対策、着手の順番までまとめる。
話題のAIハッキングを攻撃者視点で実際に検証してみた
AIエージェントを2つの試験用アプリで検証。手法を指定した場合と弱点の探索から任せた場合に、どんな情報を取得できたか。与えた指示、結果、検証の限界を紹介する。
話題のAIハッキング、その手口を特定してみた
AIは攻撃のどこを担うのか。Microsoft・AWS・Mandiantの調査と公開ツールを手掛かりに、認可の不備、盗まれた認証情報、脆弱性からの侵入を予測。図で攻撃経路と対策を整理する。
【2026年】国内の情報漏洩・個人情報流出事例まとめ｜生成AI時代のサイバー攻撃の原因と対策
2026年に国内で初めて公表されたサイバー攻撃473件を整理（10月8日時点）。公表件数は1月29件、9月76件、10月は8日までに38件。公表資料から判断できた169件のうち168件を、当時の対策で防止可能と評価した。国内の事例と海外のAI悪用報告をもとに、対策の優先順位を考える。