AIを使った攻撃への備え
「GLM-5.3」とは？AIが既知の脆弱性を悪用！NIST評価で分かった能力と条件
Z.aiのAIモデルGLM-5.3を紹介。NISTとAnthropicによる既知の脆弱性の評価を基に、AIと検査用ツールの役割、得点率と成功件数の違い、開発・運用で確認したい点を図と表で整理する。
攻撃してきたのはBotかAIか？おとりサーバーで見分ける手がかりを探してみた
おとりサーバーのCowrieが返すメッセージに指示を置き、AIが従うかを隔離環境で検証。操作ログとAIの最終報告を照合し、BotとAIを見分ける手がかりと判定の限界を調べた。
「ARTEX」とは？AIで侵入テスト、派生ツールでペネトレーションテスト以外にも用途が拡大
ARTEXはAIエージェントで侵入テストを行うツール。公開当時の使い方、本家の公開停止、派生ツールで加わったログ調査・検知ルール評価や「武器庫」の機能を、公開資料から解説する。
「A2B攻撃」とは？アプリに脆弱性がなくても情報漏洩する理由と自社APIで確かめる対策
A2B攻撃とは、公開Androidアプリの解析結果を悪用して接続先サーバーを狙う手法だ。NICTの注意喚起を基に、情報漏洩につながる認可などの不備、AIによる解析の効率化と、自社のAPIとバックエンドで確かめるA2B攻撃の対策を、点検から暫定対策・修正まで解説する。
「REA」とは？AIがリバースエンジニアリングでアプリを完全再現！？
REAは、AIエージェントにリバースエンジニアリングの解析機能を提供するOSS。電卓やゲームの機能を再現する公式例、解析できる対象、導入前に確認する権限とAIへのデータ送信を解説する。
なぜAIハッキングによるサイバー攻撃は、既存のセキュリティ対策で防げないのか
脆弱性診断やペネトレーションテストで対策してきたはずなのに、なぜ防げないのか。検査の対象外、正規の認証や権限の悪用、診断後の変更から、既存の対策で防ぎきれない理由と、生成AIが残る弱点を狙いやすくする仕組みを説明する。
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AIハッキング対策
AIハッキング対策を、国内被害の調査、手口の調査、攻撃者視点の検証から5つの層に整理する。まず確かめる5つのことを先に示し、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ハッキングはどこから始まるのか。Webアプリ・API、サインイン・認証承認、管理画面・リモート接続、従業員の端末の4群から、手法・原因・事例・ツールを追う。侵入後の遠隔操作・情報窃取・横展開・権限昇格も整理する。
