自動化されたサイバー攻撃の時代が急速に近づいているが、多くの組織はそれに追従する備えができていない。AIデータセキュリティ企業であるCohesity（コヒシティ）は本日、調査会社のVanson Bourneに委託して作成した「グローバル・サイバーレジリエンス」レポートを発表した。同レポートは、世界11カ国の従業員1000人以上の組織に所属する3200人のITおよびセキュリティの意思決定者を対象に調査を実施したものだ。
コヒシティのレポートによると、4分の3の組織（76％）が、重大なサイバー攻撃からの復旧において、RTO（目標復旧時間）を超過したと報告しており、平均して計画していた復旧時間の約2倍の時間を要していた。同時に、同調査では最先端の「フロンティアAI」の脅威に対する準備不足も浮き彫りになり、現在の復旧計画でフロンティアAIの脅威に耐えられると回答した調査参加者はわずか3％にとどまった。
レポートによると、組織がサイバー復旧プロセスを阻害する5つの思い込みを抱いているという。その思い込みとは、1）基幹システムが復旧すれば業務を安全に再開できる、2）復旧対応が必要な際に意思決定者が適切な情報にアクセスできる、3）システムとデータの依存関係が十分に可視化されている、4）復旧を開始する前にインシデントを完全に封じ込め、安全に再開できる、5）大幅な後戻りをすることなく段階的に復旧を進めることができる、というものだ。
この発表は、Anthropic（アンソロピック）のCEOであるダリオ・アモデイが、AIモデル開発の減速を求めるエッセイを公開してから1週間も経たないタイミングで行われた。アモデイはその投稿の中で、OpenAIのエージェント集団が協力してサードパーティのシステムをハッキングしたHugging Face（ハギングフェイス）のインシデントに言及し、より強力なエージェントの群れ（スウォーム）が「壊滅的な被害をもたらした可能性がある」と警告していた。
レジリエンスとエージェント・スウォーム
フロンティアモデルの向上に伴い、AIの攻撃能力はますます高度化している。今年4月、アンソロピックは主要なすべてのオペレーティングシステム（OS）やウェブブラウザの脆弱性の悪用を含め、脆弱性を発見してそれらを連鎖（チェーン）させることができるモデル「Mythos（ミュトス）」を発表した。それ以降、GPT-5.6 Solが関与したハギングフェイスのインシデントが発生したほか、アンソロピックは「Claude（クロード）」などのモデルが外部システムに侵入した事例を4件開示している。
コヒシティのCEO兼社長であるサンジェイ・プーネンにとって、この複雑化する脅威環境への答えは「レジリエンス（回復力）」だ。「私は過去10〜15年にわたり、セキュリティ分野のさまざまな動きを見てきた。しかし、この『ポストMythos』の世界におけるレジリエンスへの、また万が一攻撃を受けたときにどう対処すべきかという点への関心の高さは、これまでに見たことがない」。ハギングフェイスの侵害のようなインシデントに直面したとき、「最も重要な指標は、いかに迅速に復旧できるかということになる」とプーネンは語る。
同氏は、企業の間でレジリエンスの向上や、「ミニマム・バイアブル・カンパニー（実用最小限の企業状態：顧客へのサービス提供を継続し、極めて重要な業務を維持できる企業の最小限の構成）」の構築への関心が高まっていると付け加える。とはいえ、コヒシティの調査によると、ミニマム・バイアブル・カンパニーを正式に文書化し、ストレスチェック（負荷テスト）を実施している回答者はわずか22％にとどまった。さらに、78％の回答者が、自社のサイバー対応・復旧計画は、復旧期間中における重要業務の維持や顧客へのサービス提供よりも、システムの復元に重点が置かれていると認めている。
プーネンは、ストレスチェックは地震や火災への備えの訓練に似ていると言う。「ここサンフランシスコやベイエリアでは、常に地震のリスクに対処しなければならない。そのため、どのビルでも、特に20階や30階の高層ビルにいる場合は、地震や火災に備えた避難手順を訓練する必要がある」とプーネンは述べる。「サイバーセキュリティにおけるそれが、ストレスチェックと呼ばれるものだ」
ストレスチェックの欠如は、脆弱性を連鎖させて広範なシステム、インフラ、アプリケーション、業務機能へのアクセスを奪う高度なAI支援型脅威に直面した際、組織が重要業務を復旧させる備えがどれだけできているかという懸念を抱かせる。
攻撃型AI対防御型AI
AIツールの高度化に伴い、攻撃者と防御者の双方がこれらのツールを自らの業務に利用している。本日発表されたマッキンゼー・アンド・カンパニーの報告書「テクノロジートレンドの展望 2026年版」によると、AIはサイバーセキュリティの戦いにおいて双方を武装させており、企業のネットワーク防御を支援する同じツールが、攻撃者の迅速な侵入をも手助けしていると指摘している。
例えば、IBMの「X-Force脅威インテリジェンス・インデックス」では、外部に公開されているアプリケーションの脆弱性を悪用した攻撃がわずか1年で44％急増し、これが活動中のランサムウェアや恐喝グループの49％増加を後押ししたと記録している。
「変化し、よりエージェント型（自律型）へとシフトする脅威環境に備えるには、テクノロジー以上のものが必要だ。先進的な組織は、現代の環境をオペレーティングモデル（事業運営体制）や働き方を再考する好機と捉え、自律型、自動化、あるいは手動であっても、より迅速で効率的なプロセスを可能にしようとしている」と、マッキンゼー・アンド・カンパニーのパートナーであるチャーリー・ルイスは電子メールで筆者に語った。
「セキュリティ組織は、進化するモデルに遅れずについていき、バックログにある脆弱性を解消し、自社における自律型AIの導入をガバナンス（統治）しながら、これらの転換を進めている」とルイスは述べる。同氏はさらに、マッキンゼーはAIを用いたネットワーク容量管理によってネットワークの復元力と稼働率が向上していることも確認しており、これが防御面におけるAIの活用例であると付け加えた。
ルイスは、オペレーティングモデルを再考することで、より迅速な検知、トリアージ（優先順位付け）、対応が可能になると主張する。同様に、コヒシティの調査でも、過去12カ月間に重大なサイバー攻撃を経験した組織は、対応および復旧の幅広いプロセスでAI対応ツールを使用していると報告しており、5分の4（80％）が、脅威検知、原因分析、復旧のオーケストレーション、クリーンな復元ポイントの特定などの分野において、これらのツールが「中程度から極めて大きな貢献をした」と回答している。
「予防」はどうなのか？
スピードもまた、セキュリティ業務においてより重要な要素となりつつある。特に顕著なのは、脆弱性が発見されてからそれが悪用されるまでの猶予期間が縮まっていることだ。Google（グーグル）の「M-Trends」レポートによると、脆弱性の悪用までに要する平均時間は2025年に推定マイナス7日まで短縮した。つまり、修正パッチがリリースされる前に脆弱性が悪用されていることを意味する。
Mythosやその他の強力な商用・オープンソースモデルが市場に登場するにつれ、攻撃者は脆弱性を発見し悪用するためのより多くのツールを手に入れることになる。なぜこれほど多くの組織がセキュリティインシデントの特定と封じ込めに苦慮しているのかという問いに対し、アプリケーションセキュリティのスタートアップ企業で、本日、自律的にセキュリティ脆弱性を修復できるツール「Wingman」のリリースを発表したStackHawk（スタックホーク）の共同創業者兼CEOであるジョニ・クリッパートは、「答えは数学（比率）にある」と語った。
「セキュリティチームは、エンジニアリング部門が実際に何をリリースしているのかを完全に把握したことは一度もない。業界では以前から、セキュリティ専門家1人に対してエンジニアが約100人という比率が指摘されてきた。その比率であっても、セキュリティ担当者はアタックサーフェス（攻撃対象領域）のカタログ化すら追いつかず、デリバリーのスピードに合わせてテストを行うことなど到底不可能だった」とクリッパートは述べる。
クリッパートは、セキュリティインシデントが突飛で特殊な欠陥によって引き起こされることは滅多にないと指摘する。インシデントは、一般的な脆弱性、SQLインジェクション、不適切なアクセス制御などが、テストされないままリリースされ、セキュリティチームがその存在に気づく前に、それらを発見した攻撃者によって連鎖的に悪用されることで発生する。
「この状況から抜け出す唯一の方法は、セキュリティを『コードが書かれた後に行うもの』として扱うのをやめることだ。テストと修復はコード生成の瞬間に組み込まれなければならず、それはマシン（機械）によって行われなければならない。なぜなら、コードを書くマシンのスピードに対抗できるのは、同じくマシンだけだからだ」とクリッパートは言う。
より強力なAI主導の脅威に備えるため、セキュリティチームはマシンの速度で脆弱性を特定し緩和することに取り組むだけでなく、侵害が発生した後に重要業務を可能な限り迅速に復旧させるレジリエンスを備える必要がある。
