ヨネシー・F・ヌニェス博士、グローバルサイバーセキュリティ・エグゼクティブ。
10年以上にわたり、ランサムウェアは現代のサイバー脅威の状況を特徴づけてきた。それは病院を閉鎖し、パイプラインを麻痺させ、企業や政府から数十億ドルを搾取した。しかし、さらに壊滅的な可能性を持つ新たなサイバーリスクが出現しつつある：それは私たちの意思決定を支えるデータとモデルに対するAI駆動の整合性攻撃だ。
騒々しく、破壊的で取引的なランサムウェアとは異なり、整合性攻撃は静かで深く悪質である。ファイルを暗号化したり、支払いを要求したりしない。代わりに、住宅ローンの承認や医療資源の配分から自動運転車の誘導やグローバルサプライチェーンの運営まで、重要な選択を行うために私たちが依存するシステムの信頼性を標的にする。
整合性攻撃の仕組み
現代の組織は、膨大な量のデータを処理するために人工知能（AI）と機械学習に依存している。これらのモデルは、それを養うデータと同じくらい優れたものでしかない。攻撃者はデータセットに毒を入れ、トレーニング入力を微妙に変更したり、何千もの企業が知らずに依存しているオープンソースライブラリに悪意のあるコードを導入したりすることができる。彼らはモデルの重みを改ざんし、予測に微妙だが重大な変動を引き起こす可能性がある。
この操作は、結果が間違い始めるまで見えないままかもしれない：ローンを誤って価格設定する信用リスクシステム、がんを誤認識する医療AI、または致命的な経路選択エラーを起こす自律走行車群。ランサムウェア事象とは異なり、迅速な解決策はない。バックアップからの復元では、破損したトレーニングデータや侵害されたアルゴリズムを元に戻すことはできない。
ランサムウェアよりも高いリスク
これらの攻撃は個々のシステムを弱体化させるだけでなく、デジタル信頼の基盤そのものを侵食し、ランサムウェアによって引き起こされる混乱をはるかに超えるリスクをもたらす。
• 派手さよりもステルス性：整合性攻撃は検出を回避するように設計されている。隠れている時間が長いほど、より多くの被害を引き起こす可能性がある。
• システム的規模：単一の汚染されたモデル、データセット、またはライブラリが業界や地域を超えて連鎖し、影響を増幅する可能性がある。
• 経済的・社会的影響：破損したAIは投資を誤導し、サプライチェーンを混乱させ、市場や機関への信頼を侵食する可能性がある。
• 帰属と責任の課題：操作がいつどこで発生したかを証明することは難しく、法的および規制上の対応を複雑にする。
ランサムウェアはダウンタイムを収益化する。整合性攻撃は信頼を収益化する。それらはグローバルビジネスと公共インフラを支える知性層そのものの信頼性を脅かす。画面に身代金メモが一度も表示されることなく、操作された金融市場から侵害された重要インフラまで、潜在的な影響は多岐にわたる。
整合性の時代に備える
組織は防御を進化させなければならない。境界保護とインシデント対応に焦点を当てた従来のセキュリティ管理だけでは不十分だ。将来に備えた戦略には以下が含まれるべきである：
• サプライチェーンセキュリティ：オープンソースコンポーネントとサードパーティのデータフィードの審査と継続的な監視。
• モデルの出所と検証：トレーニングデータに対する強力なガバナンスの確立（毒入れや操作のチェックを含む）。
• 継続的な整合性監視：モデル出力の変動や予期しない変化を検出するための技術の適用。
• AIパイプラインのゼロトラスト：データ取り込み、モデルデプロイメント、APIインタラクションにゼロトラスト原則を拡張する。
行動への呼びかけ
次のサイバー危機は、ロックされたファイルや停止した生産ラインに関するものではない。それは破損した知性—虚偽または操作された情報に基づいて意思決定を行うAIモデル—に関するものになるだろう。企業、政府、規制当局は今すぐに行動し、回復力を構築し、説明責任を確立し、私たちの経済を支えるデジタル信頼の基盤を確保しなければならない。
ランサムウェアが警告の一発だったとすれば、整合性攻撃は地平線上に形成されつつある静かな嵐である。この脅威を早く認識するほど、デジタル世界を再形成する前に備える機会が増える。
