AIがWAFすり抜け攻撃、防御は予防重視へ転換

AIセキュリティ実務ガイド 編集部 ・ 読了目安 約2分 ・ 一次情報をAIが要約し、公開前に人間の編集者が確認しています

かんたんに言うと

AIが休みなくWebサイトの弱点を探し、防御システムの網の目をすり抜ける攻撃パターンを作るようになった。従来のパッチ対応だけでなく、事前に守りを固める発想への切り替えが必要になる。

AIセキュリティとの関連: 生成AIがWeb攻撃の自動化と検知回避に使われる実例で、AI悪用攻撃の典型パターンとして選定した。

一次情報(公式アドバイザリ・CVEレコード等)は確認できていません。本記事は下記の報道をもとに作成しています。

何が起きたか

Akamai Technologiesの中西一博氏によると、AnthropicやOpenAIなどが手がける高性能な生成AI（フロンティアAI）の登場で、Web攻撃の様相が変わりつつあるという。AIは未知の脆弱性を大量に発見し、悪用のためのエクスプロイトコードを数分で生成できるとされる。人力なら数日〜数週間かかる作業だ。さらにAIは、WAF（Web Application Firewall、不正なリクエストを検知・遮断する仕組み）の検知ルールをすり抜けつつ、標的アプリには正しく命令が通る「難読化」パターンを大量に自動生成・試行するという。研究者の検証では、AIが生成したSQLインジェクション（データベースを不正操作する攻撃）の派生パターンが、オープンソースWAF「ModSecurity」の検知を89％、「AWS WAF」の検知を約41％の確率で回避したと報じられている。クロスサイトスクリプティング攻撃でもModSecurityの80％を突破したとされる。Akamaiは自社のクラウド型WAFで、AIが生成したとみられる難読化攻撃の試行を実際に検知しているという。

誰に・どう影響するか

大企業では、公開Webサイトや多数のAPI（外部システム連携用の窓口）を運用しているケースが多く、AIによる自動探索の標的になりやすい。既存のWAFルールだけに頼った運用では、検知漏れのリスクが高まる可能性がある。中小企業も油断はできない。バイブコーディング（生成AIを使ったアプリ開発）の普及でセキュリティ検証が不十分なコードが量産されるリスクが指摘されており、開発リソースが限られる中小企業ほど影響を受けやすい面もある。委託先のWebシステムやSaaSが同様の攻撃を受ければ、間接的な情報漏えいにつながる恐れもある。

今すぐやるべきアクション

• WAFの検知ルールを最新の難読化パターンに対応させ、定期的に見直す
• WAF単体に依存せず、複数の防御層を組み合わせる多層防御を検討する
• 生成AIで開発したコードもセキュリティレビューの対象に含める
• 自社が利用するAPIの棚卸しを行い、攻撃対象領域を把握する
• パッチ適用の迅速化とあわせて、脆弱性を作り込まない予防的な開発体制を強化する

重大度の判定理由

重大度「高」: 実際の悪用試行を観測との報道だが被害規模は不明、検証は研究者によるもので条件次第で影響範囲は広い