AIを悪用した攻撃 - Cyber SEC TSM | サイバーセキュリティTSM

## AIを悪用した攻撃

### 概要

AI（人工知能）技術の進化に伴い、サイバー攻撃も高度化しています。攻撃者はAIを利用して従来の攻撃手法を強化し、新たな攻撃手法を開発しています。以下に、AIを悪用した主要な攻撃手法とその詳細を説明します。

### AIを利用した標的型攻撃

標的型攻撃 (Spear Phishing)**

• **概要**: 特定の個人や組織を狙ったフィッシング攻撃。AIを用いてターゲットに合わせた内容を生成し、攻撃の成功率を高める。
• **手法**:

 - 自然言語処理 (NLP) を用いて、ターゲットの興味や関心に基づいたメールやメッセージを生成。
 - ソーシャルメディアや公開情報を分析し、ターゲットの特性を学習。

なりすましの巧妙化**

• **概要**: AIを用いて、特定人物の声や文体を模倣し、信頼性の高いなりすましを行う。
• **手法**:

 - 音声合成技術 (Voice Cloning) を用いて、ターゲットの声を模倣。
 - テキスト生成モデルを用いて、ターゲットの文体を模倣したメールやメッセージを作成。

### AIを利用したマルウェア生成

バリアント（亜種）の生成**

• **概要**: AIを用いて、既存のマルウェアの亜種を自動生成し、検出を困難にする。
• **手法**:

 - 生成モデル（例えば、Generative Adversarial Networks, GANs）を用いて、既存のマルウェアコードを基に新しい亜種を生成。
 - マルウェアのコードを多様化し、シグネチャベースの検出を回避。

### システムの脆弱性発見の効率化

脆弱性発見**

• **概要**: AIを利用して、システムやアプリケーションの脆弱性を自動的に発見し、攻撃に利用する。
• **手法**:

 - 機械学習を用いて、コードベースの脆弱性を自動検出。
 - 自動化されたペネトレーションテストツールを利用して、システムの脆弱性を効率的に探索。

### ディープフェイク

概要**

• **ディープフェイク (Deepfake)**: AI技術を用いて、映像や音声を偽造する技術。
• **手法**:

 - GANsを用いて、実在する人物の映像や音声を偽造し、誤情報を拡散。
 - 政治的な操作や名誉毀損、詐欺行為に利用される。

### 敵対的サンプル（Adversarial Examples）

概要**

• **敵対的サンプル**: AIモデルに誤認識を引き起こすために意図的に作成されたデータ。
• **手法**:

 - AIモデルが誤った出力をするように、微細なノイズを追加。
 - 画像認識モデルに対して、視覚的にはほとんど変化のない画像を与え、誤分類を引き起こす。

### プロンプトインジェクション

概要**

• **プロンプトインジェクション**: 自然言語処理モデルのプロンプトに悪意ある入力を挿入し、予期しない応答を引き出す。
• **手法**:

 - テキスト生成モデルに対して、悪意ある質問や命令を含むプロンプトを入力し、機密情報を漏洩させたり、誤情報を生成させたりする。

### データポイズニング

概要**

• **データポイズニング**: AIモデルの訓練データに悪意あるデータを混入させ、モデルの性能を低下させる攻撃。
• **手法**:

 - 訓練データセットに意図的なエラーやバイアスを含むデータを挿入し、モデルの学習を歪める。

### モデルインバージョン攻撃

概要**

• **モデルインバージョン攻撃**: AIモデルの出力から、元の訓練データを逆推定する攻撃。
• **手法**:

 - モデルの予測結果と内部の状態を分析し、訓練データの特徴を再構築。

### メンバーシップ推測攻撃

概要**

• **メンバーシップ推測攻撃**: 特定のデータポイントがモデルの訓練データセットに含まれているかどうかを推測する攻撃。
• **手法**:

 - モデルの出力の違いを分析し、特定のデータポイントが訓練データに含まれているかを推測。

### まとめ

AI技術の進化により、サイバー攻撃も高度化しています。攻撃者はAIを利用して攻撃の精度を高め、新たな手法を開発しています。防御側もAIを活用してこれらの新たな脅威に対応する必要があります。攻撃者の手法を理解し、適切な防御策を講じることが重要です。