拡大する「無差別サイバー攻撃」ーAIに聞くだけで実行された事例も｜Lazuli Executive Briefing 2026.10.29

こんにちは。
Lazuli CEOの萩原です。
いつもLazuli Executive Briefingをお読みいただき、ありがとうございます。

先週に引き続き、被害が拡大しているサイバー攻撃について書こうと思います。

そして、「無差別攻撃」と感じるほど世界中で攻撃被害が出ている状況で、AIがどのように使われているのかも具体的事例を整理したいと思います。

一人の攻撃者が、一国の金融業界を揺るがした

2026年9月下旬から10月上旬にかけて、韓国の銀行が相次いでサイバー攻撃を受けました。

新韓銀行、KB国民銀行、ハナ銀行などで顧客の個人情報やクレジットカード情報が流出し、一部ではシステム障害も起きています。

銀行だけでなく貯蓄銀行やキャピタル会社も被害を受け、数万件の個人情報が流出しました。

金融当局は休日に緊急会議を開き、大統領も強力な対応を指示する事態となっています。

調査したCrowdStrikeによれば、攻撃者は中国で開発、公開されたAI侵入テストツールに、複数のAIモデルを組み合わせていました。

このツールは攻撃のわずか2ヶ月余り前に公開されたものでした。

当局は、特定の企業を狙ったのではなく、AIで複数の金融機関に一斉に攻撃を仕掛け、防御の弱いところを突破したとみています。

最も注目すべきは、CrowdStrikeの結論です。

AIによって、一人の攻撃者が短期間に複数の侵入を実行できた。

国家レベルの組織ではなく、個人とみられる攻撃者が、公開されたAIツールで一国の金融業界を揺るがしたのです。

攻撃者は、盗んだデータをどこで売れるかまでAIに尋ねていました。

明確な計画がなくても、AIがあれば実行できてしまう。これが「無差別」攻撃の実態です。

AIが単独で、侵入から恐喝までやり遂げた

2026年7月、米Sysdigが「JadePuffer」と名付けた攻撃を公表しました。

AIエージェントが、人間の指示なしに侵入から暗号化、恐喝までを実行した、初の記録とされる事例です。

入口は、インターネットに公開されていたAIワークフロー基盤の既知の脆弱性でした。

侵入後、AIは自らデータを抜き取り、認証情報を探し、内部へ広がっていきました。

失敗すれば条件を変えて自動で再試行し、ある場面ではログインの失敗から31秒で修正版を実行しています。

被害組織では、本番環境の設定データ1,342件が暗号化され、元データは削除されました。

しかも暗号鍵は使い捨てで、身代金を払っても元に戻せない状態でした。

ここから読み取れることは2つあります。

一つは、攻撃者が各工程を理解していなくても、AIを設定して標的に向けるだけで攻撃が成立するようになったこと。

もう一つは、入口が企業のAI基盤そのものだったことです。

AI活用を急ぐほど、新しい入口を増やしている可能性がある。この点は、DXを推進する企業は気をつけるべきポイントになります。

CEOの「声」だけで、170億円が消えた

2026年2月、イタリア最大手銀行Intesa Sanpaoloの傘下で、富裕層向け事業を担う子会社が、約9,500万ユーロ（約170億円）を詐取されました。

犯罪者は親会社のCEOになりすまし、子会社の会長にメッセージアプリで緊急の海外送金を依頼しました。さらに信用させるため、AIで再現したCEOの声で電話をかけています。

回収できたのは一部にとどまり、約3,600万ユーロは戻っていません。

子会社の会長は、1か月後に辞任しました。

この事例では、システムへの侵入は一切ありません。

攻撃対象になったのは、経営者の声と、組織内の信頼関係そのものでした。

そして、その責任は経営トップの進退にまで及びました。

日本でも活動する集団が、AIで攻撃ツールを作っている

日本にも直接関わる事例ですが、Cisco Talosは、ランサムウェア集団Qilinの攻撃を受けた環境の調査で、攻撃者が使ったツール群を発見しました。

Qilinは、2026年に日本を狙ったランサムウェア攻撃の約4割を占めるとされる集団です。

見つかったのは、社内の全PCに破壊プログラムを一斉に配布するツールや、バックアップソフトを無効化するツールでした。

これらは、大規模言語モデルの支援で作られた可能性が高いと評価されています。

手法そのものは以前からあるものです。しかしAIによって、経験の浅い実行役でも、高度な破壊ツールを短時間で用意できるようになりました。

とりわけ、バックアップを最初に潰すツールがAIで作られているという事実は、「バックアップがあるから大丈夫」という前提を静かに崩しています。

最近の大型被害（AIの関与は公表されていないもの）

AIの関与は確認されていませんが、同じ構図を示す直近の大型事例です。

• 欧州スーパーの冷蔵設備攻撃（10月）：冷蔵設備メーカーの遠隔制御モジュールを経由し、フランスで約700店舗に影響。冷蔵庫が50℃まで上昇し火災も発生

• IDCFクラウド（10月）：495の企業・自治体に影響し、自前のバックアップがない利用者はデータの復元が困難に

• GMOインターネットグループ（10月）：5,000万ドル（約79億円）の身代金を要求されたが、支払いは拒否。攻撃者は社内で既に指摘のあった脆弱性を悪用していた

いずれも入口は「既知の脆弱性」や「委託先・サービス提供者」です。

AIは、こうした穴を見つけ、突く速度を劇的に上げています。

AI攻撃の構図

Microsoftの2026年版レポートは、AIによって侵入後のデータ持ち出しや横展開が「数日」から「数分」に短縮されたと報告しています。

同時に、これらは新しい攻撃手法ではなく、規模と速度の量的な増加だとも強調しています。

AIは魔法の新兵器ではありません。

熟練者が時間をかけて行っていたことを、誰でも、速く、大量に実行できるようにした。

それが、攻撃が無差別化し、被害が急増している本質です。

正直なところ、「何をどう守ればいいのかわからない」と感じている方も少なくないのではないでしょうか。

脆弱性は年間7万件を超え、攻撃は数分で進み、守るための道具さえ攻撃に使われる。

全部を守りきることは、もはや誰にもできません。

ただ被害事例を見直すと、その多くは既知の穴から入られ、弱いところから崩されています。

失われたのは守り方ではなく、「すべてを守れる」という前提の方なのだと思います。