01
AI による攻撃作業の自動化と、対応の変化
Anthropic・OpenAI・Google・Microsoft の脅威報告を2年分並べました。AI が攻撃のどこで使われているかを整理します。
- 80〜90%
AI が担った、侵入に伴う作業の割合（2025年11月に Anthropic が公表した、1件の諜報活動での値）
- 3件
上場企業とその子会社が公表した、1,000万人分以上の漏えい（2026年1月〜10月5日）。2012〜2025年の合計と同じ数（東京商工リサーチの集計）
- 9件
生成 AI で攻撃の道具を作ったとして検挙された事件（2024年5月〜2026年7月。警察庁の報告と報道で確認）
- 15項目
社員・情報システム担当・経営の立場ごとの、今日からできる備え
このレポートで分かること
AI で変わった攻撃に、何から備えるか
何が起きたか、どこが弱かったか、何から備えるかを、原典の数字と事例で示します。
02
悪用に加え、AI 自身の暴走も
評価中の AI が、Hugging Face のシステムに侵入した件があります。悪意がなくても AI が指示や許可の範囲を外れた事故と、その対策を紹介します。
03
AI の安全策は、外されうる
安全策を外したモデルが、削除しても出回り続ける理由を示します。米国の評価では、DeepSeek の安全策の弱さも分かりました。AI が危険な依頼を断ることは、守りの前提にできません。
04
海外で使われる手口が、日本へ
大規模言語モデル（LLM）が言葉の壁を下げたと、セキュリティ企業は指摘しています。海外で使われる手口が日本でも確認されています。2026年秋の漏えいの公表の続発と、国内の検挙もまとめました。
05
今日からできる備え
社員・情報システム担当・経営の立場ごとに15項目。多くは AI 専用ではなく、多要素認証の例外など昔からの弱点をふさぐことです。
06
AI は、だまされる前提で作る
自社で LLM のアプリや AI エージェントを作るときに守る6つのこと。OWASP の10大リスクとの対応も示します。
収録ページ
収録しているページの例
攻撃の変化、国内の漏えい事例、立場別の対策を、本文と図表で確認できます。図表には数字の出所と時点を記載しています。事実と考察を分けて掲載しています。
目次
- 01AI による攻撃作業の自動化と、対応の変化各社の脅威報告・AI の暴走・AI そのものへの攻撃・各社の対策
- 02AI の安全策は、外されうる安全策の外し方・消しても残るモデル・DeepSeek の評価
- 03小さな AI でも、攻撃の一部はこなせる攻撃演習の結果・55ドルの機器での実験・守る側の AI
- 04海外で使われる手口が、日本へ国内の検挙・2026年秋の漏えい・言葉の壁・海外の事例
- 05今日からできる備え社員・情報システム担当・経営
- 06AI は、だまされる前提で作るプロンプトインジェクション・守りの重ね方・作るときに守る6つのこと
- 07足りないのは、AI × セキュリティの人材技能の不足・国内の公開求人・採るか育てるか
- —結び・用語集・調査方法と注意点・出典組織への5つの問い
対象
こんな方におすすめです
情報システム・セキュリティの担当者AI を使った攻撃の実態と、多要素認証や API キーなど、まず見直す点を確かめたい。
経営・管理部門の責任者送金や本人確認のルール、委託先の管理、AI の利用ルールなど、経営が決めることを整理したい。
AI 開発・DX 推進の責任者自社で LLM のアプリや AI エージェントを作る前に、権限の設計と守りの重ね方を知りたい。
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- PDF・43ページ・図表20本
- 各社の脅威報告・公的機関の統計・研究を原典で照合
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