AIが目まぐるしいスピードで発展し、企業の生産性向上に引き続き貢献することが期待されている状況において、カスペルスキーの専門家は、AIを過度に信頼し、検証を怠ることによるリスクについて警告しています。これらのギャップは、サイバー犯罪者によって、技術的な脆弱性に依存することなく、ユーザーの信頼を利用するだけで攻撃を実行するために利用されています。
悪者は、ユーザーがAIエージェントを過度に信頼していることをどのように利用しているのでしょうか?
最近、Kaspersky GReAT研究グループの専門家は、2026年に92,000件のAIサービスを偽装した攻撃を発見しました。そのうちのほぼ半分(49%)がChatGPTアプリケーションを偽装、18%がClaudeを偽装、18%がGeminiを偽装しています。
これらはすべて合法的なアプリケーションであり、AIエージェント(AIエージェント)との作業プロセスにおいて重要な役割を果たしており、ソフトウェア開発環境で最初から使用されるツールでもあります。しかし、悪意のある者は、これらのアプリケーションへの信頼を利用して、それらを使用する人々自身を攻撃するために偽のバージョンを配布します。
さらに、サイバーセキュリティの専門家は、AIエージェントソフトウェアの形で偽装された15,000以上のマルウェアサンプルを発見しました。これらのマルウェアグループには、トロイの木馬、スパイウェア、エクスプロイトコード、マルウェアダウンロードコード、マルウェアインストールコード、およびバックドアマルウェアが含まれます。
AIソフトウェアの形で偽装されていても、すべてが実際のマルウェアの有害な機能を持っています。偽のアプリケーションを実行するだけで、ユーザーは意図せずに攻撃者が内部情報を盗み、デバイスのリモートコントロールを設定する条件を作り出す可能性があります。
Kaspersky GReATのセキュリティ研究専門家であるSojun Ryu氏も、AIの開発と応用に関連する別のリスク、つまりオープンソースコンポーネントを指摘しました。
2026年3月に発生したAxiosを標的としたサプライチェーン攻撃は、サイバー犯罪者がより多くの被害者にアクセスできるように、ますます多くの人々が信頼するソフトウェアコンポーネントを標的にしていることを示しています。
Axiosは、世界で最も一般的に使用されているJavaScriptライブラリの1つであり、毎週1億回以上のダウンロードがあり、17万以上のソフトウェアパッケージに統合されています。攻撃者は最初にAxiosプロジェクトの責任者のコンピューターに侵入し、次にソースコードリポジトリ上のプロジェクトアカウントにアクセスし、その後、悪意のあるコードを含むバージョンをリリースします。
推奨事項
生産性が企業の運営効率と収益性を決定する要因になりつつある状況において、柳氏は、企業が安全を確保しながら生産性を維持するのに役立つ多くの推奨事項を提示しました。
企業は、ソフトウェア開発に使用される外部コンテンツと内部リソースの間に明確なセキュリティ境界線を設定する必要があります。同時に、企業は、統合開発環境(IDE)だけでなく、拡張機能、ワークスペース、およびAIエージェントに割り当てられたアクセス権限のセキュリティも強化する必要があります。
さらに、同氏は、企業はソフトウェアが開発環境に導入される方法を厳密に管理するとともに、システム内で発生するすべての活動を監視する必要があると述べました。目標は、承認を要求する手順を増やすことではなく、安全なプロセスをユーザーにとって最もシンプルで効果的な選択肢にすることです。
