1. 緻密なエンドポイントおよび資産の検出

継続的なセキュリティ強化のためには、現在保有している資産を統合的に点検する必要があります。内部資産がどのような構造を持ち、どのような脅威にさらされる可能性があるかを正確に把握することが重要です。

• 正確な資産の識別: AIの導入に伴い資産が増加するほど、セキュリティチームは「どこを優先して見るべきか」を決定しなければなりません。したがって、IP/ドメインベースで資産を識別した後、精緻な資産信頼性評価に基づいて実際の脅威だけをフィルタリングすることで、対応リソースを削減し、真の脅威に集中する必要があります。

• 脆弱資産マップの作成: 資産間のつながりを視覚的にマッピングし、脆弱な資産のリスク拡張性を予測します。

• 初期脅威モデリング: 配備前にAIシステムの構造と流れを分析し、想定される脅威シナリオを導き出す必要があります。これは単にシステムを理解するだけでなく、どこからどのような侵入が可能なのかを予測して対応するための基盤となります。

2. 脆弱性およびイシュー対応の可視化

企業内で脆弱性が発見された際、すべてのセキュリティ担当者がこれを同時に認識できなければ対応速度が遅れ、脅威が蓄積される可能性があります。技術的な対応も重要ですが、実際には「誰がいつどのような措置を取ったのか」についての明確な共有体制がない場合、同じ問題が繰り返されたり、見落とされたりすることが多くなります。

• AI特化型の脆弱性識別: 認証の回避、セッション乗っ取り、モデルへの悪意あるデータの注入など、実際に発生し得る脅威について点検を行い、隠れた高リスクの脆弱性まで識別するプロセスを経る必要があります。発見された脆弱性はリスク度（緊急・高・中・低）に分類して優先順位を設定し、これに応じた対応戦略を樹立しなければなりません。

• 現況共有レポート: 脆弱な資産のランキングや頻出するタイプなどをレポートとして共有し、優先順位の判断と対応を行う必要があります。

• 内部コミュニケーション体系の構築: セキュリティイシューについて、関連担当者がリアルタイムで状況を共有し、履歴を蓄積しながらインシデントを防止するために、単一のコミュニケーションチャネルを運営する必要があります。

3. 攻撃者の視点での侵入テストの実施

自動化された脆弱性スキャンや内部監査だけでは、複合的な攻撃シナリオを見落としがちです。特にソーシャルエンジニアリングに基づく攻撃、内部者による脅威、多段階の回避攻撃などは、断片的な点検方法では対応が困難です。今必要なのは、実際のハッカーのようにシステムを見つめ、脆弱な経路をそのままシミュレーションしてみることです。

• ホワイトハッカーによるレッドチームテスト: 攻撃者が実際にシステムに侵入する際に使用する手法をそのまま再現する模擬ハッキングを実施します。外部侵入 → 権限昇格 → 内部拡散 → データ奪取までの全プロセスを実戦さながらにテストする必要があります。

• シナリオ中心の点検: MITRE ATT&CKフレームワークに基づき、AIシステムに関連する攻撃技術・戦術を可視化し、企業環境に合わせた最適なシナリオを設計する必要があります。

• 事故対応戦略の樹立: テスト結果をもとに脆弱性の措置を講じるだけでなく、再発防止と対応体系の改善まで行わなければなりません。

AIによってさらに発展するIT環境のために、それに対するセキュリティはよりスマートでなければなりません。
追加のインシデントを予防するためには、攻撃者の視点でシステムを見つめ、継続的に点検し改善する体系が必要です。
AI時代にふさわしい先制的なセキュリティ、今こそ始めるべき時です。