AI で悪用された 832 アカウントを解剖。67% がマルウェア作成、攻撃は静かに『自律化』へ
ふと考えてしまうんですが、ある道具がどれだけ普及したかは、それを悪用する人の手つきにいちばん正直に表れるのかもしれません。
Anthropic が 6 月 3 日、少し重たい報告を公開しました。2025 年 3 月から 2026 年 3 月までの 1 年間、悪意あるサイバー活動を理由に同社が利用停止（BAN）にした 832 アカウントを、MITRE ATT&CK という枠組みに一件ずつ当てはめて分析した、というものです。
MITRE ATT&CK は、攻撃者がどんな手口をどの順番で使うかを整理した「攻撃手口のカルテ」のようなもの。世界中のセキュリティ担当者が共通言語として使ってきた台帳です。その台帳に、AI を使った攻撃を並べてみたら何が見えるか。それが今回の問いでした。
67.3% がマルウェア作成、そして手口は攻撃の「奥」へ
数字を一つだけ覚えるなら、67.3% です。832 アカウントのうち、もっとも多かった AI の使い道が「マルウェア（悪意あるプログラム）を書かせること」で、その割合が 67.3%。AI に攻撃用のコードの下書きをさせる、という使い方が、悪用のいちばん入口に来ていました。
これだけなら「まあ、そうでしょうね」で終わる話かもしれません。気になるのはここから先です。報告は、AI の利用が攻撃の前半（侵入)だけでなく、後半の工程へ広がっていると指摘しています。たとえば横移動（lateral movement）——一度入り込んだ社内ネットワークの中を、気づかれずに別のコンピュータへと渡り歩いていく工程——に AI を使っていたのが 6.5%。数としては小さいのですが、「いちばん難しくて人手のかかる工程」に AI が入り始めた、という意味で重さがあります。
家のたとえで言うなら、これまで AI は「鍵をこじ開ける道具」を作るのに使われていました。それが今は、「入り込んだ後、家の中をどう歩き回って金庫を探すか」の部分まで手伝い始めている。Anthropic 自身の集計では、中リスク以上に分類される活動の割合が、この一年で 33% から 56% へ、おおよそ 1.7 倍に増えたとされています。
「腕の差」が消えていく、という不穏な発見
これ、見方を変えると、もっと静かに不穏な発見があります。
報告によれば、データの中でもっとも技能の低い攻撃者が平均で約 16 種類の手口を使い、もっとも技能の高い攻撃者が約 20 種類。その差が、ほとんどないのです。これまでなら「使っている手口の幅」を見れば相手の腕前が推し量れた。熟練者と素人を見分ける、いわばカルテの読みどころでした。AI がその差を埋めてしまうと、その読みどころが効かなくなる。
Anthropic はここから三つの結論を立てています。AI が攻撃者をより危険にしていること。攻撃がより自律的になっていること。そして、MITRE ATT&CK という長年の台帳が、AI 時代の攻撃をもう十分には捉えきれていないこと。とくに最後の一つ——守る側がよりどころにしてきた共通言語そのものが古びはじめている、という指摘は、答えを急がずに受け止めたいところです。
光と影の両方を見ておきたい
ただ、こうした報告は読み手の側にも慎重さを求めます。Anthropic 自身も、832 件は期間中に停止した全アカウントではなく、手法を評価できるだけの詳細があったケースだと説明しています。脅威を過小評価するのも、過大に煽るのも、どちらも判断を誤らせます。光と影の両方を見ておきたい。
それでも、悪用された 832 件という具体的な事例を、業界共通の台帳に乗せて開示したこと自体には意味があります。Verizon の 2026 年版データ侵害調査報告書（DBIR）にも一部が引用されたとのことで、一社の主張から、業界が参照する観測点へと育ちつつあるのは確かです。
「うちは小さいから狙われない」が、崩れていく
日本の組織にとっても、これは遠い海の向こうの話ではありません。攻撃のコードを書く部分が AI で底上げされるということは、これまで「技術がないから狙われにくかった」中小企業や自治体、病院といった現場の前提が崩れる、ということです。フィッシングメールの文面が自然な日本語になり、攻撃の手順までが半自動で組み上がる時代に、「うちは小さいから大丈夫」は通用しにくくなります。
守る側の打ち手が、特別なものになるわけではありません。多要素認証、ソフトの更新、バックアップ、不審なメールを開かない——基本の積み重ねがいちばん効く、という構図は変わっていない。変わったのは、その基本をサボったときに突かれる速さと巧みさのほうです。
まだ始まったばかり
この一年の数字が、来年どうなっているか。攻撃が自律化するなら、守る側にも自律的に検知し対処する AI が要る、という軍拡のような構図が見えてきます。どこに立って見るかで、景色がまるで変わる話です。怖がりすぎず、けれど侮らず。続きを見ていきたいと思います。
情報元: Anthropic — What we learned mapping a year’s worth of AI-enabled cyber threats
※この記事の本文は生成AIが執筆しています。事実関係は公式一次情報で確認しています。
