AI対応サイバー犯罪イニシアチブの演習で浮かび上がったガバナンスの課題
提供: フォーティネットジャパン
本記事はフォーティネットジャパンが提供する「FORTINETブログ」に掲載された「AIサイバー犯罪演習が明らかにする集団防御について」を再編集したものです。
米国で掲載ブログの抄訳です 2026年10月31日土曜日
AI対応サイバー犯罪は、検知から対応へとつながる意思決定に対する圧力を高めています。セキュリティチームが攻撃を認識していても、組織は誰が行動を承認できるのか、どのような情報を共有できるのか、またはお客様やパートナーといつコミュニケーションを取るべきかについて、依然として不確実な場合があります。攻撃者が作戦を加速し、防御側が利用できる証拠を不明瞭にするにつれて、これらの未解決の問題は管理がより困難になります。
これは、フォーティネット、カリフォルニア大学バークレー校の長期サイバーセキュリティセンター(CLTC)、バークレーリスク・セキュリティラボ(BRSL)、およびその他のパートナー間の協力であるAI対応サイバー犯罪イニシアチブによって実施された一連のテーブルトップ演習から得られた中心的な教訓です。
CLTCとの私の付随分析「サイバー危機時の対応方法を誰が決定するのか? 3つのテーブルトップ演習がAI対応サイバー犯罪について明らかにしたこと」は、これらのセッションから浮かび上がったガバナンスの課題を検証しています。フォーティネットの観点から、これらの調査結果は、共同研究への貢献が重要である理由を強調しています: 集団防御を改善するには、組織がどのように共に意思決定を行うか、そして攻撃者がどのように活動するかを理解する必要があります。
研究と運用経験の結びつき
CLTC研究パートナーとして、フォーティネットはイニシアチブの立ち上げを支援し、その研究と演習に直接貢献してきました。シンガポールでは、プロジェクトリーダーのGil Baram博士とS. Rajaratnam国際関係学院の事務局長室の准研究員であるHelena Huangと共に、テーブルトップ演習の主導を支援しました。このような実務者の関与は、AI対応サイバー犯罪のより広範な影響に関する学術研究を、インシデントが実際にどのように展開するかに基づいたものにします。
フォーティネットはまた、研究をより広い聴衆に届けることを支援しました。RSAC 2025では、フォーティネットはCLTC、BRSL、南洋理工大学の専門家と共に、FortiGuard Labsからの脅威インテリジェンスと共にイニシアチブについて議論しました。その交流は、研究されているシナリオと、犯罪者がどのようにAIを採用しているかの観察を結びつけるのに役立ちました。
パブリックセクター、学術界、業界の専門知識のこの組み合わせは、参加者が単一の組織の可視性や権限を超えて広がる問題を検証するのに役立ちます。セキュリティプロバイダーは、政府が必要とする証拠を保持している場合があります。企業は、自社のエクスポージャーを理解するために、サプライヤーの調査に依存する場合があります。そして重要なことに、1人の参加者が行った決定は、他のすべての人が利用できる選択肢を変える可能性があります。
この取り組みは、CLTCのサイバーセキュリティフューチャーズ2030プロジェクトへのフォーティネットの以前の参加にも基づいています。両方の取り組みを通じて、シナリオプランニングは、リーダーが前提を疑問視し、現在の計画では適切に対処できない可能性のある状況に備えるための構造化された方法を提供します。
これらの視点を同じシナリオに持ち込むことで、イニシアチブは、実際のインシデントがそれらを重大なものにする前に、矛盾する前提を明らかにする機会を創出します。その結果得られた教訓は、演習に参加した組織以外の組織にも情報を提供できます。
3つの演習が明らかにしたこと
演習を通じた進展は示唆に富んでいます。バークレーでの初期の議論では、AIがフィッシング、なりすまし、偵察をより容易にする可能性について検討されました。シンガポールでのイベントでは、インシデントレスポンスおよびクリティカルなインフラストラクチャ全体における混乱への影響が探求されました。テルアビブでのオペレーション・ブラック・アイスでは、なりすまし、サプライヤーの侵害、ランサムウェアが単一の危機に統合され、競合する圧力の下での意思決定がテストされました。
これらのセッション全体を通じて、参加者は脅威を理解することが多かったものの、どのような行動を取ることができるかを判断するのに苦労しました。繰り返し発生する3つの問題は、セキュリティリーダーからの特別な注意に値します。
・第一に、重大な決定が信頼できる答えよりも先に到来しました。カリフォルニア大学バークレー校では、参加者は帰属が未解決のままクライアントに助言する必要がありました。同様に、シンガポールでは、侵害の明確な理解に先立って公的ガイダンスへの圧力がありました。したがって、実際的な課題は、特定の行動に対してどの証拠が十分であるかを決定し、混乱を招くことなく不確実性を伝える方法を決定することです。
・第二に、対応義務が衝突しました。シンガポールのシナリオでは、エネルギー、輸送、水道システムが同じ対応期間内に圧力を受けました。テルアビブでは、法的承認、取締役会への通知、規制当局への開示が注目を競い合いました。このような問題に対処するために、プレイブックは同時発生する要求を考慮し、競合する優先事項をどのように解決するかを確立する必要があります。
・第三に、情報と権限が分割されていました。カリフォルニア大学バークレー校のシナリオでは、民間企業がフォレンジックデータを保有していた一方で、政府が行動するための関連する権限を保有していました。参加者は循環的な依存関係に遭遇しました。共有には帰属が必要でしたが、帰属は共有に依存していました。このシナリオは、個別には合理的な要件が集団的な対応を妨げる可能性があることを示しています。
もちろん、これらはシミュレートされたインシデントであり、調査結果はその文脈で理解されるべきです。それでも、異なる管轄区域にわたって同様の困難が繰り返し発生することは、リーダーが自身の対応体制を検討するための有用な基盤を提供します。
プレッシャーの下でコラボレーションを機能させる
運用上の意味は明確です。脅威インテリジェンスは、それを受け取る人々が行動する権限と確立された関係を持っている場合に、より大きな価値を提供します。検出速度の向上は、エスカレーションと調整における回避可能な遅延を取り除く取り組みと組み合わせる必要があります。
組織は、インシデント発生前に意思決定権限を定義することから始めることができます。セキュリティ、法務、コミュニケーション、エグゼクティブチームは、どの決定を自分たちが所有し、どれが協議を必要とし、意見の相違をどのようにエスカレートするかを理解する必要があります。これらの取り決めは、複数の緊急の要求が同時に到着したときに実践されるべきです。
外部調整も同様の注意に値します。パートナーは、調査中にどのような情報を共有できるか、その情報への信頼度をどのように示すか、通常の接続が中断された場合にどのチャネルが利用可能であり続けるかを確立する必要があります。その後、演習では、サプライヤーが侵害された場合や複数のセクターが影響を受けた場合に、これらの取り決めが維持されるかどうかをテストする必要があります。
AI支援による検出とトリアージは、チームがより迅速に情報を処理するのに役立ちますが、リーダーはそれらの出力がどのように行動に情報を提供するか、また人間の承認がどこで必要かを判断する必要があります。技術的能力と意思決定権限の関係をテストすることは、その投資を効果的にするための重要な部分です。AIはシグナルと意思決定の間の時間を圧縮できますが、その決定に対する説明責任は、行動する権限を持つ人々に残る必要があります。
CLTCとのフェーズ2に向けて
フェーズ1は、フォーティネットが2027年に開始するCLTCとのイニシアチブのフェーズ2に向けて、継続的なコラボレーションのための強固な基盤を提供します。これは、攻撃が確立された意思決定プロセスよりも速く進む場合に、防御者がどのように対応できるかについての実践的な質問を特定しました。
価値ある次のステップは、提案された改善がプレッシャーの下で持ちこたえるかどうかを評価することです。より明確な意思決定権限は遅延を減らすことができるでしょうか? パートナーは、帰属が不確実なままであっても有用な証拠を共有できるでしょうか? AI支援による分析は、説明責任を維持しながら、リーダーがタイムリーな意思決定を行うのに役立つでしょうか? フェーズ1は、より広範なサイバーセキュリティコミュニティがこれらの問いに答えるための基盤を構築します。
この取り組みに対するフォーティネットの貢献は、個々のお客様環境を超えた責任を反映しています。共同演習や研究に参加することで、運用経験を他の防御者が適用できる教訓に変換することができます。CLTCとの継続的な協力は、これらの教訓を基盤として、AI対応サイバー犯罪に対する集団的対応を強化する機会を提供します。
CLTCのAI対応サイバー犯罪イニシアチブと、この協力の基礎となる研究をご覧ください。
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