カスペルスキーの調査によると、AI がハッカーの足跡を消去

まとめ

• サイバー犯罪者による遺伝子人工知能の使用により、攻撃の検出はますます困難になっています。
• AI が生成したフィッシング コードとメッセージは、セキュリティ アナリストが依存していた人間による痕跡を削除します。
• AI によって生成されるテキストとコードは標準化されており、攻撃の実行に役立つ典型的な言語上のエラーやパターンはありません。
• FunkSec グループのキャンペーンや 2025 年のリベンジホテル攻撃に見られるように、攻撃者は大規模な言語モデルを組み込んでマルウェアを開発しています。

AI がデジタル指紋を消去し、サイバー攻撃の特定が困難になる

サイバー犯罪者が攻撃に遺伝子人工知能を使用することが増えているため、追跡はますます困難になっています。これは、新しいデータから明らかになる主な結論であり、ハッカーが使用する手法の急速な変化を浮き彫りにしています。によって生成されたコードとフィッシング メッセージ AI 彼らは、セキュリティアナリストがそのような脅威を検出するために通常信頼している人間の「指紋」を除去します。

その専門家によると グローバル調査分析グループ (素晴らしい） の カスペルスキー、攻撃者は人工知能を多用してコードを記述し、フィッシングメールを作成し、攻撃のための運用コンテンツを作成しています。人間が作成したマテリアルとは異なり、AI マテリアルは通常中立的で標準化されています。過去には攻撃を特定のグループに帰するための重要なツールであった、特徴的な言語エラーや特定のプログラミング パターンは存在しません。

この標準化の結果として、アナリストは 安全 脅威の原因を特定するには、インフラストラクチャ、加害者が使用するツールの類似性、より広範な行動パターンにさらに依存する必要があります。

LLM がマルウェア開発を加速する仕組み

カスペルスキーはまた、統合マルウェア開発において AI がますます大きな役割を果たすと予想しています。大規模言語モデル (LLM) は、初期のコード構造から機能サブシステムの構築に至るプロセスを実行して、大規模なマルウェアを生成できるようになりました。

研究者らはすでにこの展開を観察しており、このグループに関連したキャンペーンにおける AI 支援マルウェアの開発を文書化しています。 ファンクセック。このグループはプログラミング言語に基づいてマルウェアを開発しました さび、データを盗んだり、ファイルを暗号化したり、システムプロセスに直接干渉したりする可能性があります。同様の手法は 2025 年のリベンジホテル キャンペーンでも発見されており、加害者は大規模な言語モデルを使用して感染コードとダウンローダー コードの一部を生成しました。

«AI は、攻撃者のプロセスを変革し、その活動を加速することがすでに確認されているため、2026 年のサイバー脅威情勢の決定要因の 1 つであり続けると予想されます。“、 言った ゲオルギー・クチェリン、Kaspersky GReAT の上級セキュリティ研究者。 AI により、攻撃者はテストを迅速に繰り返し、取り組みを拡大できるため、悪意のあるツールの開発と適応に必要な時間とコストが大幅に削減されます。

サイバー脅威の 5 つの主な傾向

セキュリティの専門家は、ハッカーが使用する手法の急速な変化に備える必要があります。カスペルスキーは、現代の脅威を形作るさらなる傾向を強調しています。

• AI を利用したマルウェア開発: 実稼働モデルでは、マルウェアを別の言語または別の構造で書き換えることができます。この機能により、従来のクリプタを置き換えることができるため、ウイルス対策によるマルウェアの検出がより困難になります。
• クラウドデータのエクスポート: 攻撃者は、正規のクラウド サービスやファイル共有プラットフォームを通じて盗んだデータを入手するケースが増えています。目標は、データ トラフィックを通常のインターネット トラフィックと結合し、ネットワーク監視システムをバイパスすることです。
• 企業運営をターゲットにしたランサムウェア: 一部の犯罪グループは、データを暗号化するだけでは満足しません。その代わりに、身代金の支払い圧力を高めるために、企業の生産プロセスやビジネスプロセスを積極的に妨害します。
• 永続化ツールとしての AI エージェント: システムへの拡張アクセスまたはフル アクセスを持つ AI エージェントの使用が観察されます。侵害された場合、攻撃者はシステム プロンプトまたはエージェントの設定を変更して、コンピュータが起動するたびに自動的にマルウェアをダウンロードする可能性があります。
• 衛星ネットワークに対するリスク: 衛星インターネット サービスの利用が増加すると、集中化された衛星および地上システムがハッカーにとって大きな影響力を持つ標的になる可能性があります。

テックギア提供

AI によるサイバー攻撃の自動化は、ハッカーにとって単なる技術アップグレードではなく、サイバー戦争のアーキテクチャの根本的な変化です。コード内に「人間の指紋」が存在しないということは、言語のイディオムや特定のプログラミング スタイルに依存して検出する従来の分析方法が機能しないことを意味します。政府のハッカーは時代遅れになりつつあります。

ギリシャの企業にとって、Kaspersky のレポートは、警告です。防御は、既知のマルウェアの「シグネチャ」の認識だけではなく、システムの動作とゼロトラスト アーキテクチャの継続的な監視に基づいて行われなければなりません。特に、アクセス保持メカニズムとして AI エージェントを使用するには、IT 管理者が企業ネットワーク内の権利を管理する方法の根本的な見直しが必要です。