2026年9月9日、米Google Threat Intelligence Group（GTIG）が、攻撃者によるAI悪用の最新動向を公開した。エージェンティックAI（※）や自動化の導入が進み、攻撃の計画から実行までを短時間で進める実態が明らかになった。
攻撃者、AIエージェントで攻撃工程を自動化
GTIGによると、2026年第2四半期には、攻撃者がクラウド環境を侵害した後、AIコーディングチャットボットとエージェント向けの指示を使い、6時間未満で大規模な認証情報窃取キャンペーンを計画・構築・実行した事例が確認された。AIエージェントは脆弱性スキャンや認証情報の窃取、エラーへの対処、IPローテーションなどを担い、人間による介入を大幅に減らしていた。
また、金銭目的の攻撃者UNC6780は、PyPIやnpm、Docker Hubなどを対象としたオープンソースのソフトウェア供給網への侵害を繰り返している。同グループのマルウェア「DUSTMAKER」には、AIコーディングアシスタントの作業領域への悪意あるファイル配置や設定の乗っ取り、プロンプトインジェクション（※）など、AI開発環境を狙う機能が確認された。
攻撃対象はAIそのものにも広がっている。GTIGは、独自AIモデルやソースコード、プロンプト、研究データなどの窃取に加え、企業のクラウド環境を乗っ取り、高性能計算資源を不正利用する「LLMJacking（※）」の事例も確認した。さらに、AIは偵察、脆弱性調査、フィッシング文面の作成、マルウェア開発、侵害後のトラブル対応など、攻撃ライフサイクルの幅広い工程で利用されている。
一方、GTIGは、完全自律型の攻撃パイプラインが実際の標的に展開された事例は現時点で確認していないとしている。現在は既存の攻撃手法にAIを段階的に組み込み、処理速度や規模を高める動きが中心となっている。
※エージェンティックAI：目的に応じてAIが状況を判断し、複数の作業を連続して実行する仕組み。
※プロンプトインジェクション：AIへの指示に悪意ある命令を埋め込み、本来とは異なる動作を誘導する手法。
※LLMJacking：他者のクラウド環境やAI計算資源を不正利用し、AI処理などを実行する行為。
AIによる攻撃高速化 防御自動化が今後の焦点に
エージェント型AIの活用が進めば、攻撃者側には大きな効率化が期待できる。複数の作業を連続して処理できれば、人員や時間を抑えながら攻撃規模を拡大しやすくなり、従来は人的リソースを必要とした作業の自動化にもつながるだろう。
その一方で、企業側にとっては対応時間の短縮が懸念点の一つになると考えられる。攻撃の検知から侵害の拡大までが高速化すれば、従来型の監視や手動対応だけでは追いつきにくくなる可能性がある。
AI開発環境やクラウド計算資源まで保護対象が広がる点も、セキュリティ運用の負担を高めると考えられる。 今後は、攻撃側のAI活用に対抗して、防御側もAIによる監視や検知、対応の自動化を進めることが重要になるとみられる。
Googleが脅威情報をAIモデルの安全対策へ反映している事例のように、攻撃事例から得た知見を継続的に防御へ戻す仕組みも有効と考えられる。
現時点では完全自律型攻撃の実運用は確認されていないものの、AIが攻撃工程を担う範囲は広がりつつあるとみられる。今後、AIエージェントの能力向上と自動化がさらに進めば、企業にはAIそのものだけでなく、AIを利用する開発環境やクラウド基盤まで含めた防御体制が求められる可能性がある。
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