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セキュリティ

AI による自律型攻撃の「下調べ→侵入」の流れを先回りで塞ぐ（アルカディア事例と ARTEX）

2026 年 9〜10 月の国内の不正アクセスでは、AI の自律型ペネトレーションテストツールが使われていた。公開 JS から API を見つけ、トラバーサルで設定ファイルを抜き、そこにあった秘密鍵で総当たりする、という一連の流れが数時間で進む。各段階に自社の穴がないかを順に点検する。

@MalwareBibleJP · 投稿 2026-10-19
#ai-attack#path-traversal#secrets#brute-force#detection#incident-response

何が分かっているか

  • GMO サイバーセキュリティ by イエラエは、日本企業を狙った侵害の攻撃元インフラで、AI の自律型ペネトレーションテストツール「ARTEX」が使われていたことを確認した。1 つのインフラが日本企業約 20 社（うち 9 社は同業種）を狙い、同様のインフラがさらに 6 台見つかった。標的のうち 8 社は 9〜10 月に漏えいを公表済み。
  • CrowdStrike によると、韓国の金融機関への攻撃でも ARTEX と LLM（DeepSeek など）が使われ、勘定系ではなく、ネットに公開された問い合わせポータルや業務支援システムが狙われた。
  • 株式会社アルカディアが公表したタイムライン（2026-10-11）は、この種の攻撃の進み方がよく分かる。
    1. 06:26 アクセス開始、06:54 ログイン用の JS を取得
    2. 07:31 モバイル版のパスを見つけて探索、09:23 JS から見つけた /api2/login にログイン試行
    3. 10:52 ディレクトリトラバーサル、11:04 セッション固定、15:49 SQL インジェクションを順に確認
    4. 16:16 パスの総当たり探索、16:33 添付ファイル配信用の /media でトラバーサルを確認
    5. 16:39 config.ini の取得に成功 → 中にあったサービス間ログイン用のシークレットキーでアカウント ID を総当たりし、ログインしたセッションから内部情報を取得
    6. 23:40 DB の異常な負荷で検知（開始から約 17 時間後）
    7. その後、WordPress プラグインの追加（バックドア）と、約 142 万通のフィッシングメールの不正配信も見つかった。

点検すること（攻撃の段階ごと）

  1. 公開 JS が API の地図になっていないか: フロントの JS に、使っていない・内部向けの API パスやデバッグ用エンドポイントが書かれていないかを見る。旧版・モバイル版・バックアップ（-bk のような）パスが残っていないかも確認する（公開アプリ解析前提でバックエンドを守る（A2B 攻撃の点検チェックリスト））。
  2. ファイル配信の経路でトラバーサルできないか: 添付ファイルや画像を返す処理で、../ やエンコードした形でアプリ内部のファイルを読めないかを試す。配信は専用ストレージ（オブジェクトストレージ）に分け、アプリのソースや設定と同じファイルシステムから直接返さない。
  3. 設定ファイルに強い秘密を平文で置いていないか: サービス間の認証キー、DB パスワード、API キーを config.ini などに置いているなら、読まれたら何ができるかを洗い出す。秘密は実行時に注入し（シークレットを実行時に注入するツールの選び方）、サービスごとに別のパスワードにする。
  4. ログイン API に総当たり対策があるか: 内部用・サービス間用のログインにもレート制限・ロックアウト・失敗の監視を入れる。「内部用だから」と制限を外したログイン口は、秘密が漏れた瞬間に総当たりの入口になる。
  5. 早く気づけるか: 今回の検知は DB 負荷だった。JS の大量取得、存在しないパスへの連続アクセス、ログイン失敗の急増、トラバーサル文字列を含むリクエストを、WAF やログ監視でアラートにする（Cloudflare 無料プランで「探索系スキャン」を塞ぐ（ブロックログ起点のカスタムルール））。
  6. 侵入後の居座りと悪用も確認する: プラグインやファイルの追加、cron、メール送信量の急増（踏み台にされたフィッシング配信）を監視する。DB パスワードを変えると連携処理が止まることがあるので、どのサービスがどの認証情報を使っているかを普段から一覧にしておく。

注意点

  • AI を使っても、使われる穴は昔からある基本的な脆弱性（トラバーサル・平文の秘密・総当たり）だった。速さと数が増えたぶん、基本の穴を残しておく時間的な余裕がなくなったと考える。
  • 自社でも AI を使った脆弱性診断・コードレビューで同じ流れを先にたどってみるとよい（AI で自社サービスをセルフペネトレーションする）。

出典

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