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February 3, 2026

Darktrace / SECURE AI の概要: 企業全体にわたる包括的なAIセキュリティ

ダークトレースは企業内のAIを防御する新製品をリリースします。 Darktrace / SECURE AIは組織をサイバー脅威や新たなリスクから保護する新時代を築く製品です。 完全な可視性、インテリジェントな動作の監視、リアルタイムコントロールを組み合わせることにより、企業内へのAIの安全な導入、管理、構築を可能にします。
Inside the SOC
Darktrace cyber analysts are world-class experts in threat intelligence, threat hunting and incident response, and provide 24/7 SOC support to thousands of Darktrace customers around the globe. Inside the SOC is exclusively authored by these experts, providing analysis of cyber incidents and threat trends, based on real-world experience in the field.
Written by
Brittany Woodsmall
Product Marketing Manager, AI
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03
Feb 2026

AIの保護が急務である理由

AIはITおよびセキュリティチームの対応が追い付かないスピードで企業内に浸透しつつあります。SaaSツールで使用され、コアプラットフォームに組み込まれ、新しい技術を取り入れたいさまざまなチームによって立ち上げが進んでいます。

しかしこの導入が加速するにつれ、スタートアップ、プラットフォームを問わず既存のセキュリティツールでは監視や制御ができない、予測不可能な挙動が発生し、アタックサーフェスが拡大しています。これらの新しいタイプのリスクは、ビジネスの確実性から規制への対応まで幅広い影響を及ぼし、セキュリティチームと経営層両方の注意が必要な問題です。

AIの保護には今までとは根本的に異なるアプローチが必要です。AIがどのように動作するか、データやユーザーとどのように相互動作し、リスクがリアルタイムにどう発生するかを理解するアプローチでなければなりません。企業全体でAIを保護するにあたり組織がどう考えるべきかの中心はこうした変化にあります。

AI保護の現状は?

ダークトレースが1,500名のサイバーセキュリティプロフェッショナルを対象とした調査の結果をまとめた最新の”AIサイバーセキュリティの現状”レポートでは、AI導入ポリシーを持っていないと答えた組織の割合は前年度の55%から増大し63%となっています。

さらに心配なことに、AIポリシーを作成する計画がない組織の割合も3%から8%と、3倍近く増加しています。明確なポリシーがないということは、多くの企業は目隠しされたまま加速しているようなものです。

ダークトレースの顧客ベースにおいてアクティビティを分析したところ、同様のパターンが発生していることが観察されました。昨年10月だけでも生成AIサービスへの異常なデータアップロードが前月比で39%増加し、アップロードの平均サイズは75MBでした。これらのアップロードのサイズと頻度を考えると、おそらくこれらのデータのかなりの部分は、企業の外へ出すべきものではなかったはずです。

多くのセキュリティチームは依然として、ビジネス内でAIがどのように使われているか、つまりどのように振る舞い、何にアクセスし、そして最も重要なこととして、安全に業務を行っているかについての可視性を持っていません。こうした管理されていない利用が静かに広がり、設定済みのセキュリティコントロールから完全にはずれたAIアクティビティがあちこちで発生しています。その結果、ほとんど可視性のない状態で深刻な露出が起こることになり、正式なポリシーが存在していてもAIの利用がそれ以上に広がっている現実があります。

この問題は組織内部の問題にとどまりません。シャドーAIははサードパーティ製ツールやベンダーのプラットフォーム、パートナーのシステムなどにも存在します。AI機能がはっきりした監視なしに組み込まれているケースです。

その一方で、攻撃者はAIの特性を悪用する方法を習得し始めており、組織がすでに管理に苦労しているリスクをさらに悪化させています。

サイバーセキュリティのリーダーがAIを保護  

ダークトレースは、10年以上にわたり構築してきたビヘイビアAIの専門技術を、今日のAIが存在する、複雑で曖昧な環境で機能するように設計された、組織全体をカバーするプラットフォームで提供します。

他のサイバーセキュリティ技術は、過去の攻撃に基づいて新しい攻撃を予測しようとします。しかし問題は、AIが人間のように動作することです。すべての行動は新しい情報を作り出し、それがAIの動作を変えます。これは予測不可能であり、過去に見られた攻撃の戦術はもはや方程式の小さな部分に過ぎません。その結果多くのベンダーは実証されていない技術を買収し、改修してAIの保護を行おうとしています。

ダークトレースのアプローチは他とは根本的に異なります。ダークトレースの自己学習型AIはそれぞれの組織にとって何が正常な状態かを理解します。ユーザーやシステム、アプリケーション、そしてAIエージェントがどのように動作し、どのようにやりとりし、データがどのように流れるかを学習します。これにより、何かが意味のある変化をしたときに、そのかすかな動きを見つけ出すことができます。AIエージェントが登場するずっと前から、ダークトレースのテクノロジーはネットワーク、クラウド、SaaS、Eメール、OT、アイデンティティ、エンドポイントにわたりニュアンスを解釈し、逸脱を検知し、隠れた関係を明らかにし、あいまいなアクティビティの意味を理解してきました。

AIが新たな動作、非構造的やりとり、目に見えない経路を作り出し、シャドーAIが拡大する状況において、セキュリティ課題はますます深刻化しています。しかしダークトレースのプラットフォームはまさにこうした環境のために設計されています。AIの保護はダークトレースにとって新しい方向性ではありません。すでに世界中で何千もの組織に提供してきたビヘイビアインテリジェンスの自然な進化の延長線上にあります。

企業全体にわたる包括的なAIセキュリティ、Darktrace / SECURE AI 

このような背景から、私たちは Darktrace / SECURE AI を自信を持ってご提供します。Darktrace ActiveAI Security Platformの新製品であり、組織全体のAIを保護するよう設計されています。

これは組織をサイバー脅威や新たなリスクから保護する私たちのミッションの新たな章となる製品です。完全な可視性、インテリジェントな動作の監視、リアルタイムコントロールを組み合わせることにより、企業内へのAIの安全な導入、管理、構築を可能にします。これによりAIの使用、データアクセスおよび動作を、セキュリティベースライン、コンプライアンス、そしてビジネスの目標に整合した状態に維持することができます。

Darktrace / SECURE AIは、AIとのあらゆる相互動作を単一のビューで可視化し、セキュリティチームは人間とAIエージェント両方のアクティビティに対して、その意図を理解し、リスクを評価し、機密性の高いデータを保護し、ポリシーを徹底することができます。これにより組織は、AIが安全かつ責任ある形で、セキュリティおよびコンプライアンスのニーズに沿って動作しているかどうかを確認するための可視性とともに、自信を持ってAIを取り入れることができます。  

AIの保護は複数の分野にわたり多層的な複雑さがあるためDarktrace / SECURE AIは自社が所有するAIとサードパーティから提供されるものを含め、組織全体ビジネスに影響するすべてのAI使用を保護するための、次の4つの基盤となるユースケースに基づいて構築されています:

  • 生成AIエージェントおよびアシスタントを駆動するプロンプトを監視する
  • ビジネスAIエージェントのアイデンティティをリアルタイムに保護
  • 開発時、運用時のAIリスクを評価する
  • シャドーAIを見つけ出し、統制する

生成AIエージェントおよびアシスタントを駆動するプロンプトを監視する

AIシステムにおいて、プロンプトは最も活発で敏感なインタラクションのポイントの1つです。これには、ユーザーが意図を伝える人間とAIのやり取り、そしてエージェントが内部プロンプトを生成して推論や調整を行うAI同士の相互動作が含まれます。プロンプトに使われる言語は実質的に動作を示すものであり、固定された有限の構文ではなく自然言語に依存しているため、アタックサーフェスは無限に広がります。そのため、プロンプト駆動のリスクは、CVEに結びつけられた従来のAPIベースの脆弱性よりもはるかに複雑になります。

攻撃者が弱点を探ろうとしているケース、従業員が意図せずに機密データを露出させてしまうケース、エージェントが複雑なワークフローを実行するために自身のサブタスクを生成するケースなど、どのようなケースにおいても、セキュリティチームはプロンプトの動作がモデルの挙動をどのように形成するか、そしてその挙動が問題となる可能性について理解しなければなりません。このような動作についての理解がなければ、組織はAIシステムのエクスプロイト、ドリフト、エラーの連鎖によるリスクの増大に直面することになります。

Darktrace / SECURE AIは、Microsoft CopilotやChatGPT Enterprise等のエンタープライズAIシステム、Microsoft CopilotやStudio等のローコード環境、SalesforceやMicrosoft 365のようなSaaSプロバイダー、AWS、Bedrock、SageMakerなどのハイコードプラットフォームなど、すべてのプロンプトアクティビティを一元的な可視性のレイヤーに統合します。 

可視化だけでなく、Darktraceはビヘイビア分析により、プロンプトがユーザー、その仲間そして組織全体のコンテキストで通常とは異なるあるいはリスクが高いかどうかを理解することができます。AI攻撃は固定されたAPIに対する従来のエクスプロイトよりも格段に複雑であり会話を利用するものである – EメールやTeams/Slackの会話により近い – ため、ビヘイビアの理解はきわめて重要です。プロンプトを動作のシグナルとして扱うことにより、Darktraceは会話型攻撃、悪意あるチェイニング、わかりにくいプロンプトインジェクションの試みを検知することができます。そしてインテグレーションの設定によっては、安全でないプロンプトをリアルタイムにブロックしたり、有害なモデルアクションを発生と同時に阻止することができます。

ビジネスAIエージェントのアイデンティティをリアルタイムに保護

多くの組織がAI駆動のワークフローを導入していくなかで、ビジネスのさまざまな場所で自律型または半自律型のエージェントが急速に拡大しています。これらのエージェントは既存のアイデンティティ内で動作し、システムにアクセスしてデータを読み取り、書き込み、クラウドプラットフォームや社内インフラ、アプリケーション、API、サードパーティサービスに対してアクションをトリガーする能力を持っています。ユーザーのようにコントロールされているアイデンティティもありますが、前述のような、どこに出現するかわからないものもあります。これらのアイデンティティがどのように構成されているか、またその権限がどのように変化していくかに対しての可視性が限定的なためです。

Darktrace SECURE / AIは、AIエージェントの設計上の動作だけでなく、実際に何を行っているかについてアイデンティティを中心としたリアルタイムの理解を提供します。SaaS、クラウド、ネットワークエンドポイント、OT、Eメールこれらの環境でのエージェントのリアルタイムのアイデンティティを、サードパーティ環境内で動作しているものを含めて自動的に検知します。

各エージェントがどのように設定されているか、どのシステムにアクセスしているか、どのように通信しているかを、MCPの使用や機密性の高いデータが保存されているストレージとのやり取りを含めてマッピングします。

エージェントの振る舞いをすべてのドメインに渡り継続的に観察することにより、Darktrace SECURE / AIは不必要またはリスクのある権限の付与、アクティビティパターンの逸脱、あるいは意図されていない方法でエージェントがアクションのチェイニングを始めたときに、これらを識別することができます。このリアルタイムの監査証跡により、組織はエージェントのアクションが意図したオペレーションのパラメーターと整合しているかどうかを評価し、異常な、またはリスクの高い振る舞いを早期にキャッチすることができます。  

開発時、運用時のAIリスクを評価する

AIの構築時には、新たなアイデンティティが作成され、権限が積み重ねられ、さまざまなコンポーネントがSaaS、クラウドそして社内の環境でつなぎ合わされ、プロンプトやコンフィギュレーションを通じてロジックが形成されていきます。 

これは非常にダイナミックかつ多くの場合断片的なプロセスであり、ここでのほんのわずかな手違い、たとえば作成したアイデンティティの設定ミスなどが、システムがデプロイされた後で大きなセキュリティ問題になる可能性があります。AIリスクを開発時に評価することがきわめて重要なのはこのためです。

Darktrace / SECURE AIは、AIシステムの形成が始まった瞬間からライブになるまでのライフサイクル全体に、明確性とコントロールを提供します。作成されたアイデンティとそれらのハイパースケーラー、ローコードSaaS、社内ラボへのアクセスへの可視性を提供するとともに、AIセキュリティポスチャ管理により設定ミス、過剰な権限付与、異常なビルドイベント等を明らかにします。Darktrace/ SECURE AI はこれらの開発環境の情報をプロンプトの監視に直接結びつけ、AIがどのように構築されているかという情報を、運用開始後の挙動とリンクさせます。その結果、より安全で、より予測可能なAIライフサイクルが実現され、リスクを早期に発見し、一貫してガードレールを適用し、当て推量ではなく自信を持ってイノベーションを前進させることができます。

シャドーAIを見つけ出し、統制する

シャドーAIは今や組織のあらゆる場所に出現しています。これは単に従業員が外部チャットボットに内部データを貼り付けてしまう問題だけではありません。これには、管理されていないエージェントビルダー、隠れたMCPサーバー、不正なモデルのデプロイ、そして誰もAIが使われていると思っていなかったデバイスやサービス上のAIワークフローが含まれます。

Darktrace SECURE / AIは、クラウド、ネットワーク、エンドポイント、OTそしてSaaS環境にわたる相互動作を継続的に分析することにより、この新たなリスクを可視化します。承認されていないAIの使用をそれがどこで出現しようとも検知し、正規のアクティビティや承認されているツールを、誤った使用や高リスクのアクティビティと区別します。システムは隠れたAIコンポーネントや不正なエージェントを識別し、承認されていないデプロイメントや、外部AIシステムへの予期しない接続を明らかにします。そして通常のビジネスから逸脱したリスキーなデータフローを特定します。

対応が必要な挙動については、Darktrace SECURE / AIは安全ではないまたは管理されていない使用を封じ込めるとともに、管理されている方法にユーザーを誘導することでポリシーの徹底を可能にします。これにより、企業にとって最も急速に拡大しているセキュリティギャップの1つを解消し、シャドーAIにより作り出されるアタックサーフェスを大幅に削減することができます。

まとめ

AIの導入にポリシーやフレームワークとともに今必要なのは、AIの隠れた使用、プロンプトリスク、アイデンティティの不正使用、および開発全体に渡り、AIの挙動に基づいて脅威を検知する適切なツールです。

ダークトレースはAIの保護を実現する上で他にはない強みがあります。AIエージェントが登場するずっと以前から、それぞれのビジネスから学習し、組織全体にわたり微妙な動作を理解するAIを、10年以上にわたり構築してきました。他のツールでは見逃されてしまう脅威を捕捉する防御の最終ラインとして10,000社以上の顧客がDarktraceを使用しており、AIの保護は私たちにとって方向転換でも新たな技術の取得でもなく、当初からプラットフォームの基盤であったビヘイビア分析技術と、組織全体のインテリジェンスの自然な延長線上にあります。

組織内のAIを保護する方法についてさらに詳しく知りたいお客様のために、プログラムをご用意しました。ITリーダーおよびセキュリティリーダーが共にこの問題に取り組み、大きな意思決定に備え、ガードレールを検討し、不透明性とプレッシャーのなかでビジネスを導くためのフォーラムをご提供します。

Secure AI Readiness Programへの参加はこちらから: AI脅威の最新ニュース、AIセキュリティを取り巻く新たなアプローチ、この分野におけるダークトレースの開発情報を含めた最新イノベーションに関する考察をお届けします。

AIの保護についてダークトレースのエキスパートへのお問い合わせはこちらから: お客様のビジネスにとって最も問題となるAIリスクについて、ガバナンス、可視性、リスク削減、長期的な準備など、どの部分に集中すべきかを含め、実務的な情報をご提供します。

Inside the SOC
Darktrace cyber analysts are world-class experts in threat intelligence, threat hunting and incident response, and provide 24/7 SOC support to thousands of Darktrace customers around the globe. Inside the SOC is exclusively authored by these experts, providing analysis of cyber incidents and threat trends, based on real-world experience in the field.
Written by
Brittany Woodsmall
Product Marketing Manager, AI

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April 21, 2026

How a Compromised eScan Update Enabled Multi‑Stage Malware and Blockchain C2

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The rise of supply chain attacks

In recent years, the abuse of trusted software has become increasingly common, with supply chain compromises emerging as one of the fastest growing vectors for cyber intrusions. As highlighted in Darktrace’s Annual Threat Report 2026, attackers and state-actors continue to find significant value in gaining access to networks through compromised trusted links, third-party tools, or legitimate software. In January 2026, a supply chain compromise affecting MicroWorld Technologies’ eScan antivirus product was reported, with malicious updates distributed to customers through the legitimate update infrastructure. This, in turn, resulted in a multi‑stage loader malware being deployed on compromised devices [1][2].

An overview of eScan exploitation

According to eScan’s official threat advisory, unauthorized access to a regional update server resulted in an “incorrect file placed in the update distribution path” [3]. Customers associated with the affected update servers who downloaded the update during a two-hour window on January 20 were impacted, with affected Windows devices subsequently have experiencing various errors related to update functions and notifications [3].

While eScan did not specify which regional update servers were affected by the malicious update, all impacted Darktrace customer environments were located in the Europe, Middle East, and Africa (EMEA) region.

External research reported that a malicious 32-bit executable file , “Reload.exe”, was first installed on affected devices, which then dropped the 64-bit downloader, “CONSCTLX.exe”. This downloader establishes persistence by creating scheduled tasks such as “CorelDefrag”, which are responsible for executing PowerShell scripts. Subsequently, it evades detection by tampering with the Windows HOSTS file and eScan registry to prevent future remote updates intended for remediation. Additional payloads are then downloaded from its command-and-control (C2) server [1].

Darktrace’s coverage of eScan exploitation

Initial Access and Blockchain as multi-distributed C2 Infrastructure

On January 20, the same day as the aforementioned two‑hour exploit window, Darktrace observed multiple devices across affected networks downloading .dlz package files from eScan update servers, followed by connections to an anomalous endpoint, vhs.delrosal[.]net, which belongs to the attackers’ C2 infrastructure.

The endpoint contained a self‑signed SSL certificate with the string “O=Internet Widgits Pty Ltd, ST=SomeState, C=AU”, a default placeholder commonly used in SSL/TLS certificates for testing and development environments, as well as in malicious C2 infrastructure [4].

Utilizing a multi‑distributed C2 infrastructure, the attackers also leveraged domains linked with the Solana open‑source blockchain for C2 purposes, namely “.sol”. These domains were human‑readable names that act as aliases for cryptocurrency wallet addresses. As browsers do not natively resolve .sol domains, the Solana Naming System (formerly known as Bonfida, an independent contributor within the Solana ecosystem) provides a proxy service, through endpoints such as sol-domain[.]org, to enable browser access.

Darktrace observed devices connecting to blackice.sol-domain[.]org, indicating that attackers were likely using this proxy to reach a .sol domain for C2 activity. Given this behavior, it is likely that the attackers leveraged .sol domains as a dead drop resolver, a C2 technique in which threat actors host information on a public and legitimate service, such as a blockchain. Additional proxy resolver endpoints, such as sns-resolver.bonfida.workers[.]dev, were also observed.

Solana transactions are transparent, allowing all activity to be viewed publicly. When Darktrace analysts examined the transactions associated with blackice[.]sol, they observed that the earliest records dated November 7, 2025, which coincides with the creation date of the known C2 endpoint vhs[.]delrosal[.]net as shown in WHOIS Lookup information [4][5].

WHOIS Look records of the C2 endpoint vhs[.]delrosal[.]net.
Figure 1: WHOIS Look records of the C2 endpoint vhs[.]delrosal[.]net.
 Earliest observed transaction record for blackice[.]sol on public ledgers.
Figure 2: Earliest observed transaction record for blackice[.]sol on public ledgers.

Subsequent instructions found within the transactions contained strings such as “CNAME= vhs[.]delrosal[.]net”, indicating attempts to direct the device toward the malicious endpoint. A more recent transaction recorded on January 28 included strings such as “hxxps://96.9.125[.]243/i;code=302”, suggesting an effort to change C2 endpoints. Darktrace observed multiple alerts triggered for these endpoints across affected devices.

Similar blockchain‑related endpoints, such as “tumama.hns[.]to”, were also observed in C2 activities. The hns[.]to service allows web browsers to access websites registered on Handshake, a decentralized blockchain‑based framework designed to replace centralized authorities and domain registries for top‑level domains. This shift toward decentralized, blockchain‑based infrastructure likely reflects increased efforts by attackers to evade detection.

In outgoing connections to these malicious endpoints across affected networks, Darktrace / NETWORK recognized that the activity was 100% rare and anomalous for both the devices and the wider networks, likely indicative of malicious beaconing, regardless of the underlying trusted infrastructure. In addition to generating multiple model alerts to capture this malicious activity across affected networks, Darktrace’s Cyber AI Analyst was able to compile these separate events into broader incidents that summarized the entire attack chain, allowing customers’ security teams to investigate and remediate more efficiently. Moreover, in customer environments where Darktrace’s Autonomous Response capability was enabled, Darktrace took swift action to contain the attack by blocking beaconing connections to the malicious endpoints, even when those endpoints were associated with seemingly trustworthy services.

Conclusion

Attacks targeting trusted relationships continue to be a popular strategy among threat actors. Activities linked to trusted or widely deployed software are often unintentionally whitelisted by existing security solutions and gateways. Darktrace observed multiple devices becoming impacted within a very short period, likely because tools such as antivirus software are typically mass‑deployed across numerous endpoints. As a result, a single compromised delivery mechanism can greatly expand the attack surface.

Attackers are also becoming increasingly creative in developing resilient C2 infrastructure and exploiting legitimate services to evade detection. Defenders are therefore encouraged to closely monitor anomalous connections and file downloads. Darktrace’s ability to detect unusual activity amidst ever‑changing tactics and indicators of compromise (IoCs) helps organizations maintain a proactive and resilient defense posture against emerging threats.

Credit to Joanna Ng (Associate Principal Cybersecurity Analyst) and Min Kim (Associate Principal Cybersecurity Analyst) and Tara Gould (Malware Researcher Lead)

Edited by Ryan Traill (Content Manager)

Appendices

Darktrace Model Detections

  • Anomalous File::Zip or Gzip from Rare External Location
  • Anomalous Connection / Suspicious Self-Signed SSL
  • Anomalous Connection / Rare External SSL Self-Signed
  • Anomalous Connection / Suspicious Expired SSL
  • Anomalous Server Activity / Anomalous External Activity from Critical Network Device

List of Indicators of Compromise (IoCs)

  • vhs[.]delrosal[.]net – C2 server
  • tumama[.]hns[.]to – C2 server
  • blackice.sol-domain[.]org – C2 server
  • 96.9.125[.]243 – C2 Server

MITRE ATT&CK Mapping

  • T1071.001 - Command and Control: Web Protocols
  • T1588.001 - Resource Development
  • T1102.001 - Web Service: Dead Drop Resolver
  • T1195 – Supple Chain Compromise

References

[1] https://www.morphisec.com/blog/critical-escan-threat-bulletin/

[2] https://www.bleepingcomputer.com/news/security/escan-confirms-update-server-breached-to-push-malicious-update/

[3] hxxps://download1.mwti.net/documents/Advisory/eScan_Security_Advisory_2026[.]pdf

[4] https://www.virustotal.com/gui/domain/delrosal.net

[5] hxxps://explorer.solana[.]com/address/2wFAbYHNw4ewBHBJzmDgDhCXYoFjJnpbdmeWjZvevaVv

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Joanna Ng
Associate Principal Analyst

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April 17, 2026

中国系サイバー作戦の進化 - それはサイバーリスクおよびレジリエンスにとって何を意味するか

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サイバーセキュリティにおいては、これまではインシデント、侵害、キャンペーン、そして脅威グループを中心にリスクを整理してきました。これらの要素は現在も重要です -しかし個別のインシデントにとらわれていては、エコシステム全体の形成を見逃してしまう危険があります。国家が支援する攻撃者グループは、個別の攻撃を実行したり短期的な目標を達成したりするためだけではなく、サイバー作戦を長期的な戦略上の影響力を構築するために使用するようになっています。  

当社の最新の調査レポート、Crimson Echoにおいてもこうした状況にあわせて視点を変えています。キャンペーンやマルウェアファミリー、あるいはアクターのラベルを個別のイベントとして分類するのではなく、ダークトレースの脅威調査チームは中国系グループのアクティビティを長期的に連続した行動として分析しました。このように視野を拡大することで、これらの攻撃者がさまざまな環境内でどのように存在しているか、すなわち、静かに、辛抱強く、持続的に、そして多くのケースにおいて識別可能な「インシデント」が発生するかなり前から下準備をしている様子が明らかになりました。  

中国系サイバー脅威のこれまでの変化

中国系サイバーアクティビティは過去20年間において4つのフェーズで進化してきたと言えます。初期の、ボリュームを重視したオペレーションは1990年代にから2000年代初めに見られ、それが2010年代にはより構造化された、戦略に沿った活動となり、そして現在の高度な適応性を備えた、アイデンティティを中心とした侵入へと進化しています。  

現在のフェーズの特徴は、大規模、攻撃の自制、そして永続化です。攻撃者はアクセスを確立し、その戦略的価値を評価し、維持します。これはより全体的な変化を反映したものです。つまりサイバー作戦は長期的な経済的および地政学的戦略に組み込まれる傾向が強まっているということです。デジタル環境へのアクセス、特に国家の重要インフラやサプライチェーン、先端テクノロジーにつながるものは、ある種の長期的な戦略的影響力と見られるようになりました。  

複雑な問題に対するダークトレースのビヘイビア分析アプローチ

国家が支援するサイバーアクティビティを分析する際、難しい問題の1つはアトリビューションです。従来のアプローチは多くの場合、特定の脅威グループ、マルウェアファミリー、あるいはインフラに判定を依存していました。しかしこれらは絶えず変化するものであり、さらに中国系オペレーションの場合、しばしば重複が見られます。

Crimson Echo は2022年7月から2025年9月の間の3年間にDarktrace運用環境で観測された異常なアクティビティを回顧的に分析した結果です。ビヘイビア検知、脅威ハンティング、オープンソースインテリジェンス、および構造化されたアトリビューションフレームワーク(Darktrace Cybersecurity Attribution Framework)を用いて、数十件の中~高確度の事例を特定し、繰り返し発生しているオペレーションのパターンを分析しました。  

この長期的視野を持ったビヘイビア中心型アプローチにより、ダークトレースは侵入がどのように展開していくかについての一定のパターンを特定することができ、動作のパターンが重要であることがあらためて確認されました。  

データが示していること

分析からいくつかの明確な傾向が浮かび上がりました:

  • 標的は戦略的に重要なセクターに集中していたのです。データセット全体で、侵入の88%は重要インフラと分類される、輸送、重要製造業、政府、医療、ITサービスを含む組織で発生しています。   
  • 戦略的に重要な西側経済圏が主な焦点です。米国だけで、観測されたケースの22.5%を占めており、ドイツ、イタリア、スペイン、および英国を含めた主要なヨーロッパの経済圏と合わせると侵入の半数以上(55%)がこれらの地域に集中しています。  
  • 侵入の63%近くがインターネットに接続されたシステムのエクスプロイトから始まっており、外部に露出したインフラの持続的リスクがあらためて浮き彫りになりました。  

サイバー作戦の2つのモデル

データセット全体で、中国系のアクティビティは2つの作戦モデルに従っていることが確認されました。  

1つ目は“スマッシュアンドグラブ”(強奪)型と表現することができます。これらはスピードのために最適化された短期型の侵入です。攻撃者はすばやく動き  – しばしば48時間以内にデータを抜き出し  – ステルス性よりも規模を重視します。これらの侵害の期間の中央値は10日ほどです。検知の危険を冒しても短期的利益を得ようとしていることが明らかです。  

2つ目は“ローアンドスロー”(低速)型です。これらのオペレーションはデータセット内ではあまり多くありませんでしたが、潜在的影響はより重大です。ここでは攻撃者は持続性を重視し、アイデンティティシステムや正規の管理ツールを通じて永続的なアクセスを確立し、数か月間、場合によっては数年にわたって検知されないままアクセスを維持しようとします。1つの注目すべきケースでは、脅威アクターは環境に完全に侵入して永続性を確立し、600日以上経ってからようやく再浮上した例もありました。このようなオペレーションの一時停止は侵入の深さと脅威アクターの長期的な戦略的意図の両方を表しています。このことはサイバーアクセスが長期にわたって保有し活用するべき戦略的資産であることを示しており、これは最も戦略的に重要なセクターにおいて最もよく見られたパターンです。  

同じ作戦エコシステムにおいて両方のモデルを並行して利用し、標的の価値、緊急性、意図するアクセスに基づいて適切なモデルを選択することも可能だという点に注意することも重要です。“スマッシュアンドグラブ” モデルが見られたからといって諜報活動が失敗したとのみ解釈すべきではなく、むしろ目標に沿った作戦上の選択かもしれないと見るべきでしょう。“ローアンドスロー” 型は粘り強い活動のために最適化され、“スマッシュアンドグラブ” 型はスピードのために最適化されています。どちらも意図的な作戦上の選択と見られ、必ずしも能力を表していません。  

サイバーリスクを再考する

多くの組織にとって、サイバーリスクはいまだに一連の個別のイベントとして位置づけられています。何かが発生し、検知され、封じ込められ、組織はそれを乗り越えて前に進みます。しかし永続的アクセスは、特にクラウド、アイデンティティベースのSaaSやエージェント型システム、そして複雑なサプライチェーンネットワークが相互接続された環境では、重大な持続的露出リスクを作り出します。システムの中断やデータの流出が発生していなくても、そのアクセスによって業務や依存関係、そして戦略的意思決定についての情報を得られるかもしれません。サイバーリスクはますます長期的な競合情報収集に似てきています。

その影響はSOCだけの問題ではありません。組織はガバナンス、可視性、レジリエンスについての考え方を見直し、サイバー露出をインシデント対応の問題ではなく構造的なビジネスリスクとして扱う必要があります。  

次の目標

この調査の目的は、これらの脅威の仕組みについてより明確な理解を提供することにより、防御者がより早期にこれらを識別しより効果的に対応できるようにすることです。これには、インジケーターの追跡からビヘイビアの理解にシフトすること、アイデンティティプロバイダーを重要インフラリスクとして扱うこと、サプライヤーの監視を拡大すること、迅速な封じ込めのための能力に投資すること、などが含まれます。  

ダークトレースの最新調査、”Crimson Echo: ビヘイビア分析を通じて中国系サイバー諜報技術を理解する” についてより詳しく知るには、ビジネスリーダー、CISO、SOCアナリストに向けたCrimson Echoレポートのエグゼクティブサマリーを ここからダウンロードしてください。 

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About the author
Nathaniel Jones
VP, Security & AI Strategy, Field CISO
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