AIがサイバーセキュリティを再構築：MCPのセキュリティ脆弱性に関する緊急警告

サイバーセキュリティの状況は、生成AIやエージェントAIの登場により、すでにダイナミックな環境が加速され、前例のない変革を遂げています。組織がこの進化する脅威の表面を乗り越える上で、これらの高度なテクノロジーがもたらす影響を理解することは、セキュリティを維持するために不可欠です。

懸念される主要な領域は、モデルコンテキストプロトコル（MCP）のような新しいAI特有のプロトコルの出現です。AIモデルとデータソース間の接続を合理化するために設計されたMCPは普及しつつありますが、重大なセキュリティ脆弱性を抱えています。リリースから1年足らずで、その未熟さは、認証の課題、サプライチェーンリスク、不正なコマンド実行、プロンプトインジェクションなど、様々な攻撃に対する脆弱性として顕著です。Red HatのFlorencio Cano Gabarda氏は、他の新技術と同様に、企業はMCPのセキュリティリスクを徹底的に評価し、その価値を安全に活用するために適切な制御を実装する必要があると強調しています。

理化学研究所計算科学研究センターでスーパーコンピューティング性能研究チームを率いるイェンス・ドムケ氏は、MCPに内在する不安定性についてさらに警告しています。彼は、MCPサーバーが継続的にすべてのポートでリッスンするように設定されており、適切に隔離されていない場合、実質的なリスクをもたらすと指摘しています。理研でプライベートAIテストベッドのセットアップに関わっているドムケ氏は、彼のチームが外部アクセスを防ぐために、プライベートネットワーク上の安全なVPNスタイルのDockerコンテナ内でMCPサーバーを運用しているものの、これは緩和策であり、完全な解決策ではないと強調しています。彼は、MCPの機能性に対する現在の採用の急ぎが、これらの重要なセキュリティ側面を見落としがちであり、セキュリティ研究者がこれらの問題を包括的に対処し修正するには数年かかると予測しています。その間、安全な展開の実践が最も重要です。

これらの戦術的なプロトコルレベルの懸念を超えて、AIはサイバーセキュリティに広範な戦略的課題をもたらします。ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、サイバー犯罪者によって武器化される可能性があります。AIを活用したセキュリティ企業Tuskiraの共同創設者兼CEOであるピユシュ・シャルマ氏は、慎重なプロンプトを与えることで、LLMがセキュリティ脆弱性に対するエクスプロイトコードを生成できると説明しています。直接的な要求は拒否されるかもしれませんが、「脆弱性研究」のクエリとして言い換えることで、機能するPythonコードが得られることがあります。これは理論上の話ではありません。カスタムエクスプロイトコードは、ダークウェブでわずか50ドルで入手可能であると報じられています。さらに、サイバー犯罪者はLLMを活用して過去の脆弱性ログを分析し、古い、パッチ未適用の欠陥（以前は軽微と見なされていたものさえも）を特定しています。これにより、ゼロデイセキュリティ脆弱性の発生率が70%増加したと報告されています。その他のAI関連のリスクには、データ漏洩やハルシネーションがあり、特に組織がAIを顧客サービスチャットボットに統合する際に、機密情報や不正確な情報が意図せず共有される可能性があります。

逆に、AIは防御のための不可欠なツールにもなりつつあります。脅威データの膨大な量と複雑さ、その多くが現在AIによって生成されている可能性があり、人間のセキュリティアナリストは圧倒されています。シャルマ氏は、ファイアウォール、セキュリティ情報イベント管理（SIEM）システム、エンドポイント検出および対応（EDR）ソリューションなどのツールからの大量のアラートを、セキュリティオペレーションセンター（SOC）のエンジニアや脆弱性専門家が解析することは「人間には不可能」であると指摘しています。

これに対抗するため、Tuskiraのような企業はAIを活用したサイバーセキュリティプラットフォームを開発しています。TuskiraのソフトウェアはAIを使用して、様々な上流のセキュリティツールからの異なるデータポイントを相関させ、接続します。例えば、SIEMシステムから数十万件のアラートを取り込み、それらを分析し、根本的な脆弱性や誤設定を特定することで、効果的に「脅威と防御を統合」します。Tuskiraのアプローチには、カスタムモデルと、プライベートデータセンターで実行されるオープンソース基盤モデルの広範なファインチューニングが含まれます。これにより、AIはより多くのデータを分析するにつれて、静的な手書きのシグネチャを超えて、脅威検出のための新しいルールとパターンを文脈的に構築することができます。

MCPサーバー、AIエージェント、LLMなどの新しいAIコンポーネントを組織の技術スタックに統合するには、新しい種類のセキュリティ制御が必要です。これらのコンポーネントがどのように相互作用するかを理解し、侵入検出の観点からそれらを保護することは、将来のサイバーセキュリティ戦略にとって極めて重要になります。攻撃と防御の両方におけるAIの動的な性質は、サイバーセキュリティゲームが急速に進化し続けることを保証し、絶え間ない適応と革新を要求します。