火には火で対抗する：AIを使ってAIと戦う

アプリ攻撃が急増 2025年1月時点で83％（65％） わずか1年前の数字と比べると、この数字だけでもセキュリティチームは警戒すべきだが、より重要なのは、なぜこの増加率が急激に上昇しているのかという点だ。攻撃者の数が突然増えたわけではない。攻撃者一人ひとりの能力が以前よりも向上し、初心者と熟練者の差が縮まっているため、顧客にアプリケーションを出荷する責任を負う者であれば誰でも懸念すべき状況になっているのだ。 

大規模な言語モデルがそれを実現した。徐々にではなく、また周辺的な変化でもなく、アプリケーションを攻撃するために必要なスキルと時間を、アプリケーションの構築に必要なスキルと時間を圧縮したのと同じように圧縮したのだ。ツール（jadx、IDAPro、Ghidra、Frida）は既に存在しており、他にも長年流通しているものがある。変化したのは、それらを効果的に使用するために必要な専門知識と、意欲的な攻撃者が標的の特定から実際の攻撃実行へと移行できるスピードである。 

同僚のコール・ヘルツォークは、まさにこのダイナミクスの技術的な解説を公開しました（AIを活用したハッキン​​グ、あるいは：心配するのをやめてLLMを好きになる方法）まだ読んでいない方は、ぜひ全文読んでみてください。コール氏は、攻撃者がLLMを使用してモバイルアプリのバイナリをリバースエンジニアリングし、動的な計測環境をセットアップし、実行中のアプリケーション内の関数を列挙する方法を、段階的に解説しています。個々の手順自体は目新しいものではありません。新しいのは、各手順に必要な専門知識が今や非常に少ない点です。 

ビジネス的な観点から言えば、12か月前にはこの攻撃を実行するスキルがなかった人物が、今ではそのスキルを習得しているか、あるいはその不足を補うツールを利用できるようになっている可能性が高い。コール氏のデモンストレーションでは、公開されているLLMに単純な16進ダンプを入力するだけで、保護されていないバイナリからAPIエンドポイントを2分足らずで抽出した。これは高度な攻撃ではない。午後のひとときでできる作業であり、最終的にバックエンドシステムに到達する一連の攻撃の最初のステップに過ぎない。 

クライアント側アプリケーションがこの脅威の状況において独自の地位を占める理由は、 根本的な非対称性 いかなるネットワークセキュリティ対策を講じても解決できない問題です。サーバーは、お客様が所有・運用するファイアウォール、認証レイヤー、アクセス制御の背後にあります。一方、モバイルアプリは、お客様が所有していないデバイス上で、制御できない環境で動作し、世界中の誰もがダウンロード、解凍、検査できるコードを実行します。クライアント側のコードは、攻撃者によって完全にアクセスおよび読み取り可能です。これは設定の問題やパッチの適用漏れといった話ではありません。媒体の性質そのものなのです。 

この非対称性は常に存在していました。月間アクティブユーザー数が200万人の銀行を考えてみましょう。統計的に見ると、これらのユーザーの中には、アプリの中身に興味を持つ人が常に一定数含まれており、さらにその中のごく一部には、発見したことに基づいて行動を起こす人が常に存在していました。この脅威は2022年にも2021年にも、そしてそれ以前から存在していました。LLMがもたらしたものは、攻撃者の両極端における攻撃力の増幅です。2023年にバイナリのリバースエンジニアリングに数週間を費やした攻撃者は、今では同じことを数時間で達成できます。また、技術的な複雑さにぶつかって諦めていた好奇心旺盛なユーザーは、今では各ステップを順を追って説明し、スクリプトを作成し、出力結果を説明するツールを利用できます。これは、単なる好奇心から始まったサイドプロジェクトが、より意図的なものへと発展する直前まで続きます。意味のあるクライアントサイド攻撃を実行できる人材のプールは、大幅に拡大したのです。 

クライアントサイド攻撃が特に厄介なのは、攻撃のように見えないことです。攻撃者がアプリをリバースエンジニアリングし、有効なAPIキーを抽出し、バックエンドサーバーへのクエリを開始すると、正規のトラフィックと区別がつかないトラフィックが生成されます。キーは本物です。認証は成功します。リクエストは想定されるパターンに準拠しています。インフラストラクチャの観点からは何も問題がないため、アラームも異常も、何かがおかしくなったことを示す明らかな兆候もありません。セッションは、200万人の正規ユーザーのセッションとまったく同じように見えます。 

そのため、公に記録されているクライアント側侵害の件数は、実際のクライアント側攻撃の頻度を過小評価していると言えます。報告される侵害は、システム障害を引き起こしたり、不正利用警告を発したり、規制当局への提出書類に記載されたりするものです。慎重に行動し、データを段階的に収集し、正規の認証情報を使用する攻撃者は、インシデントレポートに全く登場しない可能性があります。証拠がないことは、侵害が存在しない証拠ではなく、監視体制に欠陥がある証拠なのです。 

ランタイム脅威監視 この技術は、そのギャップを埋めます。アプリが侵害された環境で実行されていること、コードが改ざんされていること、または保護機能が攻撃されていることを知ることができます。こうした情報は、被害が発生した瞬間に把握でき、被害が発生した後には得られません。しかし、検出だけでは十分ではありません。より強力な機能は、対応です。 特定の脅威条件が満たされたときに自動的に実行される、アプリバイナリに直接コード化された応答不正操作を検知した銀行アプリは、攻撃者がさらに攻撃を進める前に、段階的な認証を強制することができます。侵害された環境で動作しているアプリは、完全にシャットダウンすることも可能です。チートツールを検知したモバイルゲームは、より独創的な対応を取ることができます。例えば、そのプレイヤーのユニットの重力を無効化することで、正当なプレイヤーが気づかないうちに、兵士たちが静かに戦場から消えていくようにするのです。攻撃者は罰を受けますが、他のプレイヤーの体験は損なわれることはありません。 

脅威の増大に対する論理的な対応策は、防御策を同じペースで強化することです。しかし、セキュリティエンジニア、セールスエンジニア、場合によってはアプリ開発者自身との間で何週間にもわたるやり取りが必要となる保護ブループリント（アプリのセキュリティ強化方法を正確に決定する構成）の作成は、言うは易く行うは難しです。その間、アプリは完全な保護機能を備えずに出荷されるか、リリーススケジュールが遅れるかのどちらかになります。脅威環境が現在のように急速に変化している状況では、どちらの結果も容認できません。リリーススケジュールの遅延は、利益の遅延を意味するからです。 

ここで、防衛分野におけるAIが議論の対象となる。それはマーケティング上の概念としてではなく、実際の運用上の問題に対する実用的な対応策としてである。 クイック プロテクト エージェント v2 アプリのコードを分析し、保護が必要なコンポーネントを特定して、カスタマイズされた保護設計図の初稿を自動的に作成します。以前は約2週間かかっていた共同エンジニアリング作業が、今では約2時間で完了します。この時間短縮は、効率性だけでなくセキュリティ体制にも重要です。保護の設定と展開が速ければ速いほど、アプリが危険にさらされる期間が短くなるからです。 

コール氏の投稿には、ここで強調すべき重要な点があります。LLMは利用可能な情報に基づいてしか動作できないため、実装が公開されているツールのリバースエンジニアリングを支援することはできますが、訓練を受けていない保護対策には苦戦します。IPで保護されたセキュリティ強化は、オープンソースツールにはないギャップを生み出します。迅速に対応し、LLMには公開されていない保護対策を適用し、リアルタイムで攻撃を検知して対応できる防御策は、そうでない防御策よりもはるかに困難な標的となります。 

もう一つ考慮すべき点は、セキュリティツールは「一度使えばそれで終わり」というものではないということです。脅威の状況は今後も変化し続けるでしょう。すべてのセキュリティベンダーは、最新の情報を把握するために脅威リサーチチームに依存しています。 Digital.ai 例外ではなく、当社の脅威調査チームは2つの大陸に分散しており、脅威の進化に合わせてアプリケーションの強化策も継続的に進化させています。 

2025 Application Security 脅威レポート 攻撃率は急激に上昇しており、収束の兆しは見られません。この上昇傾向を牽引する根本的な要因は、今後も変わることはないでしょう。攻撃ツールは既に存在し、改良が進み、意欲さえあれば誰でも利用できる状態にあります。これが、現在あなたのアプリが置かれている環境であり、1年後にはさらに顕著になるでしょう。 

こうしたことは、パニックに陥る理由にはなりません。むしろ、脅威が実際に何であるか、どこに潜んでいるか、そして真剣に対処するために何が必要かを正直に認識すべきだということを示しています。サーバーにパッチを適用したり、ネットワーク境界を強化したりしたからといって、クライアント側の攻撃対象領域がなくなるわけではありません。アプリをダウンロードし、そのバイナリをLLMに渡してバックエンドの経路をマッピングし始めた攻撃者は、あなたのインフラストラクチャには一切手を付けていません。その必要がなかったのです。 

朗報は、攻撃を加速させるのと同じ技術が防御側にも利用可能であり、アプリを攻撃しにくくする基本原則は変わっていないということです。LLM（低レベルマーケティング）が学習していない難読化、被害が発生する前に検知して対応するランタイム保護、汎用的に適用するのではなく特定のアプリに合わせて正確に構成されたセキュリティ強化、脅威の速度に合わせた迅速な展開。これらは新しいアイデアではありません。新しいのは、これらを適切に適用することの緊急性です。