生成AIの普及と、サイバー攻撃の増加

世界の生成AI利用人口には、統一された公的な年次統計がありません。そのため、複数の公開資料から推計した値を示します。

2025年以降は、Microsoft AI Economy Institute の「Global AI Diffusion」※2を基礎にしています。同調査では、世界の生産年齢人口（15〜64歳）のうち生成AIを利用した人の割合は、2025年後半に16.3%、2026年第1四半期に17.8%でした。2022〜2024年は、主要な生成AIサービスの公開利用統計などからの推計です。いずれも厳密な実測値ではなく、世界的な普及の規模をつかむための推計値として扱います。

2022〜2025年の生成AI利用人口と1組織あたりの週平均攻撃数からピアソンの相関係数を求めると、r ≒ 0.96 になります。1.0に近いほど強い正の相関を示すため、「生成AIが世界的に普及した時期と、サイバー攻撃が増えた時期には、非常に強い正の相関が見られる」と表現できます。

一方で、この数字には限界があります。データ点は4年分しかなく、生成AI利用人口の初期の値は推計で、攻撃数にも第4四半期の値や参考値が含まれます。この相関は、生成AIと攻撃増加の因果関係を証明するものではありません。

生成AIが、サイバー攻撃そのものを新しく生み出したわけではありません。しかし、これまで一定の技術・語学力・作業時間を必要としていた攻撃の工程の一部を、効率化できるようになりました。

たとえば、フィッシングメールや詐欺の文面の大量作成と多言語化、標的ごとの文面の最適化、公開情報を使った偵察の整理、スクリプトやコードの作成支援、脆弱性情報の解析、ソーシャルエンジニアリング、攻撃作業の自動化などです。

その結果、生成AIは「攻撃できる人を増やす」だけでなく、「1人の攻撃者が実行できる攻撃の量を増やす」方向にも作用している可能性があります。

サイトドックは、Webサイトを毎月の定期診断で継続的にチェックし、見つかった弱点のうちエッジで対処できるものは、防御ルール（エッジ防御）として自動で修復します。攻撃を遮断し弱点を塞ぐのは、エッジで実行されるルールです。

AIは、その判定を補助する役割で使っています。見つかった弱点がエッジで対処できるかの分類、複数の検査ツールで重複した所見の整理、改ざんの疑いの判定、レポートの和訳などです。攻撃側のAIと防御側のAIの攻防は、JIISセキュリティラボの実証実験で検証を進めています。