最近発生した仮想通貨の盗難事件――史上最も巨額の被害額となった事件の一つ――は、サイバー犯罪における新たな、背筋が凍るような傾向、すなわち「データの改ざん」を浮き彫りにしています。
Last February, employees at Bybit, one of the world’s largest cryptocurrency exchanges, noticed something odd: More than 400,000 Ethereum tokens, worth around $1.5 billion, had quietly vanished. ランサムウェアのメッセージ（）は見つからず、ブルートフォース攻撃の痕跡もなく、明らかなアラートも発動していませんでした。
決定的な手がかりは、同社がマルチシグ取引に利用していたサードパーティ製サービスのコードの奥深くに隠されていました。 1行だけ変更されていました。それは、送金先のウォレットアドレスです。
That subtle edit is believed to have allowed nearly $300 million to be diverted to accounts tied to the Lazarus Group, a North Korean hacking gang. (While the exposed infrastructure put about $1.5 billion of cryptocurrency at risk, only a portion was successfully cashed out).
これは単なる強盗事件ではありませんでした。 これは緻密な妨害工作であり、データの改ざんが、いかにして最も安全なデジタルシステムでさえも、知らぬ間に破壊し得るかを如実に示す事例でした。 そして、これは仮想通貨取引所だけの問題ではありません。 データの改ざんは、あらゆる業界のあらゆる企業に、想像を絶するほどの損害を与える可能性があります。 （ ）といった銀行は、 の仮想通貨やのブロックチェーンサービスを慎重に試験導入しているところですが、こうした攻撃に対して特に脆弱です。 また、 の最高情報セキュリティ責任者（ ）は、この脅威を過小評価しない方が賢明だと、専門家たちは指摘しています。
「CISOは、データの改ざんに特に注意を払うべきです。なぜなら、こうした脅威は、金銭的損失や評判の低下など、目に見える即時の影響をもたらすことが多いためです」と、北アイルランドのアルスター大学のサイバーセキュリティ教授であるケビン・カラン氏は警告しました。
データの改ざんとは何でしょうか？
データの改ざんがこれほど問題となる理由は、それがいかに目立たず、かつ広範囲にわたって行われる可能性があるかという点にあります。
「データを盗んだり破壊したりするのではなく、微妙に改ざんすることで、攻撃者は意思決定を操作したり、不信感を植え付けたり、自らの存在を隠蔽したりすることができます。そのすべてを、誰にも気づかれることなく行うことができるのです。」アルスター大学のサイバーセキュリティ教授、ケビン・カラン氏
定義上、これはシステムやオペレーター、あるいは下流の意思決定を誤導する目的で、意図的かつ無断でデータに改ざんを加える行為を指します。 その目的は、多くのサイバー攻撃のように、必ずしも物を盗んだり破壊したりすることにあるわけではありません。むしろ、金銭的な利益、スパイ活動、あるいは妨害工作を目的として、ログやセンサーの測定値、取引情報などの記録を密かに改ざんすることが多いのです。
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「データの改ざんは、情報の可用性や機密性ではなく、その完全性を標的とするため、ハッカーの攻撃手段の中でも強力でありながら、しばしば過小評価されがちな手法です」とカラン氏は述べました。 「データを盗んだり破壊したりするのではなく、巧妙に改ざんすることで、攻撃者は意思決定を操作したり、不信感を植え付けたり、自らの存在を隠蔽したりすることができ、その間ずっと、誰にも気づかれることなく行動し続けることができます。」
データの改ざんは であり、 にある「データポイズニング」ではありません――とはいえ、どちらも信頼を損なうものです
のデータポイズニング（）と混同されることがありますが、データポイズニングはモデルの作成や学習中に悪意のあるデータや破損したデータをモデルに注入するものです。一方、データ改ざんは、 既存の情報を改ざんするものです（）。 これは、AIエージェントを含むシステムやソリューションが、意思決定や行動の根拠として依存しているデータを改変するものです。 どちらのタイプの攻撃も、最終的には におけるデータの完全性に対する信頼の低下につながります。。 組織が自社のデータが現実を反映していると信頼できなくなると、そのデータに基づいて行われるあらゆる意思決定、行動、あるいは監査の信頼性が疑われることになります。
A 2024 Protiviti and the Institute of Internal Auditors survey ranked data governance and integrity among the top technology risks, reinforcing the growing recognition that tampering directly threatens the trustworthiness of systems. また、組織が の自動化された意思決定へと移行するにつれ、改ざんされたデータに基づいて行動したことによる影響は倍増しています。
ガートナーは、 2028年までに、 33% のエンタープライズソフトウェアアプリケーションに、 エージェント型AI が組み込まれると予測しています。これは、 2024年のわずか1%から大幅に増加した数値です。また、 80% の一般的なカスタマーサービスの問い合わせが、 2029年までに人間の代わりにエージェントによって処理されるようになる可能性があります。 しかし、ハッカーがエージェントの意思決定に用いられる運用データを改ざんした場合はどうなるのでしょうか？
それでは、どうでしょうか？
世界的なIT市場調査会社IDCのデータ・情報セキュリティ担当リサーチディレクター、ジェニファー・グレン氏によると、顧客対応用のAIエージェントを導入している企業は、ブランド体験に影響を及ぼすデータの破損について、特に注意を払うべきだとのことです。 「妨害工作員、ハクティビスト、企業スパイ、あるいは国家がデータを改ざんし、その結果、担当者が顧客に対して不適切な対応をとることになれば、その企業にとって 長期的な悪影響をもたらす可能性がある」と彼女は述べました。
「GenAIが登場して主流になって以来、データ情報セキュリティの分野はまさに大騒ぎとなっています」とグレン氏は述べました。 「今や、そのAIデータに関しては、非常に手厚い保護が必要となっています。」 たった一度の混乱でも、企業は多額の損失と評判の低下を招くことになります。」
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しかし、GenAIは改ざんされたデータに対して脆弱なだけではありません。 また、強力なデータ改ざんツールとしても機能する可能性があります。 それがカランの懸念なのです。
「生成AIの台頭により、悪意のある攻撃者がデータを操作するための新たな手法、規模、複雑さがもたらされるため、サイバーセキュリティ上の脅威の経路としてデータの改ざんに対処することの重要性が大幅に高まっています」とカラン氏は述べました。 「こうした改ざんは、従来の改ざん手法よりも検出が困難です。なぜなら、 AIによって生成された偽造データ は、基本的な整合性チェックや人間の目による精査をすり抜けることができるからです。」
例えば、AIによって改ざんされた財務報告書は監査人を誤った方向に導く可能性があり、また、 のディープフェイク動画 によって、CEOになりすまして不正な取引を承認させることも可能だと、同氏は付け加えました。
データ改ざんの微妙な違い
改ざんにはいくつかの形態があります。AIモデルを完全に機能不能にしたり、不正確、偏った、あるいは不快な出力を生成させたりして、顧客の信頼を損なう可能性があります。 場合によっては、攻撃者がこれを注意をそらす手段として利用し、セキュリティチームを欺くことがあります。これは、あるグループが危機を演出している間に、別のグループが真の標的を襲撃するという、強盗映画の手口に似ています。
「GenAIが登場して主流となって以来、データ・情報セキュリティの分野はまさに大騒ぎとなっています。」IDCのデータ・情報セキュリティ担当リサーチ・ディレクター、ジェニファー・グレン氏
「攻撃者は、あちらで何が起きているのかに気づかれないように、こちらで何か仕掛けてくるかもしれません」とグレンは言いました。 「もしかすると、彼らはあなたのデータを操作して、あなたをトラブルに巻き込むような、非常に悪い反応を作り出しているのかもしれません。」 しかし、その問題を修正している間に、彼らは別の場所から、本来は持ち出してはならないデータを持ち出しています。 「つまり、カバーみたいなものかもしれませんね。」
また、ハッカーはデータの改ざんを利用して、開発中のコードを妨害することも可能です。 例えば、誰かがデータをわずかに改ざんして開発サイクルを遅らせたり、ソフトウェアにバックドアを仕込んだり、さらにはプロジェクトを頓挫させたりすることもあり得ます。 多くのITチームが人手不足であるため、こうした問題に対処するのは難しいかもしれない、とグレン氏は述べました。
これまでのところ、この種の事件はまれなようです。 しかし、重要インフラに対する 攻撃において、データの改ざんが相次いで発生しています。 例えば、『 2023年11月』によると、ピッツバーグ近郊の水処理施設で、プログラマブル・ロジック・コントローラ（PLC）が乗っ取られていたことが判明しました。 通常の表示の代わりに、オペレーターたちはタッチスクリーンに書きなぐられた反イスラエルのメッセージを目にしました。 この事故によって、発電所は停止しませんでした。 とはいえ、この事態により、同電力会社は手動制御への切り替えを余儀なくされ、攻撃者がオペレーターの画面表示をいかに容易に操作できるか（視覚的なデータ改ざん）について警鐘が鳴らされました。
その数週間後、テキサス州ミュールシューで、親ロシア派のハッカーたちが遠隔操作で水ポンプを起動させ、警報設定を変更したため、貯水槽から水が溢れ出しました。 タンクから液体が溢れ出していたにもかかわらず、画面上のデータは正常に動作していることを示していました。 これはブルートフォース攻撃ではありませんでした。 それは、支配操作による巧妙な妨害行為でした。
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他のキャンペーンでは、さらに踏み込んだ取り組みも行われています。 BlackTechや UNC3886 といった中国と関連があるとされるグループは、ルーター のファームウェアやログ —— これらはデバイスの動作を制御し、ネットワーク上の活動を記録するものです —— を改ざんし、防衛、政府、通信、ハイテク、メディア関連の組織のネットワークに対して、長期にわたり検知されない形でアクセス権を維持していたと報じられています。 場合によっては、ログ記録を完全に無効化し、ネットワーク防御担当者がその存在に気づかないようにしていました。
グレン氏は、国家がデータの改ざんを好むことが多いと指摘しています。というのも、それが発覚した場合、外国の侵入者による仕業というよりは、日常的なシステムの設定ミスやコーディングの誤りのように見えるからです。
さらに、従来の防御策は、わずかな完全性侵害を検知するようには設計されていません。 また、多くの組織では、正当な設定変更と、痕跡を消去したりシステムを乗っ取ったりするために施された悪意のある変更とを区別するためのツールが不足しています。
データ改ざんを未然に防ぐ5 の対策
データの改ざんを防ぐには、境界防御から徹底した完全性保証への転換が必要です。 専門家が推奨する5つの戦略をご紹介します：
1. 異常がないか注意してください
主要なデータや設定において、「正常」な状態がどのようなものか把握しておきましょう。 の機密データ監視、 のエンドポイント可視化および制御、リアルタイムの 脅威検知、整合性監視、および データ漏洩防止（DLP） に対応するエンドポイントツールを導入してください。
2。 警戒を怠らないでください
データの出所や、システム内での移動経路を追跡することで、改ざんの兆候を見つけやすくなり、適切な関係者に責任を問うことが容易になります。
3。 暗号による整合性チェックを使用してください
重要なログや設定ファイルについては、その真正性を確認する手法を用いて保護してください。 これらのチェックにより、不正な変更があれば即座に検出されるため、知らぬ間にデータが改ざんされるのを防ぎ、システムデータに対する信頼を維持することができます。
4。 改ざん防止機能を備えたストレージにログを一元管理する
ログを、攻撃者がマシンを乗っ取った場合でも、こっそりと痕跡を消去できないような、安全な追記専用システム（Write-Once-Read-Many（WORM）や （WORM）、ストレージなど）に送信してください。
5。 「セキュア・バイ・デザイン」の原則を採用する
「セキュア・バイ・デザイン」とは、初期段階からシステム開発のあらゆる段階にセキュリティ上の配慮を組み込むことを意味します。 カラン氏によると、組織は、モデリングを通じて脅威を予測し、データの完全性侵害を含むインシデント対応計画（ ） を策定し、サードパーティ製コンポーネントの審査（ ） を行い、安全な開発慣行を徹底することで、データの改ざんを防ぐことができるとのことです。
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より大きなリスク
データの整合性は、常にビジネスおよびIT分野における最優先事項とされてきましたが、Precisely社の調査「 」（）によると、データに基づいた意思決定を行う担当者の 67％が、自社のデータを完全に信頼していないことが明らかになりました。 カーラン氏は、信頼できるデータに依存して機能するAIエージェントを検討する企業が増えるにつれ、CISOはデータ戦略を見直す必要があると述べました。
「データの改ざん事件は増えるでしょう」と彼は述べました。 「この脅威を無視すれば、業務の混乱、規制当局による制裁、そして信頼の失墜を招く恐れがあります。」
