AI時代の脆弱性対応戦略 ― リスクベースへの転換 ―

近年、大規模言語モデル（LLM）をはじめとするAI技術は急速に進化し、ソフトウェア開発や業務効率化など、さまざまな分野で活用が進んでいます。一方で、AIの活用は防御側だけでなく攻撃者側にも広がりつつあり、サイバー攻撃の手法そのものを大きく変える可能性が指摘されています。
こうした状況を受け、政府は、対策パッケージ「Project YATA-Shield」を策定し、政府機関や重要インフラ、金融機関へのセキュリティ強化を推進しています。特に、金融庁は具体的な動きとして、脆弱性が短期間に大量に発見される可能性に備え、資産管理、脆弱性管理、パッチ適用などの態勢を点検・強化するよう金融機関に要請しました。
確かに、防御側にとって脆弱性が大量に発見されることは大きな課題です。しかし、本当に注目すべき変化は、それだけではありません。攻撃者側もAIを活用することで、脆弱性の分析から攻撃までの時間が大幅に短縮される可能性があります。
これまでの脆弱性管理は、脆弱性公開から実際の攻撃までには一定の時間的猶予があることを前提としていました。しかし、その前提が変わりつつある今、企業は脆弱性対応戦略そのものを見直す必要があります。

目次

攻撃者側のAI活用は何を変えるのか

攻撃者がAIを使う最大の目的の一つは「攻撃サイクルの高速化」です。
従来でも、攻撃者は公開された脆弱性情報や技術情報を分析し、攻撃コードを作成してきました。しかし、この作業には高度な技術力と一定の時間を要していました。
AIは、この一連の作業を大幅に効率化する可能性があります。公開されたアドバイザリやソースコードの差分、技術ブログなどをAIが解析し、脆弱性の原因を整理した上で攻撃コードの作成を支援することが考えられます。また、インターネット上の情報を基に攻撃対象の特徴を整理し、攻撃コードを対象環境に合わせて調整することも、今後はより容易になるかもしれません。
もちろん、AIが完全に自律して高度なサイバー攻撃を実行する段階には至っていません。しかし、攻撃者がAIを「優秀なアシスタント」として利用するだけでも、攻撃準備に要する時間は大幅に短縮される可能性があります。
つまり、AIが変えるのは攻撃の本質ではなく、「攻撃のスピード」です。防御側から見れば、それは脆弱性公開から対応までに確保できる時間が短くなることを意味します。

従来の脆弱性管理は「攻撃までの猶予」を前提としていた

これまでの企業の脆弱性管理は、脆弱性が公開されてから実際に攻撃が広く行われるまでには一定の時間的猶予があることを前提として運用されてきました。
そのため、脆弱性情報を収集し、影響を評価し、パッチを検証した上で、システムへの影響を考慮しながら計画的に適用するという運用が一般的でした。限られたリソースの中で業務影響とのバランスを取りながら対応することは、合理的な考え方だったと言えます。
しかし、攻撃者側のAI活用によって、脆弱性公開から攻撃までの時間が短縮されると、この前提は大きく変わります。
脆弱性情報が公開された直後からAIが解析を行い、PoCの作成を支援し、攻撃者が短期間で攻撃を開始できるようになれば、企業が従来どおりのスケジュールで評価やパッチ適用を進めていては、防御が間に合わないケースが増える可能性があります。
つまり、今後問題となるのは、企業の対応が遅くなったことではなく、攻撃が始まるまでの時間そのものが短くなることです。

これから求められる脆弱性対応戦略

このような状況に対応するためには、「脆弱性をできるだけ早く修正する」という考え方から、「攻撃されるリスクが高い脆弱性を優先的に対応する」という考え方への転換が求められます。
一般的に脆弱性の深刻度にはCVSSが利用されていますが、CVSSは脆弱性そのものの技術的な深刻度を示す指標であり、自社にとってのリスクを直接表すものではありません。
例えば、インターネットから直接アクセスできるシステムと、内部ネットワークからしか到達できないシステムでは、同じCVSSであっても攻撃を受ける可能性は大きく異なります。また、重要システムかどうかによっても、優先順位は変わるべきです。
さらに、実際に攻撃で悪用されているかどうか、攻撃コードが公開されているかどうかといった攻撃者側の状況も、これまで以上に重要になります。つまり、CVSSだけではなく、システムの公開状況（Exposure）、システムの重要度、実際の攻撃情報などを組み合わせて、リスクベースで優先順位を決定する運用が必要になります。
また、AI時代には、パッチ適用だけに依存しない防御も重要になります。
ゼロデイ脆弱性や、修正プログラムが提供されていない脆弱性に対しては、アクセス制御の強化、不要機能の停止、ネットワーク分離、EDRによる監視など、多層的な対策によってリスクを低減することが重要です。
攻撃までの時間が短くなる時代では、「パッチが出るまで待つ」のではなく、「攻撃されても被害を最小限に抑える」ことを前提とした対策が求められます。

米国もリスクベースへの転換を進めている

こうした考え方は、日本独自のものではありません。2026年6月、米国サイバーセキュリティ・社会基盤安全保障庁（CISA）は、新たな指令「Binding Operational Directive（BOD）26-04 BOD 26-04: Prioritizing Security Updates Based on Risk」を公表し、連邦政府機関に対する脆弱性対応の考え方を大きく見直しました。BOD 26-04は、従来のBOD 22-01と比べ、よりリスクベースの優先順位付けへと発展しています。
BOD 26-04では、脆弱性の修正優先度を、単一の深刻度指標ではなく、①インターネットに公開された資産であるか、②攻撃が自動化可能か、③攻撃によりシステムをどの程度制御できるか、④実際に悪用されていることが確認されているか、といった複数のリスク要素を組み合わせて判断します。そして、その組み合わせに応じて、3日以内、14日以内、60日以内、あるいは次回システム更新時まで対応を延期できるなど、段階的な対応期限を設定しています。最もリスクが高いケースでは、パッチ適用に加え、侵害有無の確認まで求めています。

おわりに

AIは、防御側だけでなく攻撃者側にも新たな能力を与えつつあります。しかし、それは必ずしも攻撃手法が劇的に変化することを意味するわけではありません。
むしろ本質的な変化の一つは、脆弱性の分析、攻撃コードの作成、攻撃対象の探索といった一連のプロセスが高速化されることにあります。その結果、脆弱性公開から攻撃までの時間はこれまで以上に短縮され、企業に求められる対応速度も大きく変わっていくでしょう。
これからの脆弱性管理では、「どの脆弱性を修正するか」だけではなく、「どの脆弱性が、どのシステムに対して、いつ攻撃される可能性があるのか」という観点で継続的にリスクを評価し、優先順位を見直していくことが重要になります。
AI時代の脆弱性対応とは、単にパッチ適用を全体的に高速化することではありません。攻撃者の行動を踏まえながら、限られた時間とリソースを最も効果的に配分する、リスクベースの脆弱性対応戦略へと進化させることが、これからの企業に求められるのではないでしょうか

＜参考情報＞
CISA：BOD 26-04: Prioritizing Security Updates Based on Risk
https://www.cisa.gov/news-events/directives/bod-26-04-prioritizing-security-updates-based-risk
CISA：BOD 26-04: Implementation Guidance for Prioritizing Security Updates Based on Risk
https://www.cisa.gov/news-events/directives/bod-26-04-implementation-guidance-prioritizing-security-updates-based-risk