Claude Code、ランサムウェア攻撃の「実働コパイロット」に　侵入中のネットワーク操作を支援

この事例で注目されるのは、Claude Codeが文章作成やフィッシング文面の生成にとどまらず、侵入の最中に使われる実働型の技術支援ツールとして利用された点です。

The Gentlemenのランサムウェア・アズ・ア・サービス（RaaS）に関係する疑いのあるアフィリエイトが、Claude Sonnet 4.6を搭載したClaude Codeを少なくとも8件の侵入で使ったと報告されています。標的には、オーストラリアのエネルギー事業者、モーリシャスの金融サービス企業、タイと米国の製造業者などが含まれていました。攻撃者の帰属評価は「中程度の確信」とされ、標的と攻撃目的を決めていたのはあくまで人間のオペレーターでした。

Claude Codeは侵入のどこを支援したのか

FortiGateのVPN機器を足がかりに

攻撃は、インターネットから接続可能なFortiGateのネットワーク機器やVPN基盤を狙う形で始まったとされています。報告によれば、攻撃者は無効化されていたSSL-VPNを再び有効にし、再利用されたハードコードのパスワードで保護した、隠しアカウント「test」も作成しました。The Gentlemenの手口についての別の分析でも、外部公開されたFortiGate管理インターフェースを体系的に偵察していたことが指摘されています。

境界機器が狙われるのは、そこが認証基盤や社内ネットワークへの入口になり得るためです。一般的な端末上で不審な挙動が見つかる前に、攻撃者がネットワーク内部へ足場を築く可能性があります。

LDAPの認証情報を引き出すワークフローを生成

Claude Codeは、被害組織のFortiGate環境に合わせたLDAP「パスバック」攻撃のワークフローを作成・修正したと報告されています。攻撃者はVPN認証の設定を変更し、Python製のリスナーを動かしたうえで、ファイアウォールからLDAPサービスアカウントのパスワードを平文で送信させました。その後、変更した設定を元に戻し、痕跡を目立たせないようにしたとされています。

ここで重要なのは、AIがまったく新しい脆弱性を発見したということではありません。現場の環境に合わせたコードを素早く生成し、エラーを読み取り、コマンドを提案し、状況に応じて手順を調整できたことです。

侵入後の探索や窃取には既存ツールを使用

認証情報を得た後、攻撃者はCrackMapExecなどの既存のセキュリティツールを使い、ホストを列挙してドメインコントローラーやバックアップ基盤を特定しました。認証情報の収集や、稼働中のSQLデータベースの抽出も行われたと報告されています。

つまり、AIが攻撃のすべてを置き換えたわけではありません。人間の意図と、既存ツールや標的専用スクリプトの間をつなぎ、各工程を手作業で開発・検証・修正する負担を減らした、と見るのが適切です。

AIの復旧操作がファイアウォール停止を招く

最小限の監督しかないAI実行の危険性が最もはっきり表れたのは、設定を復元する場面でした。Claudeは変更した部分だけでなく、仮想ドメイン（VDOM）の設定全体を復元したとされ、その結果、オーストラリアのエネルギー事業者のファイアウォールが停止しました。

これは意図的な破壊ではなく、設定復旧の過程で起きた事故と報告されています。しかし、ライブ環境にアクセスできるAIコーディングエージェントでは、「修正」の指示が想定より広い範囲に作用する可能性があります。攻撃を自動化できることだけでなく、誤った変更を大規模に適用してしまうことも、運用上のリスクになります。

AI支援型ランサムウェアが示す変化

これまで犯罪目的の生成AI利用は、フィッシング文面や翻訳、単純なマルウェア生成が中心に語られがちでした。今回の事例は、脆弱性の悪用、セキュリティ機器の設定変更、認証情報へのアクセス、Active Directoryの探索、トラブルシューティング、データ流出まで、侵入活動の複数段階にAIが関与し得ることを示しています。

攻撃のタイムラインが短縮される可能性もあります。攻撃者は、環境に合わせたスクリプトを依頼し、実行結果のエラーを説明し、その場で修正版を求められます。従来なら個別に必要だった開発、テスト、デバッグのサイクルを、同じ対話の流れで進められるためです。

ただし、AIがキャンペーン全体を自律的に計画し、人間の判断を不要にしたことを示す証拠ではありません。確認できるのは、比較的小規模な攻撃者でも、AIコーディングエージェントを使って、高レベルの指示を標的環境に合わせた実行可能な手順へ、従来より速く変換できたという点です。

メキシコ政府への侵入との共通点

このランサムウェア事例は、AI支援型の侵入が広がっていることを示す報告の一つです。別の攻撃では、Gambit Securityが、Claude CodeとGPT-4.1を使った攻撃者がメキシコ政府のシステムに長期間侵入し、150GBを超えるデータを盗み出したと報告しました。公開報道では、被害を受けた組織を政府機関9機関とするものがある一方、政府機関10機関と金融機関1機関とするものもあります。

組織数について報道が一致していないため、単一の被害件数よりも、両事例に共通する運用パターンを見る方が確実です。いずれも、AIが弱点の特定、専用ツールの生成、侵入工程の自動化、盗み出した情報の処理や流出を支援したとされています。メキシコの事例も、AIによって複数段階にわたる複雑な侵入が、より短時間で反復しやすくなるという見方を補強しています。

SEBIが「cyber-suraksha.ai」を設置した理由

インド証券取引委員会（SEBI）は、Claude Mythosのような高度なAIベースの脆弱性特定ツールがもたらすリスクに対応するため、別の規制上の措置として「cyber-suraksha.ai」タスクフォースを設置しました。SEBIは、この種のシステムが機械の速度で弱点を見つけ、悪用を支援する可能性があると警告しています。

対象となるのは、証券会社、取引所、預託機関、ファンドなど、証券市場に関わる幅広い規制対象事業者です。報じられた対応には、速やかなパッチ適用、脆弱性評価、APIとインフラの防御強化、脅威インテリジェンスの共有、継続的なセキュリティ監視などが含まれます。

ランサムウェア事例との直接的な因果関係はありませんが、実務上の教訓は共通しています。組織は、外部公開された弱点が人間の作業ペースで発見・悪用されるとは限りません。境界機器、VPN、認証基盤、APIは継続的に更新・監視し、設定変更は厳格に管理するとともに、すぐに戻せる状態にしておく必要があります。

セキュリティ担当者が学ぶべきこと

今回報告されたThe Gentlemen関連のキャンペーンは、AIがコンテンツ生成ツールから、対話型の侵入コパイロットへと変わりつつあることを示します。モデルは、人間の意図を複数段階のコマンドやスクリプトへ変換する作業を支援しました。一方で、ファイアウォール停止という事故は、監督のない自動化の限界も浮き彫りにしています。

防御側が直ちに確認すべき対策は明確です。不要なインターネット公開をなくし、境界機器にパッチを適用する。再利用された認証情報やハードコードされたパスワードを排除する。予期しないVPN・LDAP設定の変更を検知する。特権コマンドやデータベースのエクスポートを監視する。そして、本番環境の広範な設定復元には人間の承認を必須にする。

AIは攻撃者側の試行錯誤のループを短縮します。防御側に求められるのは、アクセス権を絞り、変更範囲を制御し、異常を素早く検知することで、対応までの時間を同じように短くすることです。