企業における生成 AI の導入加速による機密データ漏洩をチェック・ポイントが明らかに 著者 Beatriz
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Check Point Research は、組織内での生成人工知能ツールの急速な導入に関連する重大なセキュリティ リスクを特定しました。 2025 年 12 月の世界的なサイバー攻撃統計報告書では、これらのテクノロジーの広範な使用により、機密情報の非自発的漏洩が引き起こされていると指摘しています。この行為により、サイバー犯罪者が世界中の企業から重要なデータを悪用する機会が生まれます。
組織は、2025 年を通じて 1 週間あたり平均 2,027 件のサイバー攻撃を記録しました。この数字は、前年と比較して 9% の増加に相当します。この成長は、デジタル変革と AI ベースのツールへの依存の増大による攻撃対象領域の拡大を反映しています。
米国と英国に最も多くの事件が集中した。これらの地域では、1,440 を超える組織が毎週攻撃を受けており、これは 2024 年 12 月と比較して 39% 増加しています。高度にデジタル化された経済は、脅威の急増に直面しています。
世界的なサイバー攻撃の加速
2025 年に観測された前例のない量のサイバー脅威は、複数の要因によるものです。クラウドへの移行と AI ソリューションの統合により、企業インフラストラクチャの脆弱性が増加しています。さまざまな規模の企業が、年間を通じてより高い頻度でインシデントを記録しました。
ランサムウェアは、産業およびビジネス運営に影響を与える脅威の中で支配的な地位を維持しています。専門グループは、Windows システム、仮想化環境、Linux インフラストラクチャの欠陥を調査しました。攻撃者の技術的進化により、攻撃範囲が拡大し、キャンペーンの効率が向上しました。
活動中の主なランサムウェア グループ
伝えられるところによると、ロシアで活動しているQilinグループは、2025年に最も攻撃的な行動を主導した。この組織は、被害者の投稿と恐喝手法において高い一貫性を維持していた。アクティビティランキングでは、LockBit5 と Akira が 2 位と 3 位を占めました。
これらのグループは、価値の高い目標に重点的に取り組みました。彼らは、データ暗号化と出版の脅威を組み合わせた二重恐喝を使用しました。警察の混乱に迅速に対応したことが、攻撃量の維持に貢献した。
- キリン：公的に報告された犠牲者の数が最も多い。
- LockBit5: 割り込み操作後の高速復帰。
- アキラ: 中規模および大企業のシステムに焦点を当てます。
生成型 AI の使用に関連する脆弱性
AI システムへの企業の機密データの挿入は、多くの場合、適切な制御なしで行われます。ガバナンスと情報分類ポリシーが存在しないと、漏洩のリスクが高まります。機密データは安全に保存されず、後で悪意のある攻撃者によって悪用される可能性があります。
最近の研究では、生成 AI ツールの 80 クエリに 1 つが重要な情報を漏らす可能性があることが示されています。この現象は、特定の予防策を講じずにこれらのテクノロジーを導入した組織に影響を与えます。シャドウ AI として知られる不正使用は、いくつかの分野で問題を悪化させます。
企業は、広範な言語モデルを安全に統合する上でさらなる課題に直面しています。従業員が入力したプロンプトを可視化できないと、フィルターを効果的に適用できなくなります。この状況では、AI 環境でのデータ保護に特化したソリューションの即時導入が求められています。
脅威によって最も影響を受けるセクター
政府と教育は、サイバーインシデントの最も大きな影響を受ける部門の 1 つです。非営利団体も高い攻撃頻度を記録しました。時代遅れのインフラストラクチャとセキュリティ専門家の不足がこの脆弱性の一因となっています。
AI モデルのトレーニングにおける組織データの不適切な使用は、これらの分野において重大な要因となっています。科学的な制御が欠如していると、攻撃者が抵抗力の低い抜け穴を探して悪用する可能性があります。リスクを軽減するには、レガシー システムを更新することが優先事項になります。
公的機関は多くの場合、限られたサイバーセキュリティ予算で運営されています。この制限により、資格のある専門家を雇用したり、高度なツールを入手したりすることが困難になります。これらの要素の組み合わせにより、影響の大きいインシデントにとって好ましい環境が生み出されます。
ランサムウェアの具体的な増加
2025 年 12 月の記録によると、ランサムウェア事件が 2024 年の同時期と比較して 60% 増加しました。この月は、年間で最も多くの公的事件が発生しました。 Qilin のようなグループは、今年の最後の四半期に犠牲者の平均率を 2 倍にしました。
攻撃者は初期の侵入テクニックを改良しました。キャンペーンでは、企業ソフトウェアの脆弱性の悪用と認証情報の漏洩が主流でした。犯罪者による人工知能の統合により、認識と実行のプロセスが加速されました。
推奨される保護措置
企業は新たなリスクを軽減するために AI ガバナンスを強化する必要があります。明確な使用ポリシーを実装し、機密データを自動分類することで、露出を減らします。統合された防止ソリューションは、高リスクのプロンプトをリアルタイムで検出します。
レガシー システムの最新化とチーム トレーニングへの投資は、防御の重要な基盤を形成します。統合セキュリティ プラットフォームを採用する組織は、脅威に対する可視性を向上させます。予防、検出、対応を組み合わせることで、インシデントの封じ込めが加速されます。
特定の地域で観察される傾向
デジタル普及率が高い国では、毎週より大量の攻撃が集中していました。クラウドテクノロジーへの依存により、これらの経済では露出面が拡大しました。継続的な脅威監視により、標的を絞ったキャンペーンを予測できます。
新興地域では、事件数も比例して増加しました。セキュリティが成熟していないデジタル ツールの導入が加速していることが、増加の一部を説明しています。知識の伝達とアクセス可能なソリューションは、世界舞台での緩やかなバランスに貢献します。
攻撃者の技術的進化
ランサムウェア グループは、混乱に迅速に適応する能力を実証しています。警察の措置が短期間に発生した後、業務が再開されました。 Linux バリアントの開発は、従来の Windows 環境を超えたターゲットの多様化を反映しています。
犯罪者が人工知能を使用すると、フィッシング キャンペーンや脆弱性の悪用が最適化されます。魅力的なコンテンツの自動生成により、攻撃の初期段階での成功率が向上します。防御には、AI によって生成されたアーティファクトの検出を組み込む必要があります。
データ分類の重要性
自動分類を導入している組織は、漏洩リスクを大幅に軽減します。機密情報を事前に特定することで、外部ツールへの不用意な挿入を防ぎます。ゼロトラスト ポリシーは、ハイブリッド環境におけるこのアプローチを補完します。
シャドウ AI のリスクに関する定期的な従業員トレーニングにより、人間による保護層が強化されます。不適切なプロンプトの結果を認識することで、内部インシデントが減少します。ネットワーク トラフィックの監視により、不審な漏洩パターンが検出されます。
