拓海先生、お時間いただきありがとうございます。部下から「AIで脆弱性診断が自動化できる」と聞いて驚いているのですが、逆にAIを使って攻撃されるリスクもあると。これ、要するにどれくらい怖い話なんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！大丈夫、一緒に整理していきましょう。結論から言うと、AIを攻撃に使う“攻撃者側の能力”が高まると、従来は手間がかかった脆弱性の発見と悪用が短時間で大量に行えるようになりますよ、という問題です。
なるほど。つまりAIは防御にも使えるが、同じ道具で攻撃される可能性があると。で、それをどう評価して優先順位を付ければ良いのかが知りたいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！本日お話する論文は、その不安に答えるために「攻撃側がAIを使って脆弱性を見つけ悪用する際の“労力”を定量化する」手法を提案しています。難しい言葉を使わずに言うと、攻撃者がどれだけ手間をかける必要があるかを数値化して、我々がどこを先に手当てすべきかを決めやすくするのです。
これって要するに、攻撃者が『どれだけ簡単に悪用できるか』を点数にしてくれる、ということですか？
その通りです、田中専務！要点を3つにまとめると、1) 攻撃者の作業プロセスをグラフで表し、各工程の“労力”を見積もる、2) AIが代替できる工程と人手が必要な工程を分ける、3) これを基に脆弱性の優先順位付けを行う、という流れです。実務で使うと、どこに予算と人手を割くべきかが明確になりますよ。
具体的にはどんな情報が必要なんですか。現場の担当はデータの取り方で困りそうですが。
素晴らしい着眼点ですね！実務的には資産構成（サーバ、データベース、認可管理など）、既知の脆弱性データベースの情報、攻撃に必要な前提条件などを揃えれば良いです。重要なのは完璧を目指すことではなく、現状で再現可能な範囲の情報から優先順位を付ける実行性です。
うちの現場だと、クラウドや認証の構成を全部把握しきれていない。そういう場合でも使えますか。投資対効果が気になります。
素晴らしい着眼点ですね！現場の不完全さは前提として受け入れ、段階的に改善するのが正解です。まずは高価値資産に限定してGOE（Graph of Effort）を適用し、効果が出れば適用範囲を広げる。こうすれば初期投資を抑えつつ、投資対効果を確かめながら進められますよ。
わかりました。これって要するに、今すぐ全てを直す必要はなくて、まずは『攻撃されたら困る部分』を優先的に守るための指標を作る、という認識で良いですか？
その認識で間違いありません、田中専務！要点を3つにまとめると、1) まずは業務上重要な資産を特定する、2) GOEで攻撃者の手間を見積もり優先度を決める、3) 段階的に対応と検証を繰り返す。これで経営判断としての説明責任も果たしやすくなりますよ。
なるほど。では会議で説明するときに使える短い言い回しを教えてください。現場も納得させたいので。
素晴らしい着眼点ですね！会議で使えるフレーズを3つ用意します。1) 『まずは業務に直結する資産からGOEの評価を行います』、2) 『AIが代替できる工程と人手が必要な工程を分離して優先順位を決めます』、3) 『段階的に適用し、効果を見て拡大します』。どれも経営判断として説明しやすい言い方です。
わかりました。自分の言葉で言うと、『重要な資産から攻撃者の手間を数値化して、コスト効率の良い順に防御を強化する』ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べる。本論文がもたらした最大の変化は、攻撃者がAI（Artificial Intelligence）を活用して脆弱性を探索・悪用する際の「労力」を定量化する枠組みを提示した点である。これにより、従来の単純な脆弱度スコアだけでは捉え切れなかった“AI時代の攻撃危険度”を、実務上の優先順位付けに直結させられるようになった。
この着想は防御側の資源配分を現実的にする点で重要である。なぜなら組織は有限の予算と人員で複数の脆弱性に対応しなければならず、攻撃者がAIを使うことで短時間に多数の弱点が顕在化し得るからだ。経営判断としては、被害の事後対応よりも発生確率と影響の両面から優先度を付けることが求められる。
基礎的には脆弱性評価（vulnerability assessment）と脅威モデリング（threat modeling）の延長線上に位置する研究である。しかし本研究は、攻撃者の工程をグラフ構造で表現して各工程の困難度やAIによる自動化可能性を重み化する点で差別化される。これにより現場のアナリストが説明可能な形でリスクを比較できる。
実務適用を視野に入れた設計になっており、特にクラウド環境のように資産構成とアクセス制御が複雑な領域で有用である。基盤が複雑だと、どの脆弱性が攻撃者にとって安価に利用可能かが見えにくくなるため、労力指標は意思決定に直接寄与する。
なお本手法は設計上、将来の実証が必要であると著者自身が述べている。現時点では概念実装と初期評価が中心であり、実運用での検証と微調整が今後の課題である。
2. 先行研究との差別化ポイント
従来の脆弱性評価はCVSS（Common Vulnerability Scoring System）等の静的スコアに依存する傾向があった。これらは脆弱性の技術的深刻度を示すが、攻撃者が実際にどれだけの手間をかけて悪用するかという“攻撃コスト”を直接評価しない。したがってAIを用いる攻撃のような、新たな代替可能性が生まれた状況では評価がずれる可能性がある。
一方で近年の研究はAI自体の脅威分類やAIに対する攻撃（adversarial attacks）に注目している。これらはAIモデルを守るか攻撃するかという視点であり、非AI資産がAIを用いて攻撃されるリスクを横断的に評価する点で本研究は異なる。
差別化の核は「Graph of Effort（GOE）」という概念モデルにある。GOEは攻撃者の作業フローをノードとエッジで表し、それぞれに労力や自動化可能性のメタデータを付与する。これにより、個々の脆弱性が攻撃者にとってどれほど“安価”に到達可能かを定量的に比較できる。
また、本研究は脅威インテリジェンスデータベース（例: MITRE Atlas等）と組み合わせることで既知の攻撃パターンとの照合が可能だとしている点が実務的利点である。先行研究が個別の脅威やAIモデルに注目したのに対し、本研究は組織資産全体を横断する視点での意思決定支援を目指している。
とはいえ、本手法は設計選択に対する実証がまだ不十分であり、スコア付けのパラメータ調整や組織ごとの実務運用に関する追加研究が求められる。
3. 中核となる技術的要素
本手法の技術的骨格は、攻撃工程を表すグラフ構造とそこに付与するメタデータである。グラフの各ノードは攻撃のサブタスクを示し、エッジはタスク間の依存関係を示す。各ノードに対して、要求される専門知識、時間、ツールの有無、AIによる代替可能性を定量化して重みを付ける。
AIによる代替可能性は重要なメタデータである。ここで言うAIは一般的に利用可能なモデルや自動化ツールを指し、例えばコード解析、データ収集、攻撃パターン生成などの工程がどの程度自動化できるかを評価する。自動化が効く工程ほど攻撃コストは下がり、優先度は上がる。
重み付けには既存の脆弱性データベースや専門家の見積もりが利用される。関係する資産と脆弱性情報をマッチングするための名前解決や類似性計算も取り入れられており、これによりグラフ構築のための準備作業が効率化される。
最終的な出力は、各脆弱性に対して攻撃者がAIを用いた場合の総合労力スコアとなる。これを基に優先順位を付け、現場のパッチ適用や設定変更、アクセス制御の強化といった対策を段階的に実施する設計になっている。
技術的には汎用性があるが、実装上は組織固有の資産情報と脆弱性データの整備状況に依存するため、導入には段階的アプローチが求められる。
4. 有効性の検証方法と成果
著者らはGOEの概念実装を通じて、少数のケーススタディでの挙動を示している。検証では既存の脆弱性データと組織資産のサブセットを用いてグラフを構築し、AIが代替できる工程を反映した場合としない場合で優先順位の差を比較した。
結果として、AI代替性を考慮することで従来の単純な深刻度スコアとは異なる優先度の入れ替わりが発生したことを報告している。この差異は特に自動化で短時間に攻撃可能となる脆弱性に顕著であり、実務的には早期対応が有効であることを示唆している。
ただし検証は限定的な環境で行われており、大規模なトラフィックや複雑なクラウド構成下での再現性は今後の課題である。著者もさらなる実データによる評価とパラメータ調整を明確に示している。
実効性の観点では、GOEは意思決定の補助ツールとして有望であるが、単独で完全な防御策を提供するものではない。現場では既存の脆弱性管理プロセスと組み合わせる運用設計が現実的である。
したがって現段階の成果は概念の有効性を示すにとどまり、運用面での効果測定と改善ループの確立が不可欠である。
5. 研究を巡る議論と課題
まず議論の中心は「スコアをどう信頼するか」である。労力スコアは多くの仮定に依存するため、誤差や過小評価のリスクが存在する。特に攻撃者が新たなAIツールを導入した場合、既存の重み付けでは実態を捉えられなくなる可能性がある。
次に実務適用上のデータ整備が課題である。資産目録やアクセス制御情報が散在している組織では、グラフ構築の入力そのものを整備するコストが高くつく。これが導入の阻害要因となり得る。
さらに倫理面と法的側面の議論も必要だ。攻撃者の手法を詳細にモデル化することは防御に有益だが、同時に悪用リスクを増す情報を公開することにならないよう配慮が求められる。このバランスは研究者と実務者双方が注意深く検討すべきである。
技術的な課題としては、AIモデルの進化速度に追従するためのメタデータ更新や、自動化可能性の評価基準の標準化が挙げられる。これらは定期的なレビューとコミュニティでの共有が効果的である。
総じて、本研究は重要な着眼点を示したが、社会実装にはデータ整備、標準化、継続的な検証が必要である点を認識しておくべきである。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後はまず実運用環境での大規模検証が求められる。具体的には複数組織の事例を集め、GOEのスコアリングが実際の攻撃事例とどれほど相関するかを評価する必要がある。これによってパラメータ調整の指針が得られる。
研究的方向としては、AIモデルの進化を踏まえた自動化可能性メトリクスの改良が重要である。モデルの性能向上や新たな自動化技術の登場により、評価基準は時間経過で変わり得るため、動的な更新機能が求められる。
実務者向けには段階的導入のためのプレイブック作成が有用である。初期は高価値資産に限定し、効果を測りながら範囲を広げる運用設計を推奨する。これにより投資対効果を明確化できる。
教育面では、経営層と現場アナリストの両方に向けた説明可能性（explainability）を高める努力が必要である。経営層には簡潔な指標と意思決定フレーズを、現場には実務的なデータ収集ガイドを整備すべきである。
検索に使える英語キーワードとしては「Graph of Effort」「offensive AI」「vulnerability assessment」「threat modeling」「AI-based attacks」などが有用である。
会議で使えるフレーズ集
「まずは業務に直結する資産からGOEの評価を行います。」
「AIが代替できる工程と人手が必要な工程を分離して優先順位を決めます。」
「段階的に適用し、効果を見て拡大します。」
