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title: フロンティアAI時代の脅威と備え
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author: [yuichi shiota](https://www.docswell.com/user/shiota)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: フロンティアAI時代の脅威と備え by yuichi shiota
published: August 28, 26
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# Page. 1

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フロンティアAI ( Mythos等 ) 時代の脅威と備え
1. フロンティアAIがもたらした環境変化と、日本(政府)の対応
2. 企業に求められるセキュリティ対策のポイント
3. 明日から現場で実践できる具体的な対策 ( 少しだけデモ )
© LAC Co., Ltd.


# Page. 2

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株式会社ラック
セキュリティエンジニア 19年目
2008年 入社(新卒)
2011年頃 Web診断システム
情報処理安全確保支援士(登録番号 第031795号)
(クローリング, 改ざん検知, XSS+SQLインジェクションの脆弱性診断)
Splunk Core Certified Consultant
2017年頃 SIEM構築
Elastic Certified Engineer
(2015年5月 標的型攻撃メールを契機に日本年金機構が125万件の個人情報流出)
2020年頃 SIEMのAI機能活用
現在 自社のAIソリューション開発 等
shiota
3歳の娘, 3ヶ月の息子
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# Page. 3

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✓ 本日の勉強会は、CDLE ( Community of Deep Learning Evangelists ) の
コミュニティ活動の一環として開催しています。
✓ 当発表内容は、発表者個人の考え・見解にもとづくものです。
✓ 発表者の所属する株式会社ラックを代表する見解ではありません。
✓ また、JDLA ( 日本ディープラーニング協会 ) の公式見解を示すものでもありません。
✓ 2026年8月16日 現在の情報をもとにしています。
✓ 上記をご理解いただき、一つの考え方としてお聞きいただければ幸いです。
© LAC Co., Ltd.


# Page. 4

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フロンティアAIがもたらした環境変化と、
日本(政府)の対応
2つの出来事
4月 Claude Mythos Preview
7月 OpenAI ⇨ Hugging Face
日本(政府)
の対応
環境変化
という本質
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# Page. 5

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2つの出来事
Mythos
4月7日
Claude Mythos Preview を発表
悪用リスクの高さから、限定的な公開・提供
防御目的の取り組み(Project Glasswing)として活用
© LAC Co., Ltd.
OpenAI ⇨ Hugging Face 侵入インシデント
OpenAIが未公開 研究モデルのサイバーセキュリティ能力の評価を行っていたところ、
サンドボックス(評価環境)から脱出し、(外部サイトの)Hugging Face へ侵入
7月16日
インシデントを公表(初報)
AIエージェントによる不正侵入、攻撃元のLLMは不明
内部データ等への不正アクセスを確認、公開情報等は無事
脆弱性の自律的発見をはじめ、サイバーセキュリティ能力が極めて高い
7月21日
未公開 研究モデルによるものと公表
キャッシュプロキシの脆弱性を悪用 ⇨ インターネット接続
評価用 解答入手を目的にHugging Faceへ侵入(攻撃意図なし)
7月27日
詳細技術報告書を公開
17,600アクションを分析(侵入 ⇨ Lateral Movement)
オープンウェイトモデル(GLM 5.2)を分析に活用
7月30日 Anthropicも3つの実在組織への不正アクセスを公表
Claude Fable 5 and Claude Mythos 5
https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
Anatomy of a Frontier Lab Agent Intrusion: A Technical Timeline of the July 2026 Incident
https://huggingface.co/blog/agent-intrusion-technical-timeline


# Page. 6

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日本(政府)の対応
© LAC Co., Ltd.
Mythosに関する直接的な日本(政府)の対応
本質的・根本的な対応 7月14日 閣議決定
政府の人工知能政策の指針となる「AI基本計画」を初改定
5月12日
日本政府、Mythosへのアクセスを要求 (メディア報道)
AIがサイバー攻撃に悪用されるリスクへの危機感が背景
フロンティアAIへのアクセス権が国家安全保障に直結
5月14日
「AIの活用推進」から「AIによる国力強化とAI安全保障戦略」へフェーズ移行(環境変化)
Agentic AIに主役が交代, AXが国家目標, 勝ち筋の明確化,
AI安全保障・サイバー対策を強化(AISI機能強化, 諸外国と連携)
「AI脅威に対する金融分野のサイバーセキュリティ
対策強化に関する官民連携会議」の作業部会
官民(Hyperscaler, AI Provider 含む)連携の枠組みが発足
5月18日
後述
Project YATA-Shield
日本政府のサイバー防衛強化パッケージ
省庁・機関が横断、AI活用でサイバー防衛を強化する施策
5月22日
「フロンティアAIによる脅威変化を踏まえた
金融機関等の短期的な対応」に係る要請
後述
脆弱性管理・パッチ運用の強化 等
防御不能な場合は、システムを能動的に停止する判断基準や体制を備える
6月13日米国政府がフロンティアAIへの外国人アクセスを制限
人工知能基本計画
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_plan/ai_plan.html


# Page. 7

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環境変化という本質に迫るヒント
© LAC Co., Ltd.
Mythos は、悪用リスクの高さから限定的な公開・提供
日本政府を含め、関係者の理性的で迅速な対応
Mythos級 AIは、今後も限定的な公開 ... ？
重要インフラの甚大な被害・社会不安は未発生 (現時点で)
2025年
2月10日 勉強会#3
河田 雄貴 氏
8月27日 CDLE DAY
銭谷 謙吾 氏


# Page. 8

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環境変化という本質
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Unlock Moment ( AIが人を超えた瞬間 )
～2011年
2015年 前後
2024年 前後
2025年
2026年
チャット / コールセンター
PG / SW 開発
サイバーセキュリティ
2017年
画像 認識
2027年 以降
コンサル (≒Knowledge work)
弁護士(≒Legal)
Quiz
医師(≒Health)
ドライバー
IBM Deep Blue チェス
2012年 AlexNet
DeepMind AlphaGo /
2022年11月
Claude Code
世界王者に勝利 / IBM
ILSVRCでBT
Ponanza が囲碁将棋
ChatGPT公開
GitHub Copilot
Watson Quiz 大会で優勝
⇨ 数年でUnlock
のトップ棋士に勝利
⇨ 数年でUnlock
Gemini Code Assist
Pre-Unlock ( これまで )
Unlock ( これから )
犯行の主体
スピード
ボリューム
悪意のある
人のスピード
稼働している
ハッカー /
(どこかのポイントで
ハッカー(が上限)
内部犯行者
人が介在している)
腕利きは限られている
犯行の主体
Agentic AI
悪意がないケースも
スピード
ボリューム


# Page. 9

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企業に求められる
セキュリティ対策のポイント
日本(政府)
対応
を企業もキャッチアップ
環境変化
本質
という
2つの出来事
を踏まえた対応
に向き合う
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# Page. 10

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日本(政府)の対応をキャッチアップ
「AI性能の高度化を踏まえたサイバーセキュリティ対策の強化について」
https://www.cyber.go.jp/pdf/press/20260518_AI_CS_gaiyou.pdf
© LAC Co., Ltd.


# Page. 11

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日本(政府)の対応をキャッチアップ (cont.)
© LAC Co., Ltd.
金融機関等に求められる短期的対応 ( 大量の脆弱性への対応 )
1. フロンティアAIへの対応を経営課題として扱う
Key (起点)
2. 優先的に対応すべきサービス／ITシステムを特定する
絶対に守りたいもの、
真っ先に復旧したいものを特定
3. 特定した資産の技術負債を解消しておく
4. パッチ適用に係る人的リソースを追加する
5.
ベンダーとの維持保守契約の内容を確認する
6.
パッチ適用プロセスをリスクベースにする
7. パッチ適用以外の対策も強化する
WAF・仮想パッチ等による暫定防御も
多層防御 ( EDR, ネットワーク分離, MFA 等 )
8. 優先サービス／ITシステムの停止に備える
「フロンティアAIによる脅威変化を踏まえた金融機関等の短期的な対応」
に係る要請
https://www.fsa.go.jp/news/r7/sonota/20260522-5/01.pdf
9. 外部との連携を維持・強化する
当局, AISI, ISAC等からの情報収集を強化
自社の取り組みも共有 ( ≒オープイノベーション )


# Page. 12

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環境変化に対応
© LAC Co., Ltd.
日本経済新聞 2026年6月30日付
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO97242300Q6A630C2MM8000/


# Page. 13

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環境変化に対応 (cont.)
© LAC Co., Ltd.
ポイント ～ 日本(政府)対応のキャッチアップに加えて ～
Agentic SOC
AIを活用したセキュリティ監視・防御
信頼できるSaaS
SaaS / クラウドへシフト ( 自社でのパッチ適用を省力化 )
クラウドの活用
SaaSの選定と設定不備には注意
9月8日 火曜 勉強会#13 で ご説明
Security by Design
DevSecOps
SW開発にAI活用 ⇨ 脆弱性混入の抑止 ( シフトレフト )
例： Codex Security, Claude Code Security, Code Review
Posture
セキュリティ設定や構成、権限がポリシー通りに
維持されているかを継続的に可視化
例：Prisma 等 によるクラウド・ID・設定の一元的統制
ゼロトラスト
AIエージェントでSOC監視業務を半自動化した話 ～AI活用の理想と現実～
https://blog.kinto-technologies.com/posts/2025-12-20-ai-agent-soc-monitoring-automation/


# Page. 14

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2つの出来事を踏まえた対応
Mythos
4月7日
© LAC Co., Ltd.
OpenAI ⇨ Hugging Face 侵入インシデント
Claude Mythos Preview を発表
悪用リスクの高さから、限定的な公開・提供
防御目的の取り組み(Project Glasswing)として活用
7月27日
詳細技術報告書を公開
17,600アクションを分析(侵入 ⇨ Lateral Movement)
オープンウェイトモデル(GLM 5.2)を分析に活用
クローズドモデルは、
ガードレールが固く、
Mythos が使えない場合、
防御でも利用しづらい問題に対応
Claude Opus 4.7 を使って
脆弱性発見＆修正が〇
防御用にオープンウェイトモデルを
自前で用意する方法とは別の選択肢
9月8日 火曜 勉強会#13 で ご説明
Anthropic Claude Security is now in public beta
https://claude.com/blog/claude-security-public-beta
4月7日 勉強会#6
銭谷 謙吾 氏
OpenAI Expanding Daybreak as the Cyber Defense Window Narrows
https://openai.com/index/expanding-daybreak-as-the-cyber-defense-window-narrows/


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明日から現場で実践できる
具体的な対策例 (デモ)
防御にもAIを活用
AIで進化する(した)セキュリティサービス
OWASP Juice Shop (意図的に脆弱なWebアプリ)
標的型攻撃メールアプリ
Codex Security でスキャン (脆弱性診断)
既存の
1.9月OWASP
ShopをFork
8日 火曜 Juice
勉強会#13
で ご説明
1.
セキュリティエンジニアの開発現場紹介
2.
Codex Securityがリポジトリを調査
2.
AIハッカソンのレギュレーション
3.
脆弱性を発見・攻撃経路を分析
3.
標的型攻撃メールアプリの説明・デモ
4.
Sandboxで脆弱性を検証
5.
(修正パッチを生成)
SecurityサービスにAIを組み込み
© LAC Co., Ltd.


# Page. 16

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AIと共に進化するサイバーセキュリティ
2022年11月
2023年
2024年
2025年
2026年
© LAC Co., Ltd.
2027年頃～
ChatGPT
プロンプト
RAG
Agent
MCP
ハーネスエンジニアリング
データメッシュ
(GPT-3.5)
エンジニアリング
LangChain
LangGraph
A2A
Agentic RL
オントロジー
• 固有のデータをLLMに渡す
指示の与え方で
品質が大きく変わる
• LLM・RAG・ツール連携を
自律的行動
部品化
• ツール接続を標準化
• Agent実行環境最適化
• Agent間通信を標準化
• Agent強化学習(報酬)
• ドメイン毎データ分散管理
• 意味と関係性を体系整理
≒SOCのノウハウをAIが利用可能に
セキュリティ ソリューション や サービスがAIの進化を 組み込み・取り込み
SOC / CSIRT
DFIR
DevSecOps
Posture
Security by Design
クラウド設定 / SBOM
例： Codex Security, Code Review
例：Prisma / Snyk
( Digital Forensics & Incident Response )
SIEM / SOAR
例：Splunk / Sentinel
EDR
例： CrowdStrike / MDE
ゼロトラスト


# Page. 17

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セキュリティエンジニアの開発現場紹介 part1
© LAC Co., Ltd.
(正確に把握しているのは一部ですが)
株式会社ラック
ほとんど全てのサービスにAIが活用されている感覚。
セキュリティエンジニア 19年目
2008年 入社(新卒)
AIの進化に伴う 組み込み・取り込みは、
2011年頃 Web診断システム
所属(＝ラック)内で、棚卸しをして、優先度をつけて。
(クローリング, 改ざん検知, XSS+SQLインジェクションの脆弱性診断)
2017年頃 SIEM構築
今回紹介するモックアップは、
(2015年5月 標的型攻撃メールを契機に日本年金機構が125万件の個人情報流出)
2020年頃 SIEMのAI機能活用
現在 自社のAIソリューション開発 等
shiota
社内の優先度は相対的に低く、実装にはいたらず。
社外のAIハッカソンでは一定の評価。


# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELM66517R.jpg)

AIハッカソンのレギュレーション
AWSからメール受信 ⇨ エントリー
© LAC Co., Ltd.
半オープン・半クローズドなAIハッカソン ( invitation 制 )
期間中、Claude使い放題 … 感謝
少し時代を感じるかも ( 1年以上前 )


# Page. 19

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着目した課題
ペルソナの価値・課題解決
デモ
アーキテクチャー関連
標的型攻撃メール 訓練アプリ
◼ チーム名
foo-bar
◼ チームメンバー
株式会社ラック 塩田 祐一
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# Page. 20

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着目した課題・サービス機会
ラック
強み
課題
機会
市場・世間のニュース・動向
• サイバー攻撃の監視や異常発生時の対処
• 生成AIの進化により、「攻撃の自動化・高度化」
• セキュリティ診断・コンサル、予防訓練
による、サイバー犯罪被害のニュースが急増。
現在提供している高付加価値サービスの
• 言語の壁の消失による「日本語バリア」の崩壊に
大部分を「レディメイド型」へ転換。
より、詐欺メールの成功率も急上昇。
より安価に提供することで、より多くのお客様・課題にリーチする。
参考(出典)：proofpoint社分析：日本が今最も狙われている
• 企業の情報システム部門やCSIRTの担当者は、リアルで巧妙な標的型攻撃メールの訓練を、
より気軽に・内製で繰り返し実施できることを望んでいるのではないか。
• 攻撃者と同様に、本サービス(＝防御技術)も「自動化・高度化」できるのではないか。
• ラックには、標的型攻撃メール訓練サービスの豊富な実績・ノウハウがある(差別化)。
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# Page. 21

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ペルソナの価値・課題解決
想定ユーザ像(ペルソナ)
• 所属：企業の情報システム部門やCSIRT。
想定ユーザの課題
課題：訓練が非効率(手作業や調整が多い)。
特にセキュリティ人材が不足している
標的型攻撃メールが巧妙化しており、
中小企業の情報システム部門。
従来の訓練が現実に即していない。
• 役職：セキュリティ教育の担当者
(主任・係長クラスを想定)
課題の解決
(新たな価値)
• 目的：標的型攻撃メール訓練の実施、
成果の可視化と社内報告
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# Page. 22

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作業イメージ・使用技術
作業イメージ(訓練実施日)
ユースケースと使用技術
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# Page. 23

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# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DKPPV6JG.jpg)

システム構成
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# Page. 25

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さいごに
標的型攻撃メール 訓練アプリ
• コンセプト：お客様自身で高度な標的型攻撃の訓練を完結する
• ベネフィット：お客様のセキュリティ教育 担当者の負担軽減、巧妙化する攻撃にも対応
ブラッシュアップのアイデア ( ≒今回のハッカソンでは未実装 )
•
社内のキーマンへインタビュー、ナレッジにアクセスし、より巧妙な訓練メールとなるようプロンプトを工夫。
•
社員情報と連携し、「部署名×役職」に該当する複数社員へ一斉に訓練メール送信。
社員情報⇒ RAG、一斉に訓練メール送信⇒ Dify ワークフロー
•
訓練メールのリンクをクリックした際、どうすれば気づけたかをBedrockで生成し、リンク先のページに表示する。
© LAC Co., Ltd.


# Page. 26

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セキュリティエンジニアの開発現場紹介 part2
© LAC Co., Ltd.
今回のデモでは、マーケット規模 ( ＝標的型攻撃メール 訓練のニーズ )には触れられていませんでした。
実際に、所属(＝ラック)内で、棚卸しをして優先度をつける際には、
そういったファクターも大事になってきますし、
『Claude Mythos Preview を発表』のようなニュースがでると、優先度も再検討されます。
いずれにしましても、セキュリティサービス・防御ツールも常に進化しています。
『Daybreak』のように防御用にガードレールをゆるめたモデルが開放されることも ( 規制の緩和 )。
セキュリティを守るみなさまにおかれましては、日々の情報収集がより重要になると思います。
情報収集・ インプットをもとに、みなさまの所属にとって最適・最善な情報資産・システム管理を。


# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GLQQMXEL.jpg)

Wrap-up
日本(政府)
対応
を企業もキャッチアップ
AIは活用から統制へ
(フェーズ移行・環境変化)
フロンティアAI 対応は経営課題
優先サービス／システム停止へ備える
環境変化
本質
という
2つの出来事
を踏まえた対応
に向き合う
サイバーセキュリティ界隈は
AIがUnlock
基本的な対策
＋ できる限り・範囲の備え
主体は人からGPUへ
継続的な最適化
日々の情報収集
(防御もAI活用 ⇨ AIが主体で防御)
(セキュリティサービス・防御ツールも常時進化)
© LAC Co., Ltd.