LLMハニーポットが攻撃者を欺き、サイバー攻撃手法を暴露

2025年07月29日

AI搭載ハニーポットが実際の攻撃者を騙し、攻撃手法を詳細に記録
Beelzebubフレームワークがリアルなシステム応答を自動生成
捕獲した攻撃データからボットネットインフラの解体に成功

SEOの常識を覆す
AIライティングエージェント

プロフェッショナルの業務フローを完全再現するAIの活用で、飛躍的な品質向上とコストダウンの両立。「magicss」でAI時代のSEO＆AIOを実現してみませんか？

今なら 1記事無料で生成可能（カード登録不要）

最短3分で無料体験する

LLMを活用した革新的なハニーポット技術の登場

サイバーセキュリティ研究者らが、大規模言語モデル（LLM）を活用した画期的なハニーポット技術を開発しました[1]。従来のハニーポットは手動で設定・運用する必要がありましたが、新たに開発されたBeelzebubフレームワークは、AIが自動的にリアルなシステム応答を生成し、攻撃者を欺くことができます。この技術により、研究者らは実際の攻撃者の行動パターンや使用するツール、攻撃手法を詳細に観察・記録することが可能になりました[2]。

特に注目すべきは、このシステムがUbuntuサーバーを完璧に模倣し、「uname -a」や「uptime」といった基本的なシステムコマンドに対して、まるで本物のサーバーのように応答できる点です[2]。攻撃者は自分たちが監視されていることに全く気づかず、通常通りの攻撃活動を展開したため、研究者らは貴重な脅威インテリジェンスを収集することができました。

この技術は、従来のサイバーセキュリティ対策における「受動的防御」から「能動的情報収集」への大きなパラダイムシフトを示しています。例えば、従来のファイアウォールやアンチウイルスソフトが「城壁」のような役割だとすれば、LLMハニーポットは「スパイ」のような役割を果たします。攻撃者の手の内を知ることで、より効果的な防御策を講じることができるのです。また、AIの自動応答機能により、24時間365日の監視が可能になり、人的リソースの制約を大幅に軽減できる点も革新的です。

実際の攻撃事例から明らかになった脅威の実態

研究チームは、IP アドレス45.175.100.69からの実際の攻撃を捕獲することに成功しました[1]。攻撃者は「admin/123456」という脆弱な認証情報を使用してシステムへの侵入を試み、ハニーポットへのアクセスを獲得しました[2]。興味深いことに、攻撃者は侵入後、複数の悪意あるバイナリファイルを侵害されたウェブサイトからダウンロードし、システムに感染させようとしました。

さらに詳細な分析により、攻撃者が使用していたPerlベースのバックドアが発見され、このマルウェアがUndernetチャンネル上のIRC C&Cサーバーと通信していることが判明しました[1]。この発見により、研究者らはボットネット全体のインフラストラクチャを特定し、最終的にネットワークの無力化に成功しました。これは単なる攻撃の観察を超えて、実際の脅威の除去につながった画期的な成果です。

この事例が示すのは、現代のサイバー攻撃の高度化と組織化です。攻撃者は単発的な侵入ではなく、持続的な感染とネットワーク拡大を目指しており、まるで「デジタル寄生虫」のように振る舞います。IRC（Internet Relay Chat）を使ったC&C通信は、一見古典的な手法に見えますが、実は検出を逃れやすい巧妙な選択です。LLMハニーポットがこうした複雑な攻撃チェーンの全体像を明らかにできたことは、従来の点的な防御では見えなかった「攻撃の生態系」を可視化した意義深い成果といえるでしょう。

サイバーセキュリティ分野への長期的影響

LLMハニーポット技術の登場は、脅威インテリジェンス収集の自動化と規模拡大を可能にします[1]。従来の手動運用型ハニーポットでは、限られた数のシステムしか監視できませんでしたが、低コードフレームワークにより迅速な展開が可能になりました[2]。これにより、組織は複数の仮想環境を同時に運用し、より包括的な脅威監視体制を構築できます。

また、AIが生成するリアルな応答により、攻撃者をより長時間システム内に留めることができ、攻撃手法の詳細な分析が可能になります。これは、新たな攻撃パターンの早期発見や、ゼロデイ攻撃の兆候捕獲にもつながる可能性があります。さらに、収集されたデータは機械学習モデルの訓練に活用でき、予測的セキュリティ対策の精度向上にも貢献するでしょう。

この技術革新は、サイバーセキュリティ業界に「攻撃者心理学」という新たな研究分野を生み出す可能性があります。従来は攻撃の「結果」しか見えませんでしたが、LLMハニーポットにより攻撃者の「思考プロセス」や「判断基準」まで観察できるようになります。これは、まるで野生動物の行動を観察する研究者のように、攻撃者の自然な行動パターンを記録できることを意味します。長期的には、この知見を活用して攻撃者の行動を予測し、先回りした防御策を講じる「予防的サイバーセキュリティ」の実現につながるかもしれません。