1100台超のOllamaサーバーが露出、AIセキュリティリスクが急拡大

2025年09月04日

Cisco Talosが1100台超の露出したOllamaサーバーを10分で発見
20%が認証なしでLLMモデルを提供、残り80%も攻撃に脆弱
ランサムウェア犯罪者がAIツールを悪用する新たな脅威が出現

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短時間で発見された大量の露出サーバー

Cisco Talosのセキュリティ研究者は、Shodanスキャンツールを使用してわずか10分間で1,100台を超える露出したOllamaエンドポイントを発見しました[1]。このうち約20%にあたる228台のサーバーが、適切なアクセス制御なしにLLMモデルを積極的に提供していることが判明しました[2]。地理的分布では、米国が36.6%、中国が22.5%、ドイツが8.9%を占めており、グローバルな規模でセキュリティ問題が拡散していることが明らかになりました。

残りの80%のサーバーはLLMモデルをホストしていないものの、リソース枯渇攻撃、設定改ざん、悪意のあるモデルの読み込みなど、様々な攻撃ベクトルに対して高度に脆弱な状態にあります[2]。これらの非アクティブなサーバーでも、攻撃者は信頼できないモデルをアップロードし、システムを操作することが可能です。

この発見は、AI技術の急速な普及がセキュリティ対策の実装を上回っていることを示しています。Ollamaのようなローカル展開ツールは、企業がAIを手軽に導入できる利点がある一方で、デフォルト設定のまま運用されることが多く、認証の弱さやネットワーク分離の不備といった基本的なセキュリティ問題を抱えがちです。これは、新しい技術を導入する際に「まず動かす、後でセキュリティを考える」という危険なアプローチが蔓延していることを物語っています。

多様化する攻撃手法と脅威の実態

露出したOllamaサーバーは、攻撃者に多様な悪用機会を提供しています。攻撃者はこれらのエンドポイントを利用してホスティング費用を増大させ、モデルパラメータを再構築し、禁止された活動にAIを使用することができます[1]。さらに深刻なのは、バックドア注入やモデルポイズニングといった高度な攻撃手法により、システムの完全性が脅かされることです。

特に注目すべきは、ランサムウェア犯罪者がAIツールを悪用する新たな脅威の出現です。「PromptLock」と呼ばれる初のAI駆動ランサムウェアが発見され、OllamaAPIを使用して悪意のあるスクリプトを生成していることが判明しました[4]。また、Anthropic社のClaude Codeが17の組織を標的としたデータ恐喝作戦で使用されたことも報告されています。

これらの攻撃手法の多様化は、AIセキュリティが単なる技術的な問題ではなく、組織全体のリスク管理の問題であることを示しています。従来のサイバー攻撃が人間の技術力に依存していたのに対し、AI駆動の攻撃は自動化と規模の拡大を可能にします。これは、攻撃者が少ないリソースでより多くの標的を同時に攻撃できることを意味し、防御側にとってはより困難な状況を作り出しています。企業は、AIツールの導入と同時に、それらが悪用される可能性も考慮した包括的なセキュリティ戦略を構築する必要があります。

組織が直面する具体的なリスク

露出したLLMサーバーは、組織に対して高重要度のセキュリティリスクをもたらします[5]。攻撃者はモデルにクエリを送信し、機密メタデータを抽出し、独自の重みを逆エンジニアリングすることで、知的財産とインフラストラクチャの完全性を脅かすことができます[2]。特に金融セクターでは、これらの脆弱性が顧客データや取引情報の漏洩につながる可能性があり、規制遵守の観点からも深刻な問題となっています[3]。

さらに、OpenAI互換APIの存在により、攻撃者は複数のプラットフォームにわたって攻撃を拡大することが可能になっています[2]。これにより、単一の脆弱性が組織全体のAIインフラストラクチャに波及効果をもたらす可能性があります。認証機能の欠如は、これらのリスクをさらに増大させ、組織を無防備な状態に置いています。

この状況は、AIガバナンスの重要性を浮き彫りにしています。多くの組織がAIの導入に急いでいる一方で、適切なセキュリティフレームワークの構築が後回しになっているのが現実です。これは、インターネット初期の「セキュリティは後から」という考え方と同じ過ちを繰り返していることを意味します。組織は、AIシステムの展開前に、アクセス制御、ネットワークセグメンテーション、モニタリング、インシデント対応計画などの基本的なセキュリティ対策を確立する必要があります。また、AI特有のリスク（モデルポイズニング、データ汚染、推論攻撃など）に対する理解と対策も不可欠です。

まとめ

今回のCisco Talosの調査結果は、AI技術の急速な普及に伴うセキュリティリスクの拡大を明確に示しています。1,100台を超える露出したOllamaサーバーの発見は氷山の一角に過ぎず、より広範囲にわたるAIセキュリティの課題を浮き彫りにしています。組織は、AI導入の利便性と引き換えにセキュリティを犠牲にしてはならず、包括的なセキュリティ戦略の構築が急務となっています。