Palo Alto Networks、AIコードアシスタントの深刻なセキュリティリスクを警告

2025年09月16日

間接的プロンプトインジェクション攻撃でAIアシスタントが乗っ取られる危険性
自動補完機能の悪用により有害コンテンツ生成が可能
開発者の無許可AI利用が企業セキュリティに深刻な脅威

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間接的プロンプトインジェクション攻撃の深刻な脅威

Palo Alto NetworksのUnit 42研究チームは、LLMベースのコードアシスタントに潜む深刻なセキュリティ脆弱性を発見しました[1]。特に危険なのは、汚染されたデータソースを通じてAIアシスタントを乗っ取る間接的プロンプトインジェクション攻撃です。この攻撃手法では、脅威アクターがコンテキスト添付機能を悪用し、被害者を操作してバックドアを実行させたり、機密情報を漏洩させることが可能となります。

研究では、チャット機能、自動補完、単体テスト作成機能など、開発者が日常的に使用する機能すべてが悪用の対象となることが判明しました[1]。攻撃者は既存のコードベースに悪意のあるコードを挿入し、開発プロセス全体を危険にさらす可能性があります。

この脅威は、従来のサイバー攻撃とは根本的に異なる性質を持っています。まるで信頼できる同僚が突然敵のスパイになってしまうような状況です。開発者は自分が使っているAIアシスタントが実際には攻撃者によってコントロールされていることに気づかず、知らず知らずのうちに悪意のあるコードを自分のプロジェクトに組み込んでしまう可能性があります。これは単なる技術的な問題ではなく、開発チーム全体の信頼関係とワークフローに影響を与える深刻な脅威といえるでしょう。

自動補完機能の悪用とコンテンツモデレーション回避

研究では、ユーザーが自動補完機能を操作して有害なコンテンツを生成させることが可能であることも明らかになりました[1]。これはGitHub Copilotで見られたコンテンツモデレーション回避手法と類似しており、AIアシスタントの安全機能を無効化する新たな手法として注目されています。さらに、一部のAIアシスタントがクライアント側から直接ベースモデルを呼び出すため、外部の敵対者がLLMアクセスを販売目的で悪用するリスクも浮上しています。

別の研究では、「Lies-in-the-Loop」と呼ばれる新しい攻撃手法が発見されており、AnthropicのAI支援コーディングツールを偽の情報で騙し、危険な行動を取らせることに成功しています[3]。この攻撃は、AIシステムの意思決定プロセスを操作し、サプライチェーン攻撃への道筋を示すものとして警戒されています。

これらの攻撃手法は、AIの「善意」を逆手に取った巧妙な手法です。人間でいえば、親切で協力的な人ほど詐欺師に騙されやすいのと同じ原理です。AIアシスタントは開発者を支援するために設計されているため、ユーザーの要求に応えようとする性質があります。しかし、この協力的な性質が悪用されると、セキュリティ機能を回避して有害なコンテンツを生成してしまう可能性があります。開発者は、AIアシスタントを「完璧な助手」ではなく、「監督が必要な優秀な新人」として扱う必要があるでしょう。

企業環境での無許可AI利用がもたらすリスク

Palo Alto NetworksのScott McKinnon氏は、開発者がタイトなスケジュールに追われる中で、組織のAIガードレールを回避して無許可のAIツールを使用している現状に警鐘を鳴らしています[2]。開発者は承認されたプラットフォーム外でオープンソースLLMを立ち上げ、監視なしでAIにコード生成を依頼し、実装を加速するためにデータガバナンスポリシーを無視するケースが増加しています。

この無許可使用により、知的財産の露出、コンプライアンス問題、セキュリティギャップが生じており、専門家はAIコーディングツールを使用する際の継続的な監視とガードレールの必要性を強調しています[2]。AIツールは「疲れ知らずのジュニアエンジニア」のような存在であり、監督が不可欠だと指摘されています。

この状況は、まさに「便利さと安全性のジレンマ」を体現しています。開発者にとってAIアシスタントは魅力的なツールですが、企業の承認プロセスは時間がかかり、プロジェクトの締切に間に合わない場合があります。その結果、開発者は「影のIT」として無許可のAIツールを使用してしまいます。これは、新しい技術の導入において常に見られる現象ですが、AIの場合は特に深刻です。なぜなら、AIが生成したコードには企業の機密情報が含まれる可能性があり、それが外部のAIサービスに送信されることで、意図しない情報漏洩が発生するリスクがあるからです。企業は、セキュリティを維持しながら開発者の生産性を向上させるバランスの取れたAI戦略を策定する必要があります。

まとめ

Palo Alto Networksの研究は、AIコードアシスタントが開発プロセスに革命をもたらす一方で、新たなセキュリティリスクも生み出していることを明確に示しています。間接的プロンプトインジェクション攻撃、自動補完機能の悪用、無許可AI利用など、多層的な脅威に対処するためには、技術的な対策だけでなく、組織的なガバナンスと継続的な監視体制の構築が不可欠です。開発者と企業は、AIアシスタントの利便性を享受しながらも、セキュリティを最優先に考えた運用体制を確立する必要があります。