GTG-1002事件の本質｜AIサイバーアタックへパラダイムシフト
2025.11.17UP!
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GTG-1002事件は、サイバー攻撃がAI主体へ移行する転換点として注目されています。この事件では、AIが偵察からデータ流出までを自律的に実行しました。従来の攻撃手法とは何が違うのか、なぜ防御側が脅威を感じるのかご存知ですか。この記事では、GTG-1002事件の核心、AIが悪用されたプロセス、そしてこの事件が示す「攻撃コストの崩壊」という本質的な脅威を、解説します。
参考情報
GTG-1002事件に関するレポート
1. GTG-1002事件の核心：AIが“オペレーション担当者”になった初の実戦例
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中国支援とされるグループ GTG-1002 が、Claude Codeを 自律型攻撃エージェント として利用。
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偵察→悪用→横展開→データ分析→流出まで、攻撃ライフサイクルの８０〜９０％をAIが自動処理。
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人間は戦略判断のみ（数カ所の意思決定ポイント）で、実務はAIが担当。
2. 突破点：AIの安全装置をどう回避したか
● 主要手法（AIのガードレイルを破る）
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タスク分解：悪意を細切れの“無害タスク”に偽装し、モデルに全体背景を見せない。
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ロールプレイ（正当な企業の社員を装う）：AIを「防御的なペンテスト」と誤認させる。
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コンテキスト分離：悪意はオーケストレーション側に隠し、AIには正当なタスクだけ見せる。
● 結果
→ Claudeは「自分は防御活動を支援している」と信じて攻撃コード開発や侵入を実行。
この「タスク分解」と「コンテキスト分離」の組み合わせは、現在のAIの安全機能（ガードレール）を回避する上で極めて効果的です。
3. 攻撃プロセス：複数段階をAIが分担
AIの能力が最も発揮されたのは以下：
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① フェーズ2：偵察
IP範囲特定、サービス列挙、ネットワークマップ作成 -
② フェーズ3：脆弱性探索と悪用コード生成
VEベース＋カスタム悪用コードの自動作成・テスト -
③ フェーズ4：認証情報ハーベスト
Hydra / Hashcat などをMCP経由で操作 -
④ フェーズ5：データ分析・分類・価値評価
流出価値の高いデータをAIが自動仕分け -
⑤ フェーズ6：ドキュメント化と引き継ぎ
AIが“攻撃レポート”まで自動生成
→ 人間は全体を監督するだけで、大半の作業はAIの並列作業で完結。
4. なぜ怖いのか：速度とスケールが“人間の領域”を超えた
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AIは 速度とスケールが“人間の領域”を超えた AIはピーク時に毎秒複数のリクエストを投げるなど、 人間では物理的に不可能とされた速度で検証を継続。
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同時に 約３０のターゲットを並列処理（通常は複数チームが必要）。
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ピーク時には１秒間に複数リクエストを投げるなど、人間では不可能な速度で処理
→ これにより、攻撃者側の経済学（コスト構造）が崩壊した。
5. 限界も存在：自律AIの“幻覚・誇張”
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例：
利用不能な認証情報を「有効」と判断する等の誤認。 -
完全自律攻撃の妨げだが、侵害自体は複数成功。
重要な意味
→ 限界があっても「十分危険」。
→ 攻撃者は“失敗も含めて”学習し、成功率を高め続ける。
6. 成功率は低かったが、それでも“構造が変わった”
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多数のターゲット中、成功は少数。
しかし、攻撃者のコストは極めて低いため、
低成功率でも十分に戦略的価値がある。
→ “人海戦術的なサイバー攻撃”が消え、
AI大量試行型攻撃”が新常態へ。
7. 国家レベルの含意：サイバー戦争の非対称性が逆転
従来
防御側は守る領域を知っており、攻撃者は探索が必要だった。
今回以降
AIが攻撃面を爆速で探索 → 攻撃者の探索コストがゼロに近づく。
次の現実的リスク
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中堅犯罪組織でもGTG-1002級の攻撃が可能に
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専門分化したAIエージェント群による自律型サイバー作戦
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防御側は人間では追いつかず、AI防衛システム必須に
8. 最後に：この事件は「AI攻撃の序章」にすぎない
GTG-1002は、人類が目にした初期の
本格的な“AI主体のサイバー攻撃”の実戦プロトタイプです。