AI技術で加速するOTへの攻撃はパッチ中心の防御が限界に、台湾TXOne Networksが説明

　「これまでの10年はOT（Operational Technology：制御・運用技術）の脆弱性管理がテーマだった。しかしこれからの10年は、脆弱性が10倍以上に増え、リスクを特定してパッチ（修正プログラム）で修正するといった対応は追い付かなくなる」--。OTセキュリティを手掛ける台湾TXOne Networks 創業者兼CEO（最高経営責任者）のテレンス・リュウ（Terence Liu）氏は、こう話す（写真1）。

図1：台湾TXOne Networks 創業者兼CEO（最高経営責任者）のテレンス・リュウ（Terence Liu）氏

　OTセキュリティでは、工場やプラント、水道施設など生産や供給を止められない設備が対象になる。AI（人工知能）技術によるサイバー攻撃の高度化を受け、リュウ氏は「OTの防御には新たなモデルが必要になる」との見方を示す。

　具体的には、パッチで塞ぐ防御に代わり「日々増え続ける脆弱性をリスクに基づいて優先付けし、対策が必要なものから対応する『CTEM（Continuous Threat Exposure Management：継続的脅威エクスポージャー管理）』へ移る必要がある」（リュウ氏）とする。TXOneはその実現に向けた製品群を提供している。

AI技術が脆弱性の発見から攻撃の実行までを担い始める

　脆弱性の急増を見込む背景には、AI技術が「防御側の成果にも、攻撃側の武器としても、脆弱性の発見をもたらしている」（リュウ氏）現状がある。

　例えばTXOneの研究チームは、AI技術を活用して5日間で30件のIoT（Internet of Things：モノのインターネット）機器の脆弱性を発見したという。その内「3件は深刻度を示すCVSS（Common Vulnerability Scoring System：共通脆弱性評価システム）で最高値の10.0を付け、遠隔から任意のプログラムを動かせるリモートコード実行状態に該当」（リュウ氏）した。

　加えて、攻撃側のAIは脆弱性の発見にとどまらない。リュウ氏は「フロンティアAI（最先端のAI技術）は攻撃の自律的実行を可能にしており、攻撃経路そのものの実行に関わり始めている」と指摘する。

　攻撃側の自動化においては、防御側の限界との非対称性が構造化する。つまり「攻撃能力はソフトウェアで拡大するが、修復能力は拡大することができない」（リュウ氏）からだ。同社研究チームでは「評価用のエージェントが外部から隔離したサンドボックスを脱出し、認証情報を取得して、侵入後に別の機器へ攻撃範囲を広げる『ラテラルムーブメント』に及ぶなど、“境界を超える”挙動を確認している」（同）とする。

　また、現実の設備にも被害事例が出ている。2026年8月に発生した米国の水道施設への攻撃では、インターネットに接続されたPLC（Programmable Logic Controller）「S7」（独Siemens製）が、AI技術で生成したスクリプトによる攻撃を受けた。水圧の低下や冠水を招きかねないリスクに直面し「最終的に7州40超のプラントが影響を受けた」（リュウ氏）という。