境界を超えて： 導入の自動化が進む脅威の進化

今日のデジタル経済で、すべての脅威が一目でわかるわけではありません。 ユーザーを装う自動スクリプト、業務ロジックを辿るボット、そして通常のトラフィックに自然に溶け込むAIエージェントなど、正当な存在に見せかけて現れます。 彼らはコードの脆弱性を突くのではなく、前提条件を巧みに利用します。 マルウェアや異常なパケットではなく、その本質的な意図こそが彼らの武器です。

セキュリティおよびリスク管理（SRM）の担当者は、新たな現実として「意図」が新たなペイロードであることを受け入れる必要があります。 一見無害に見える自律的なトラフィックが、Webアプリケーションファイアウォール（WAF）、DDoS緩和策、APIゲートウェイなどの従来の防御を簡単にすり抜け、重大なビジネス被害をもたらす仕組みになっています。

WAFとDDoS対策は、長い間アプリケーションセキュリティの基盤でした。 しかし、これらのツールは行動の細かな違いを検知するために設計されていません。 彼らは「このリクエストに何が含まれているか」には答えますが、「誰が発信しているのか」や「なぜその行動を取るのか」には答えません。

ほとんどのWAFは2つのセキュリティモデルで動作します。 ネガティブセキュリティモデル（拒否リスト）は既知の攻撃シグネチャに合致するリクエストをブロックし、ポジティブセキュリティモデル（許可リスト）は事前に定義された形式に沿うリクエストのみを許可します。 最新のWAFは、IPベースのレート制限やジオフィルタリング、よく知られた悪質ボット向けの管理ルールセットなどのボット対策機能で、自動化攻撃を確実に防ぎます。

しかし、現在の高度な悪意のあるボットはこうした防御を確実にすり抜けます。 これらのボットは、WAFがユーザーの意図ではなくペイロードの内容に注目していることを利用し、プロトコル層やアプリケーション層で正当な通信に見えるトラフィックを生成します。 例えば、在庫買いだめのボットは「カートに追加」機能を正しく使い、クレデンシャルスタッフィングのボットはただログインフォームを送信し、スクレーパーボットは単にウェブページをリクエストしているだけです。 これらの行動はXSSやコマンドインジェクションといったコードレベルの攻撃を捕らえるためのWAFのシグネチャには抵触しないため、WAFには防ぐ構造的な仕組みがありません。

この弱点の核心は「文脈の見落とし」にあります。 WAFはリクエストの背景ではなく、悪意のあるパターンを検出します。 「誰がリクエストを送っているのか」や「アプリケーションがどのように使われているのか」を把握できません。 ボットはヘッドレスブラウザを使い、不正履歴のある住宅用プロキシから発信し、人間らしいマウスの動きがない場合もありますが、WAFではこれらを見抜けません。

DDoS保護サービスは、大量の攻撃によってインフラストラクチャを圧倒する脅威に対応します。 これらのサービスはHTTPフラッドなどの大規模なアプリケーション層攻撃を防げますが、検出はトラフィックの量、速度、発信元の分析に基づいています。

高度なボットは、こうしたボリューム型防御を巧みに回避します。 従来のDDoS攻撃とは異なり、ボットは構文的に完璧で個別には無害なリクエストを送信しながらも、全体として重要なアプリケーション リソースを消耗させます。 検出の閾値を下回るようリクエストを巧妙に制限し、何千ものユニークなIPアドレス（多くは住宅用プロキシ経由）を利用して、従来のIPベースの遮断を回避して見えなくしています。

今日の高度なボットは、かつてないほど巧妙で執拗に活動しています。 それらは、新たな自動化脅威の一種であり、見えにくく、適応的で、経済的な動機に基づいています。 検知の閾値ギリギリで動くため、ほとんどの従来型の防御をかいくぐります。

従来のツールでは、悪意のある自動化を見抜く行動や状況のシグナルを把握できません。 既知の脅威には効果的ですが、本物のユーザーそっくりの攻撃者には対応が難しいのです。

自律的なトラフィックはもはや単なる背景ノイズではなく、戦略上の重要な武器です。 これらのボットやAIエージェントは人間の行動を巧みに模倣しており、見抜くことも止めることも非常に困難です。 狙うのは必ずしも技術的な対象だけではなく、多くは経済的な側面にあります：

• クレデンシャル スタッフィングとアカウント乗っ取り: 永続的に活動するボットが盗まれたログイン資格情報を大量にログインフォームへ入力します。 一見有効に見えるこれらのリクエストは悪意を持ち、詐欺、データ窃盗、顧客離れを引き起こします。
• 在庫の買い占めと転売： ボットが瞬時に需要の高い商品を予約・購入し、人為的な品薄を生み出し、本当の顧客の行動を妨げます。 これにより、収益の損失、ブランド価値低下、市場の不正操作が起こります。
• 競争を狙ったWebスクレイピング： 競合他社はボットを使い、価格や在庫情報を収集してリアルタイムに価格を下げています。 生成AIの拡大がスクレイピングの激増を促し、大規模言語モデルの学習に活用されることで、デジタル知的財産に持続的な脅威をもたらしています。

これはブルートフォース攻撃ではありません。 ビジネスロジックを狙った精密な攻撃で、巧みに混じり合うボットが仕掛けています。

ガートナーの2025年のサイバーセキュリティトレンド がこの変化を後押ししています。 SRMリーダーの皆さんには、境界を超えて、意図を理解し行動に基づく戦略を取り入れることをおすすめします。

• 侵害の68％は人間の行動が原因ですが、今ではボットがそれを模倣しています。
• 2026年までに、生成AIを行動認識型セキュリティプログラムと組み合わせる組織では、従業員によるインシデントが40%減少します。
• アイデンティティに関連する侵害の85%は、ボットに悪用されやすいマシンアイデンティティの侵害が原因です。

意図が新たな境界線です。 自律型トラフィックが新たな内部脅威です。

意図に基づく脅威に対応するには、SRMのリーダーがトラフィック検査を越えて動作、状況、目的を深く分析する多層防御戦略を導入しなければなりません。 各層は異なるリスクを特定し緩和するために、それぞれ固有の役割を果たします。

• DDoS対策: インフラストラクチャを圧倒しようとするボリューム型攻撃やプロトコル攻撃をしっかり吸収します。
• Webアプリケーションファイアウォール（WAF）： 既知の攻撃をブロックし、アプリケーション層でリクエストの構造を確実に保護します。
• API セキュリティ: スキーマ検証、レート制限、動作ベースラインを活用して機械間の通信を保護します。ボットによるAPIへの攻撃が増加する中、この対策は不可欠です。
• ボット管理： 動作を分析し、意図を見極めて、正規ユーザーやビジネスロジックを装う自動化を防ぎます。

これは単なる冗長構成ではなく、専門化です。 各レイヤーは異なる種類の脅威にそれぞれ最適化しています。 最終層のボット管理で、私たちは意図を見極め、自動化を暴き、ビジネスロジックを不正利用から確実に守ります。