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TrendAI™ Deep Research

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注目のリサーチ記事

Critical Infrastructure Under Threat: How Frontier AI Changes the Risk Equation
AIOT & critical infrastructure

産業インフラを脅かすもの:フロンティアAIが変えるリスクの構図

失うわけにはいかない重要なシステムが、攻撃者の標的になっています。AIを利用した新世代のサイバー脅威によって、かつては数週間あった対処の猶予が、わずか数時間に縮まる可能性があります。社会を支える産業の脅威は今どのような状況にあり、組織はどうすれば防御を強化できるのでしょうか。本レポートでは、これらの問いを検討します。

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Rethinking the External Attack Surface: Managing the Growing Risk of Open Cyber-Physical Data
IoTとスマートデバイスASM ASRM
外部アタックサーフェスの再考:公開サイバー・フィジカルデータがもたらす増大するリスクへの対応

中国との関連が疑われるオペレーショナルリレーボックス(ORB)インフラストラクチャが、公開されたセンサーデータを大規模に収集しているものの、多くの組織はその実態を把握できていません。本レポートでは、これらのORBがデータ収集などの目的で公開テレメトリをどのように利用し得るかを掘り下げます。

Fyodor Yarochkin, Vladimir Kropotov, Robert McArdle
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An industrial worker inspecting a warehouse
ハクティビズムランサムウェアと恐喝
産業インフラを標的とする犯罪経済の全体像

TrendAI™ Researchは、工場、公益事業、エネルギー企業へのアクセスが売買され、武器化されるフォーラム、マーケットプレイス、Telegramチャネルの内部を調査しました。2年分のデータを精査した結果、金銭目的のアクセスブローカーやランサムウェアグループが、国家との関連が疑われるハクティビストと同じ場で活動し、同じ侵入経路と同じ海賊版トレーニングを共有し、場合によっては人員までも共有しているアンダーグラウンドの実態が明らかになりました。

Mayra Rosario Fuentes, Stephen Hilt, Numaan Huq
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Security 101: Virtual Patching
エクスプロイトとゼロデイ
セキュリティ101:仮想パッチ

パッチが適用されていない、または脆弱性を抱えるアプリケーションや組織のITインフラは、どのようなリスクにさらされるのでしょうか。本記事では、企業の脆弱性管理とパッチ管理にまつわる課題を仮想パッチがどのように解決するのかを解説します。

TrendAI™ Research
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データで読み解くサイバーリスクの構造:攻撃圧力と露出は被害をどのように変えるのか

TrendAI™ Researchは、2025年を通じた2,014組織のデータを分析し、攻撃圧力と露出の組み合わせによって、被害月数に最大約3.3倍の差があることを確認しました。本研究で提案するサイバーリスク・ポジショニングマップは、露出の低減、検知・対応能力の強化、あるいはその両方のうち、自組織が何を優先すべきかを検討するための枠組みです。

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AI
NVIDIA DOCAで実現する、AIエージェントの速度に追いつくセキュリティ

エージェント型AIは、攻撃が成立するまでの時間を数週間から数時間へと圧縮しており、事後対応型のセキュリティではもはや追いつけません。TrendAI™はNVIDIAと連携し、AIインフラ専用に設計された分離型トラストアーキテクチャを提供することで、攻撃者に侵入の糸口を見つけられる前にAIファクトリを堅牢化します。

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AIエクスプロイトとゼロデイ
一網打尽:AIで挑む19,000台のMCPサーバ脆弱性調査

本リサーチでは、19,000を超えるオープンソースのMCPサーバリポジトリを分析し、それらにどれほどAI生成コードが含まれているか、また悪用可能な脆弱性をどれほど抱えているかを明らかにしました。

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サイバー犯罪AI
エージェント型AIを乗っ取る 第1回:そのAIエージェントはすでに侵害されている

各企業はAIエージェントを自社のデータベース、文書処理パイプライン、社内ツールへと次々と接続しており、その結果、業務の一環として信頼できない入力を読み取る特権的なコンポーネントが生まれています。TrendAI™ Researchは、攻撃者がリターン・トゥ・ツール(RTT)エクスプロイトを通じて、こうしたエージェントをいかにユーザ自身に向ける武器へと転じさせるのか、そしてそれがエージェント型AIセキュリティの将来に何を意味するのかを検証していきます。

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サイバー犯罪
TrendAI™とCleanDNS:攻撃者インフラのブロックから、インターネットからの排除へ

TrendAI™とCleanDNSが提携し、悪性ドメインのブロックにとどまらない取り組みを開始しました。サイバー犯罪者が依存するインフラを能動的に解体し、攻撃が標的に到達する前に攻撃者のドメインをインターネットから排除していく取り組みをご紹介します。

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サイバー犯罪
ヘルスケアに潜む脆弱性:インターネットに露出したDICOMサーバと患者データへのリスク

TrendAI™ Researchの調査により、世界中の数千台のDICOM医用画像サーバが基本的なセキュリティ対策のないままインターネット上に露出しており、機微な患者データや医療業務がサイバー攻撃に対して脆弱な状態に置かれていることが明らかになりました。

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Cloud security
外部公開された MCP サーバの最新動向:脅威はクラウドへと拡大

外部公開された Model Context Protocol(MCP)サーバは、クラウド攻撃の強力な経路と化しています。攻撃者は機密データにアクセスできるだけでなく、クラウドサービスそのものを掌握することも可能になっています。

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サイバー犯罪IDおよびアクセス管理(IAM)
認証情報窃取の新たなモデル:「マルウェア」から「攻撃システム」への転換

セキュリティの強化や闇市場の動乱に伴い、情報窃取攻撃の構造が変化しています。本稿では、組織的な攻撃システムが形成されている実態や、その対策について解説します。

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エクスプロイトとゼロデイサイバー犯罪
包囲されるエッジ:国家背景の攻撃者はいかにして境界を侵害するか

エッジデバイスは、国家背景のスパイ活動における主要な侵入口となっており、攻撃者にとってネットワークアクセス、認証情報の窃取、通信傍受へのより低コストかつ迅速な経路を提供しています。本レポートでは、この変化を促す脅威ランドスケープ、経済性、攻撃者の活動を分析するとともに、CISOやセキュリティリーダーが取るべき対応策を検討します。

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AI大規模言語モデル(LLM)
ソックパペッティング:たった1行でLLMの安全ガードレールを回避する手法

ソックパペッティング(Sockpuppeting)によるジェイルブレイクは、特別なツールや最適化を必要とせず、容易に実行できます。脆弱なプリフィル機能さえあれば、ゲートは開かれてしまいます。本検証では、11種類のLLM搭載アシスタントに対してソックパペッティングを試し、現在主流のLLM間で耐性にばらつきがあることが確認されました。

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