AIがサービスデスクへの攻撃を助長する3つの仕組みと、その防止策

IBMの「2025年データ侵害コスト報告書」によると、調査対象となったデータ侵害の16％において、攻撃者がAIツールを使用しており、その多くはフィッシングやディープフェイクによるなりすまし攻撃に利用されていたことが明らかになりました。セキュリティチームにとって、これはサービスデスクに直接的な影響を及ぼします。

サービスデスクはソーシャルエンジニアリングの格好の標的である。なぜなら、エージェントに対して自分が正当なユーザーであると信じ込ませることができれば、攻撃者は技術的な制御を迂回する必要がなくなるからだ。単に、それらの制御を回避するための支援を依頼するだけで済む。AIはこれを容易にし、アプローチをパーソナライズすることで、攻撃者の言葉をより信憑性のあるものにしている。

AIによってより説得力のあるソーシャルエンジニアリング攻撃が可能になる脅威環境において、新入社員のオンボーディングは特に脆弱です。

新入社員は迅速なアクセス権を必要としますが、組織側はまだその人物について十分に把握していない場合があります。攻撃者はこのギャップを悪用する可能性があるため、サービスデスクのエージェントは、認証情報を提供したり、多要素認証（MFA）をリセットしたり、機密性の高い変更を承認したりする前に、本人確認を行うより効果的な方法を必要としています。

AIがサービスデスクへの攻撃を助長する3つの方法

1. AIはなりすましをより説得力のあるものにする

M&S、MGMリゾーツ、クロロックスなどを標的とした注目を集めた攻撃は、いずれもサービスデスクへの「アクセス権を取得するのを手伝っていただけますか？」という単純な質問から始まりました。そこから、攻撃者はアカウントへのアクセス権を取得し、攻撃をエスカレートさせ、被害組織に数百万の損害をもたらしました。

なりすましはかねてよりサービスデスクにおけるリスクでしたが、AIの登場により、担当者がリクエストが本物かどうかを判断することがさらに困難になっています。

攻撃者は今や、生成AIを活用して、洗練されたメールや説得力のあるチャットメッセージ、現実味のある通話スクリプトを数秒で作成できるようになりました。より標的を絞った攻撃では、AIで生成された音声や動画を使って従業員になりすますことも可能です。

特に、入社手続きの段階は脆弱です。ITチームは新入社員を必ずしも把握しているわけではなく、初日のアクセス権限に関する問題は想定内です。新入社員を装った攻撃者は、AIを活用して信憑性のある口調で話し、適切な部署に言及し、リクエストを通すのに十分な緊急性を演出することができます。

2. AIが偵察とパーソナライゼーションを加速させる

インターネット上にはかつてないほど多くの個人情報が公開されており、AIは脅威アクターがそれらを見つけ出すのを助けています。

オンボーディング攻撃に対する防御において、これは深刻な懸念事項です。組織は、自覚している以上に多くの情報を公開していることがよくあります。歓迎メッセージには新入社員の名前が記載されていたり、求人広告には会社が使用しているシステムが記載されていたりすることがあります。LinkedInのプロフィールには、採用担当者、チーム構成、オフィスの所在地が示されている場合もあります。

脅威アクターはこうした情報を収集し、AIを活用してLinkedIn、企業のウェブサイト、求人情報、プレスリリース、ソーシャルメディアからさらに多くの情報をスクレイピングできます。そして、それらの詳細を信憑性のあるストーリーに組み立てることができます。氏名、役職、所在地、部署、社内ツール、報告系統など、あらゆる情報を、信憑性のあるシナリオに織り込むことが可能です。

これほど詳細な情報があれば、悪意のある依頼も日常的なもののように見えます。そして、依頼が日常的なものだと感じられると、迅速に対応されやすくなります。

3. AIは攻撃者がサービスデスクへの攻撃を大規模化させるのを助ける

攻撃者はもはや、ソーシャルエンジニアリングキャンペーンを一から作成する必要はありません。AIを活用して数十種類のフィッシングメールのバリエーションを作成し、さまざまな口実を試し、文言を調整して攻撃を最適化することができるのです。

これは、迅速な対応を前提として構築されているサービスデスクにとって問題となります。攻撃者はこの点を熟知しており、緊急性や執拗さを駆使して、悪意のある要求を、多忙な対応待ちリストにおける単なる日常業務の一つのように見せかけます。

AIにより、攻撃者は手口を容易に調整できるようになり、誰かがリセットを承認したり、認証情報を開示したり、回復方法を変更したりするまで、複数のチャネルやエージェントに対して同じ基本的な要求を繰り返すことができます。

AIを活用したサービスデスクへの攻撃を防ぐ方法

AIを活用した攻撃は、一見すると通常のものに見えように設計されているため、その防止を、プレッシャー下でサービスデスク担当者が完璧な判断を下すことに頼ることはできません。

ここで、専門的なソリューションが、サービスデスクが扱う特にリスクの高いプロセスである「オンボーディング」のセキュリティ確保に役立ちます。

Specops Secure Onboardingは、オンボーディングのエンドツーエンドおよびそれ以降のプロセスを保護し、担当者が自信を持って本人確認を行い、新しい認証情報を傍受から守るために必要なツールを確実に提供します。

1. オンボーディング時のパスワードの安全な伝達

新入社員は早急に認証情報が必要ですが、SMSやメールでパスワードを送信すると、傍受された場合にリスクが生じます。

より安全なアプローチは、認証情報を一切送信しないことです。Specops Secure Onboarding では、IT チームが新入社員に安全な登録リンクを送信し、自身で強固なパスワードを作成する方法を説明する手順を提供できます。サービスデスク側で認証情報が作成・共有されることがないため、傍受のリスクを排除できます。

2. 生体認証による生体検知を活用してなりすましを防止する

従来の本人確認方法は信頼性が低下しつつあります。例えば、セキュリティ質問の答えは、攻撃者がソーシャルメディアのプロフィールから入手できる情報から推測されてしまうことがよくあります。

特に、入社初日の新入社員など、サービスデスクが従業員のことをよく知らない場合、エージェントは、アクセスを要求している人物が、本物の従業員になりすました攻撃者ではないという確信を持つ必要があります。

Specops Secure Onboarding などのソリューションを通じて提供される生体認証による生体検知は、検証時に静止画像、録画映像、仮面、またはディープフェイクではなく、実在の人物が存在していることを確認するのに役立ちます。これは、サービスデスクが従業員と直接顔を合わせる機会が全くないリモートオンボーディングにおいて特に有用です。

3. サービスデスクによる機密性の高い操作を行う前に身元を確認する

機密性の高い操作については、承認前により厳格な本人確認が必要です。例えば、特権アカウントのパスワードリセット要求があった場合、生体認証による生体検知チェックを実行し、その要求が本物であり、要求者が正しいアカウントに関連付けられていることを確実に確認する必要があります。

Specops Secure Onboarding を使用すれば、エージェントがパスワードのリセットなどの操作を完了する前に、確実に本人確認が行われます。エージェントは厳格な本人確認を通じて検証を実施し、より確信を持って信頼性の判断を下すことができます。

SpecopsでAIを活用した攻撃からサービスデスクを保護 

Specops Secure Onboardingは、オンボーディングなどのプロセスの中心に本人確認を据えることで、高リスクな操作が行われる際のサービスデスクのセキュリティを確保し、以下のメリットを提供します： 

• IDを悪用した攻撃に対するより強力な保護：オンボーディングの全過程において、「信頼の前提」を「検証済みのID」に置き換え、サービスデスクチームがAIを活用したなりすまし攻撃から防御できるよう支援します。
• 一貫したオンボーディング体験： 人事チームや従業員に不必要な負担をかけることなく、勤務地に関わらず、すべての新入社員に同じ安全なプロセスを提供します 。
• サービスデスクにおけるリスクの低減：機密性の高い操作を実行する前に身元を確認するため、エージェントが信頼のみに基づいてリクエストの正当性を判断する必要がなくなります。

Specops Secure Onboardingが、サービスデスクの高度なソーシャルエンジニアリング攻撃への防御にどのように役立つかご興味をお持ちの方は、今すぐお問い合わせいただくか、デモをご予約ください。

本記事はSpecops Softwareが提供・執筆しています。