2024-2025年の主要な攻撃事例
国内大手企業への攻撃（2024年4月）
2024年4月、東証プライム上場の製造業A社（従業員約3,000名）が、大規模なブルートフォース攻撃の被害に遭いました。
- 攻撃の概要
- VPN装置の脆弱性を悪用した後、内部ネットワークに侵入。管理者アカウントに対して3週間にわたるブルートフォース攻撃を実施。最終的に12個の特権アカウントが侵害され、基幹システムへの不正アクセスが発生。
- 被害規模
- 直接被害額：**8億7,000万円**（システム復旧費用、営業停止損失）。間接被害：取引先30社への影響、株価15%下落、顧客データ約10万件の流出可能性。復旧まで2ヶ月を要した。
攻撃のタイムライン：
| 日時 | イベント | 対応 | 影響 |
|---|---|---|---|
| 3月15日 | VPN装置への初期侵入 | 未検知 | - |
| 3月20日 | 内部偵察開始 | 未検知 | - |
| 4月1日 | ブルートフォース攻撃開始 | ログ異常検知も誤検知と判断 | - |
| 4月10日 | 管理者権限取得 | 未検知 | システム全体へのアクセス可能に |
| 4月15日 | データ窃取開始 | 異常トラフィック検知 | 10GB/日のデータ流出 |
| 4月16日 | インシデント認識 | 緊急対策本部設置 | 全システム停止 |
| 4月17日 | 警察・JPCERT/CC通報 | 捜査開始 | 対外公表 |
| 6月15日 | 完全復旧 | 新システム稼働 | 累計被害額確定 |
医療機関を狙った組織的攻撃（2024年8月）
2024年8月、地域中核病院B（病床数400床）が、医療機関を標的とした組織的な攻撃キャンペーンの一環として被害を受けました。
攻撃の特徴：
-
標的型アプローチ
- 医療従事者のSNSから個人情報収集
- 病院特有のパスワードパターンを推測
- 「Hospital2024!」「Medical#2024」など
-
多段階攻撃
- Phase 1: 一般職員アカウントへの侵入
- Phase 2: 権限昇格とラテラルムーブメント
- Phase 3: 電子カルテシステムへの到達
- Phase 4: ランサムウェア展開
-
被害状況
- 診療停止：72時間
- 影響患者数：約2,000名
- 身代金要求：5,000万円（支払い拒否）
- 復旧費用：3億2,000万円
地方自治体システムへの侵入（2024年11月）
人口約30万人の地方都市Cで、住民情報システムが侵害される深刻なインシデントが発生しました。
- 攻撃手法
- リモートデスクトップ（RDP）への総当たり攻撃。デフォルトポート3389を使用していたため、容易に発見された。パスワードは「City2024」という推測可能なもので、わずか**3時間で突破**された。
- 発覚の経緯
- 住民から「マイナンバーカードの再発行通知が届いたが、申請していない」との問い合わせが相次ぎ発覚。調査の結果、**45万件の住民データ**にアクセス痕跡が確認された。
自治体特有の脆弱性：
| 脆弱性要因 | 該当率 | リスクレベル | 改善コスト |
|---|---|---|---|
| IT予算不足 | 87% | 極高 | 年間500万円〜 |
| 専門人材不在 | 92% | 極高 | 人件費800万円/年 |
| レガシーシステム | 76% | 高 | 更新費1億円〜 |
| セキュリティ意識 | 68% | 高 | 研修費50万円/年 |
| 外部委託依存 | 81% | 中 | 管理強化100万円/年 |
グローバル製造業への多段階攻撃（2025年1月）
2025年1月、自動車部品メーカーD社（グローバル売上高5,000億円）が、APT（標的型攻撃）グループによる高度な攻撃を受けました。
攻撃の全容：
攻撃期間：2024年10月〜2025年1月（約3ヶ月）
侵入経路：海外子会社のVPN → 本社ネットワーク
標的：設計図面、製造ノウハウ、取引先情報
推定攻撃者：国家支援型グループ
段階的侵入プロセス：
-
初期侵入（2024年10月）
- インド子会社のVPN機器の脆弱性悪用
- 初期アクセス確立
- 被害額：この時点では0円
-
権限昇格（2024年11月）
- ブルートフォースで管理者権限奪取
- 1日あたり10万回の試行
- 検知回避のため低速実行
-
横展開（2024年12月）
- 本社ネットワークへの侵入成功
- 23台のサーバーに感染拡大
- 重要データの特定と準備
-
データ窃取（2025年1月）
- 設計データ500GBを外部送信
- 暗号化による恐喝
- 被害総額：22億円
被害統計と傾向分析
被害額の推移と予測
2024年から2025年にかけての被害額は、指数関数的な増加を示しています。
四半期別被害額推移（国内）：
| 期間 | 被害額 | 前期比 | 主要インシデント | 平均被害額 |
|---|---|---|---|---|
| 2024 Q1 | 23億円 | - | 金融機関3件 | 7.7億円 |
| 2024 Q2 | 38億円 | +65% | 製造業A社含む | 9.5億円 |
| 2024 Q3 | 52億円 | +37% | 医療機関集中 | 8.7億円 |
| 2024 Q4 | 64億円 | +23% | 自治体・教育 | 10.7億円 |
| 2025 Q1 | 89億円 | +39% | グローバル企業 | 14.8億円 |
2025年通年予測：
- 被害総額：350億円（前年比+97%）
- インシデント件数：420件（前年比+65%）
- 平均被害額：8,300万円（前年比+19%）
業種別被害状況
特定の業種が集中的に狙われている傾向が明確になっています。
- 医療・ヘルスケア（被害シェア31%）
- 人命に関わるため身代金を支払いやすい、セキュリティ投資が不足、レガシーシステムが多い、個人情報の価値が高いなどの理由で最も狙われている。2024年の被害額は**55億円**に達した。
- 製造業（被害シェア24%）
- サプライチェーンの要となる企業が標的に。知的財産の価値が高く、OT（運用技術）システムのセキュリティが脆弱。グローバル展開企業では海外拠点が侵入口となるケースが**73%**を占める。
業種別被害マトリックス：
| 業種 | 被害件数 | 平均被害額 | 成功率 | 主な侵入経路 | リスクレベル |
|---|---|---|---|---|---|
| 医療 | 89件 | 6,200万円 | 34% | VPN/リモート | 極高 |
| 製造 | 67件 | 1億2,000万円 | 28% | 海外拠点 | 高 |
| 金融 | 23件 | 2億3,000万円 | 12% | 内部不正 | 中 |
| 教育 | 45件 | 3,400万円 | 41% | 初期設定 | 高 |
| 小売 | 34件 | 5,600万円 | 31% | ECサイト | 高 |
| 自治体 | 28件 | 8,900万円 | 38% | RDP | 高 |
攻撃成功率の変化
防御側の対策強化にもかかわらず、攻撃成功率は上昇傾向にあります。
攻撃成功率の推移：
2023年：18%
2024年Q1：22%
2024年Q2：25%
2024年Q3：27%
2024年Q4：31%
2025年Q1：34%（過去最高）
成功率上昇の要因分析：
-
AIの活用（寄与度35%）
- パスワードパターンの機械学習
- 防御システムの挙動分析
- 最適な攻撃タイミング予測
-
内部情報の活用（寄与度28%）
- 退職者からの情報流出
- ダークウェブでの情報購入
- ソーシャルエンジニアリング
-
ゼロデイ脆弱性（寄与度20%）
- VPN機器の未修正脆弱性
- 新たな攻撃ベクトル
- パッチ適用の遅れ
地域別の特徴
日本国内でも地域によって被害傾向に差が見られます。
| 地域 | 被害件数 | 特徴 | 主要標的 | 平均被害額 |
|---|---|---|---|---|
| 関東 | 187件 | 大企業集中 | 金融、IT | 1.2億円 |
| 関西 | 89件 | 製造業多い | 製薬、電機 | 9,800万円 |
| 東海 | 56件 | 自動車関連 | 部品メーカー | 1.1億円 |
| 九州 | 34件 | 医療機関 | 地域病院 | 5,600万円 |
| 東北 | 23件 | 自治体 | 市町村 | 4,200万円 |
| 地方全般 | 78件 | セキュリティ脆弱 | 中小企業 | 3,400万円 |
狙われやすい業界とその理由
医療・ヘルスケア
医療業界は2024-2025年で最も標的にされた業界です。
医療機関が狙われる構造的要因：
- 人命優先の文化
- システム停止が患者の生命に直結するため、身代金要求に応じやすい。実際に2024年は医療機関の**42%が身代金を支払った**（他業界平均18%）。緊急手術や救急医療への影響を恐れ、迅速な復旧を優先する傾向。
- セキュリティ投資の後回し
- 医療機器や施設への投資が優先され、ITセキュリティは後回しに。平均的な医療機関のIT予算は売上の**1.2%**（他業界平均3.5%）。セキュリティ専門人材も不足しており、87%の病院で専任者不在。
製造業とサプライチェーン
製造業はサプライチェーン攻撃の入口として狙われています。
製造業の脆弱性マップ：
| 脆弱性要因 | 影響度 | 発生頻度 | 対策難易度 | リスクスコア |
|---|---|---|---|---|
| 海外拠点のセキュリティ | 極高 | 73% | 高 | 95 |
| OT/ITの統合 | 高 | 61% | 極高 | 88 |
| レガシー設備 | 高 | 82% | 極高 | 92 |
| 取引先アクセス | 高 | 68% | 中 | 78 |
| 知財価値 | 極高 | 100% | - | 100 |
教育機関
教育機関は予算とスキルの両面で脆弱性を抱えています。
教育機関の被害パターン：
-
大学・研究機関
- 研究データの窃取
- 共同研究先への踏み台
- 被害額平均：8,900万円
-
小中高校
- 生徒・保護者情報の漏洩
- 成績データの改ざん脅迫
- 被害額平均：2,100万円
-
専門学校・塾
- 決済情報の窃取
- 営業秘密の流出
- 被害額平均：1,500万円
中小企業全般
中小企業はあらゆる面で狙いやすい標的となっています。
- リソース不足の悪循環
- セキュリティ予算が限られ（平均年間50万円）、専門人材もいない（92%で不在）。結果として基本的な対策すら不十分で、攻撃成功率は**41%**と大企業（15%）の約3倍。一度被害に遭うと復旧も困難で、23%が廃業に追い込まれている。
攻撃手法の進化と巧妙化
AIを活用したパスワード推測
2024年から生成AIを使ったパスワード攻撃が本格化しています。
AI活用攻撃の実例：
| 手法 | 成功率向上 | 使用AI | 対策困難度 | 検知可能性 |
|---|---|---|---|---|
| パターン学習 | +45% | GPT系 | 高 | 低 |
| 個人情報分析 | +67% | 独自学習 | 極高 | 極低 |
| 多言語対応 | +38% | 翻訳AI | 中 | 中 |
| 行動予測 | +52% | 時系列AI | 高 | 低 |
| 複合推論 | +81% | 統合AI | 極高 | 極低 |
実際のAI攻撃コード例（概念）：
# 攻撃者が使用するAIパスワード生成の概念
def ai_password_generator(target_info):
"""
標的の情報からAIでパスワードを推測
"""
# ソーシャルメディアから収集した情報
social_data = {
'name': 'Taro Yamada',
'birth': '1985-04-15',
'company': 'TechCorp',
'hobbies': ['釣り', 'ゴルフ'],
'pet': 'ポチ',
'location': 'Tokyo'
}
# AIモデルでパターン生成
patterns = [
f"{social_data['company']}2024!",
f"{social_data['pet']}0415",
f"Fishing@{social_data['birth'][:4]}",
# 数百のパターンを生成
]
# 成功確率でソート
return sorted(patterns, key=lambda x: success_probability(x))
ソーシャルメディア情報の悪用
SNS情報の攻撃活用率が急上昇しています。
- OSINT（オープンソースインテリジェンス）の自動化
- LinkedIn、Facebook、Instagram、Twitterから自動収集。画像認識AIで写真から追加情報を抽出。投稿履歴から行動パターンを分析。**78%の攻撃**で何らかのSNS情報が使用された。
多要素認証の迂回手法
MFAバイパスの手法が高度化しています。
2024-2025年の新手法：
| 手法 | 発生件数 | 成功率 | 対策 | 脅威レベル |
|---|---|---|---|---|
| MFA疲労攻撃 | 234件 | 31% | プッシュ通知制限 | 高 |
| セッションハイジャック | 156件 | 28% | 定期再認証 | 高 |
| SIMスワップ | 89件 | 67% | 追加本人確認 | 極高 |
| 中間者攻撃 | 67件 | 42% | 証明書ピン留め | 高 |
| ディープフェイク | 12件 | 83% | 生体認証強化 | 極高 |
ゼロデイ脆弱性との組み合わせ
ブルートフォース攻撃とゼロデイ脆弱性の組み合わせが増加しています。
2024年の主要ゼロデイ悪用事例：
CVE-2024-XXXX (VPN製品A)
- 影響範囲：全世界10万台
- 悪用期間：3ヶ月（発見前）
- ブルートフォースと組み合わせた被害：127件
- 被害総額：約89億円
CVE-2024-YYYY (リモートデスクトップ)
- 影響範囲：Windows Server全バージョン
- 悪用期間：6週間
- 組み合わせ攻撃：45件
- 被害総額：約34億円
VPN・リモートデスクトップ経由の攻撃急増
テレワーク環境の脆弱性
VPNのネットワークセキュリティが、2024年の主要な攻撃ベクトルとなりました。
テレワーク関連の攻撃統計：
| 攻撃ベクトル | 2023年 | 2024年 | 増加率 | 被害額平均 |
|---|---|---|---|---|
| VPN機器 | 234件 | 702件 | +300% | 1.2億円 |
| RDP | 156件 | 389件 | +149% | 8,900万円 |
| クラウドVDI | 45件 | 178件 | +295% | 6,700万円 |
| SSL-VPN | 89件 | 267件 | +200% | 9,800万円 |
| ゼロトラスト | 3件 | 8件 | +166% | 3,400万円 |
VPN機器の既知脆弱性悪用
未パッチのVPN機器が攻撃の入口となっています。
- パッチ適用の遅れの実態
- 重要パッチ公開から適用まで平均**47日**。中小企業では**92日**。この期間が攻撃者にとっての「ゴールデンタイム」となっている。2024年は未パッチ脆弱性経由の侵入が全体の**61%**を占めた。
RDPブルートフォースの実態
RDP（リモートデスクトップ）への攻撃が激増しています。
RDP攻撃の時間帯分析：
| 時間帯 | 攻撃頻度 | 成功率 | 主な攻撃元 | 防御率 |
|---|---|---|---|---|
| 深夜2-5時 | 極高 | 42% | 東欧・ロシア | 23% |
| 早朝5-8時 | 中 | 28% | 東南アジア | 45% |
| 業務時間9-17時 | 低 | 15% | 国内 | 67% |
| 夕方17-20時 | 中 | 31% | 中国 | 38% |
| 夜間20-2時 | 高 | 37% | 北米 | 29% |
クラウドサービスへの攻撃
クラウドサービスの認証システムが新たな標的となっています。
主要クラウドサービスへの攻撃状況：
Microsoft 365
- 攻撃件数：1,234件/月
- 成功率：8%
- 主な手法：パスワードスプレー
Google Workspace
- 攻撃件数：867件/月
- 成功率：6%
- 主な手法：フィッシング+ブルートフォース
AWS
- 攻撃件数：456件/月
- 成功率：3%
- 主な手法：アクセスキー漏洩
攻撃グループと攻撃インフラ
主要な攻撃グループのプロファイル
2024-2025年に活動が確認された主要グループを分析します。
攻撃グループ分類：
| グループ種別 | 推定数 | 主な標的 | 平均被害額 | 特徴 |
|---|---|---|---|---|
| 国家支援型 | 15-20 | 重要インフラ | 15億円 | 長期潜伏 |
| 金銭目的 | 200+ | 中小企業 | 3,400万円 | 即金要求 |
| ハクティビスト | 30-40 | 政府・大企業 | 2,100万円 | 暴露脅迫 |
| 産業スパイ | 50+ | 製造業 | 8,900万円 | 知財窃取 |
| RaaSオペレーター | 100+ | 全業種 | 5,600万円 | 分業体制 |
攻撃インフラの地理的分布
攻撃インフラの地理的分散が進んでいます。
- 防弾ホスティング（Bulletproof Hosting）
- 法執行機関の介入を拒否するホスティングサービス。主にロシア、中国、東欧に存在。2024年は全攻撃の**43%**がこれらのインフラを経由。月額$500-5,000で誰でも利用可能な状況。
ダークウェブでの攻撃ツール取引
攻撃ツールの商品化が進んでいます。
ダークウェブ価格表（2025年1月）：
| 商品 | 価格帯 | 機能 | 購入難易度 | 使用スキル |
|---|---|---|---|---|
| 基本ブルートフォースツール | $50-200 | 単純総当たり | 簡単 | 初級 |
| AI搭載ツール | $1,000-5,000 | 知能型推測 | 中 | 中級 |
| ゼロデイエクスプロイト | $50,000+ | 即座に侵入 | 困難 | 上級 |
| アクセス権（侵害済み） | $500-10,000 | 即利用可 | 簡単 | 初級 |
| フルサービス | $10,000+ | 攻撃代行 | 簡単 | 不要 |
RaaSとの連携
RaaS（Ransomware as a Service）とブルートフォース攻撃の連携が標準化しています。
RaaS連携モデル：
[初期アクセスブローカー]
↓ (ブルートフォースで侵入)
[アクセス権販売] - $5,000
↓
[RaaSオペレーター購入]
↓ (ランサムウェア展開)
[身代金獲得] - $500,000
↓
[利益分配]
- RaaS開発者：30%
- オペレーター：50%
- ブローカー：20%
規制強化と法執行機関の動き
各国の法規制アップデート
2024-2025年はサイバーセキュリティ規制の転換点となりました。
主要国の規制動向：
| 国・地域 | 新規制 | 施行日 | 罰則上限 | 対象 |
|---|---|---|---|---|
| 日本 | 改正サイバーセキュリティ基本法 | 2024/4 | 1億円 | 重要インフラ |
| EU | NIS2指令 | 2024/10 | 売上4% | 全企業 |
| 米国 | CIRCIA | 2025/3 | $1M/日 | 重要16業種 |
| 中国 | データセキュリティ法改正 | 2024/7 | 1億元 | 全組織 |
| グローバル | 国連サイバー犯罪条約 | 2025/6 | 各国法 | 全加盟国 |
国際協力による摘発事例
法執行機関の国際連携が成果を上げています。
- Operation Endgame（2024年5月）
- Europol主導で実施された大規模作戦。日本を含む30カ国が参加し、ブルートフォース攻撃インフラを一斉摘発。ボットネット6つを無力化、容疑者87名を逮捕。被害額**450億円相当**の攻撃を阻止。
企業への罰則強化
情報漏洩時の罰則が大幅に強化されています。
2024年の主な制裁事例：
製造業E社（2024年6月）
- 違反内容：基本的対策の不備
- 罰金：8,900万円
- 追加措置：役員の辞任
金融機関F社（2024年9月）
- 違反内容：報告義務違反（隠蔽）
- 罰金：3億2,000万円
- 追加措置：業務改善命令
医療法人G（2024年12月）
- 違反内容：患者データ漏洩
- 罰金：1億5,000万円
- 追加措置：第三者監査義務
サイバー保険の動向
インシデント対応コストの増大で、サイバー保険市場が急変しています。
保険料率の変化（年額）：
| 業種 | 2023年 | 2024年 | 2025年 | 補償上限 | 免責事項 |
|---|---|---|---|---|---|
| 一般企業 | 0.5% | 0.8% | 1.2% | 10億円 | 基本対策必須 |
| 医療機関 | 0.8% | 1.5% | 2.8% | 5億円 | MFA必須 |
| 製造業 | 0.6% | 1.0% | 1.8% | 8億円 | EDR必須 |
| 金融機関 | 1.0% | 1.2% | 1.5% | 20億円 | ゼロトラスト推奨 |
| 未対策企業 | 2.0% | 5.0% | 引受拒否 | - | - |
2025年後半以降の予測と備え
量子耐性暗号への移行
量子コンピュータの脅威が現実味を帯びてきました。
移行スケジュール予測：
| フェーズ | 時期 | 実施内容 | 影響範囲 | 緊急度 |
|---|---|---|---|---|
| 評価 | 2025 Q3 | 現行システム調査 | 全組織 | 高 |
| 計画 | 2025 Q4 | 移行計画策定 | 重要システム | 高 |
| 試験 | 2026 Q1 | パイロット実装 | 10% | 中 |
| 移行 | 2026-2027 | 段階的切り替え | 50% | 極高 |
| 完了 | 2028 | 全面移行 | 100% | 必須 |
ゼロトラストの本格普及
ゼロトラストアーキテクチャが標準となる時代が到来します。
- 2025年後半の普及予測
- 大企業の**65%**が何らかのゼロトラスト要素を実装。政府機関は**2026年までに必須化**。中小企業向けの簡易版サービスが月額5万円程度で提供開始。「境界防御」という概念が過去のものに。
AI対AIの攻防
AI同士の攻防が本格化します。
AI活用の進化予測：
攻撃AI（2025年後半）
- リアルタイム学習
- 防御AI回避アルゴリズム
- 成功率：45%→65%
防御AI（2025年後半）
- 予測的ブロッキング
- 異常検知精度：99.5%
- 誤検知率：0.1%以下
2026年の展望
- 完全自動化攻防
- 人間の介入不要
- 勝敗は計算リソース次第
必須対策チェックリスト
2025年後半に向けて、最低限実施すべき対策です。
優先度別対策リスト：
【即座に実施：〜2025年6月】
- [ ] 多要素認証の全面導入
- [ ] VPNファームウェア最新化
- [ ] パスワード長14文字以上
- [ ] 週次での脆弱性スキャン
- [ ] インシデント対応計画策定
【早急に実施：〜2025年9月】
- [ ] EDR/XDRの導入
- [ ] ゼロトラスト評価
- [ ] ペネトレーションテスト
- [ ] サイバー保険見直し
- [ ] 従業員教育の定期化
【計画的実施：〜2025年12月】
- [ ] 量子耐性暗号の調査
- [ ] AIセキュリティ導入
- [ ] SOC/SIEM構築
- [ ] BCPの全面改定
- [ ] 国際標準認証取得
まとめ
2024年から2025年にかけて、ブルートフォース攻撃は新たな段階に突入しました。被害額の急増、AIの活用、VPN経由の攻撃激増など、脅威は多様化・高度化の一途をたどっています。
重要な数値のまとめ：
- 国内被害総額：177億円（2024年）
- VPN経由攻撃：前年比300%増
- 医療機関の被害：31%（全業種最多）
- AI活用による成功率向上：+45%
- 平均復旧期間：47日
しかし、適切な対策を講じれば、95%以上の攻撃は防げることも事実です。多要素認証、パッチ管理、従業員教育という基本を徹底し、新たな脅威に備えることが、2025年を生き抜く鍵となるでしょう。
「まだ大丈夫」という油断が、取り返しのつかない被害を生みます。本記事の事例を「他山の石」として、今すぐ行動を開始してください。
よくある質問（FAQ）
- Q: 当社は中小企業ですが、本当に狙われるリスクはあるのでしょうか？
- A: はい、むしろ中小企業こそ高リスクです。2024年のデータでは、サイバー攻撃の67%が従業員300人未満の企業を標的としています。理由は、セキュリティ投資が少なく侵入が容易なこと、大企業への踏み台として価値があることです。特に大企業と取引がある中小企業は、サプライチェーン攻撃の入口として狙われます。被害額は平均3,400万円ですが、これは多くの中小企業にとって致命的な金額です。最低限、多要素認証とパッチ管理から始めてください。
- Q: VPN機器のファームウェア更新はどの程度の頻度で行うべきですか？
- A: 重要度に応じて3段階で管理してください。(1)緊急パッチ：24時間以内に適用、(2)セキュリティパッチ：1週間以内、(3)通常アップデート：月1回の定期メンテナンスで適用。2024年の統計では、パッチ公開から悪用開始まで平均12日でした。特にVPN機器は外部に露出しているため、最優先で更新が必要です。自動更新機能がある場合は必ず有効化し、メーカーのセキュリティ情報を常にチェックしてください。
- Q: AIを使った攻撃に対して、どのような対策が有効ですか？
- A: AI攻撃には複層的な対策が必要です。(1)パスワードレス認証への移行：AIでも推測不可能、(2)行動分析型の防御：正常な行動パターンからの逸脱を検知、(3)ハニーポット設置：AIの学習を誤らせる、(4)レート制限の動的調整：AIの高速試行を阻止。また、防御側もAIを活用し、異常検知精度を高めることが重要です。2025年後半には、AI対AIの攻防が標準になると予測されています。
- Q: サイバー保険に加入していれば、セキュリティ対策は最小限でも大丈夫ですか？
- A: いいえ、全く逆です。2025年から、基本的なセキュリティ対策を実施していない企業は保険加入を拒否される、または保険料が5倍以上になっています。最低要件として、(1)多要素認証、(2)EDR導入、(3)定期的なバックアップ、(4)インシデント対応計画が必須です。また、対策不備による被害は免責事項となり、保険金が支払われない可能性があります。保険はあくまで最後の砦であり、予防対策の代替にはなりません。
- Q: 2025年後半に向けて、今から準備すべき最優先事項は何ですか？
- A: 3つの最優先事項があります。(1)ゼロトラストへの移行準備：2026年には標準となるため、今から評価と計画を開始、(2)量子耐性暗号の調査：2028年頃から必須になるため、システムの棚卸しと影響評価を実施、(3)AI防御の導入：攻撃の45%がAI活用のため、AI対AIの準備が必要。ただし、基本対策（MFA、パッチ管理、バックアップ）が未実施の場合は、まずそちらを優先してください。段階的な強化が現実的です。
【重要なお知らせ】
- 本記事の事例は実際のインシデントを基にしていますが、被害組織保護のため詳細は変更しています
- 統計データは各種セキュリティ機関の公開情報を集計したものです
- 被害額や件数は推計値を含み、実際とは異なる可能性があります
- 攻撃手法の詳細は、悪用防止の観点から一部簡略化しています
-
対策の実施は各組織の状況に応じて、専門家と相談の上で行ってください
更新履歴
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