Amazon Web Services ブログ

中島 章博

Author: 中島 章博

Security Solutions Architect

AI を活用した大規模なセキュリティ防御の構築 — 脅威が出現する前に

AWS が Anthropic と共同で取り組む Project Glasswing と Claude Mythos Preview の発表、自律型ペネトレーションテストを実現する AWS Security Agent の一般提供開始、Amazon Bedrock の自動推論によるハルシネーション防止など、AI を活用した大規模セキュリティ防御の最新の取り組みと、脅威が現実化する前に先手を打つ AWS のセキュリティ哲学を紹介します。

AWS Security Agent のオンデマンドペネトレーションテストの一般提供を開始

AWS Security Agent のオンデマンドペネトレーションテストの一般提供を開始しました。エージェンティック AI を活用した自律型ペネトレーションテストにより、すべてのアプリケーションを対象に、手動テストの数分の一のコストで脆弱性の検出・検証・修復までを実現します。コンテキスト認識型のアプローチにより、単独では見過ごされる脆弱性も検出し、それらの連鎖がもたらす重大なリスクを特定します。本記事では、仕組み、セットアップ手順、料金体系を詳しく解説します。

AWS Security Agent 徹底解説: 自動ペネトレーションテストのためのマルチエージェントアーキテクチャ

AWS Security Agent に組み込まれた自動ペネトレーションテストのマルチエージェントアーキテクチャについて解説します。従来は数週間を要していたペネトレーションテストを、専門化された AI エージェント群の連携により自動化し、認証処理、ベースラインスキャン、多段階探索、アサーションベースの検証までを一貫して実行します。単一の脆弱性検出にとどまらず、複数の脆弱性を組み合わせた複雑な連鎖攻撃の検出・検証まで実現する仕組みを紹介します。

企業向けファイアウォールを標的とする Interlock ランサムウェアキャンペーンを Amazon Threat Intelligence チームが特定

Amazon Threat Intelligence が、Cisco Secure Firewall Management Center の重大な脆弱性 CVE-2026-20131 を悪用する Interlock ランサムウェアのキャンペーンを特定しました。調査の結果、この脆弱性は公開の 36 日前からゼロデイとして悪用されていたことが判明しました。攻撃者の設定ミスにより外部に露出していたインフラストラクチャから攻撃ツールキットの全容が明らかになり、本記事ではその技術分析、侵害インジケータ (IoC)、および多層防御の重要性を含む防御の推奨事項を共有します。

意外な発見: 自動推論がもたらすシステムの効率化と保守性向上

AWS では過去 10 年にわたり自動推論を適用する中で、形式的検証されたコードが未検証のコードよりもパフォーマンスに優れることが多いことを確認しています。S3 インデックスサブシステムの開発高速化、IAM 認可エンジンの 50% のパフォーマンス向上、暗号ライブラリのデプロイとコードの高速化という 3 つの事例を通じて、自動推論がシステムの正しさの保証にとどまらず、効率化と保守性の向上にもつながる好循環を紹介します。

自動推論で「25519」楕円曲線暗号の高速化と正当性保証を実現

自動推論と CPU マイクロアーキテクチャ固有の最適化を組み合わせ、AWS-LC における x25519/Ed25519 楕円曲線暗号の高速化と正当性保証を実現しました。HOL Light 定理証明器による形式的証明で実装の正しさを検証し、AWS Graviton 2、AWS Graviton 3、Intel Ice Lake の 3 つのマイクロアーキテクチャ全体で平均 86% のパフォーマンス向上を達成しています。定数時間実装によるサイドチャネル攻撃対策や、アプリケーションでの活用方法についても紹介します。

Graviton での RSA の高速化: 形式的検証で正当性を証明し開発も加速

Amazon の Automated Reasoning グループが、Graviton チップにおける RSA 署名のスループットを、モンゴメリ乗算やカラツバアルゴリズム、SIMD 命令の活用により鍵サイズに応じて 33~94% 向上させました。さらに、HOL Light 対話型定理証明器と形式的検証済み多倍長整数演算ライブラリ s2n-bignum を用いて最適化コードの機能的正当性を証明し、開発時間の短縮も実現した取り組みを紹介します。

AI で強化された脅威アクターによる FortiGate デバイスへの大規模な不正アクセス

Amazon Threat Intelligence が観測した、AI で強化された脅威アクターによる FortiGate デバイスへの大規模な不正アクセスキャンペーンについて解説します。ロシア語話者の脅威アクターが複数の商用生成 AI サービスを活用し、55 か国以上、600 台超の FortiGate デバイスの認証情報を悪用して内部ネットワークに侵入し、AI が生成した攻撃計画やツールを駆使して Active Directory の侵害やバックアップインフラストラクチャの標的化を行いました。攻撃手法の詳細と、組織が講じるべき防御策および AWS 固有の推奨事項を紹介します。

AWS Private CA と AWS KMS を使用したポスト量子 (ML-DSA) コード署名

AWS Private CA と AWS KMS を使用して、ポスト量子署名アルゴリズム ML-DSA によるコード署名を実装する方法を紹介します。耐量子 PKI 階層の構築から、CMS 標準によるデタッチド署名の生成・検証まで、AWS SDK for Java のサンプルコードを用いてステップごとに解説します。mTLS、IKEv2/IPsec、IAM Roles Anywhere などのユースケースにも応用可能です。

AWS KMS と ML-DSA を使用してポスト量子署名を作成する方法

AWS KMS で FIPS 204 準拠のポスト量子デジタル署名アルゴリズム ML-DSA がサポートされました。本記事では、ML-DSA キーの作成から、RAW モードと external mu モードによる署名・検証、JWT への適用例、OpenSSL 3.5 を使用したローカル検証まで、具体的な手順を解説します。FIPS 140-3 レベル 3 認定の HSM 内でポスト量子キーを生成・管理でき、量子コンピューティング時代に備えたセキュリティ対策を今すぐ始められます。