Horizon3 (ホライゾン3) は2026年10月29日(現地時間)、AIモデルが単純なサイバーセキュリティの罠に陥りやすいとの研究結果を発表した。同社のスネハル・アンタニ (Snehal Antani) CEOは、AI攻撃者が防御側が設置したデコイ（おとり）に繰り返し反応し、人間の専門家よりも高頻度で騙される実態を指摘した。この結果は、AIサイバーセキュリティを巡る過剰な期待と現実の間に乖離があることを示唆している。
Horizon3のCEOであるアンタニ氏は、最新のAIサイバーセキュリティに関する警告が基本的な問題を見落としていると指摘した。同社が実施した研究では、AI攻撃者が防御側が仕掛けたデコイを罠と認識しながらも、92%の確率でクリックしたことが明らかになった。これは、専門の人間のハッカーがデコイをクリックする37%という確率と比較して、2倍以上高い数値である。
アンタニ氏は、デコイを特定の場所に配置することで、AIモデルが95%から100%の確率でデコイに反応すると説明した。この研究結果は、サイバーセキュリティ対策において、ネットワーク全体にデコイを配置する「デセプション（欺瞞）」戦術が、エージェント型攻撃者を捕捉する上で最も安価で迅速かつ効果的な方法であることを示唆している。AIモデルには、非常に限定的な本番データで学習されていることや、特定の経路に過剰にコミットする「貪欲な」挙動といった根本的な欠陥があるという。
デコイとは、攻撃者が興味を持つように設計された偽のAWS認証情報、偽のAzureトークン、偽のデータベースダンプファイルなどを指す。これらのハニー・トークンが不正にアクセスされるとアラームが発せられ、セキュリティチームのインシデント対応を誘発する仕組みとなっている。AIエージェントの攻撃戦術の一つであるlive off the land（ネットワーク内部の資源を利用する）に対して、デコイは有効な対策であるという。
一方、アンタニ氏は、AIのサイバー攻撃における真の脅威は、脆弱性の悪用を加速させる能力にあると指摘した。例えば、Palo Alto Networks (パロアルトネットワークス) がLLMs（大規模言語モデル）を利用して自社ファイアウォールコードの脆弱性を特定し修正した場合、攻撃者はそのパッチと以前のパッチを比較する「バイナリ比較」を通じて、修正されたセキュリティ上の欠陥を迅速にリバースエンジニアリングできる。この作業は以前は高度なスキルを要したが、LLMsの利用により短時間で可能になり、攻撃者がパッチ内の脆弱性を悪用し、多数の顧客に対してそのエクスプロイトを大規模に実行する能力が著しく向上したと述べた。
参考: Big Technology (Alex Kantrowitz) — 2026年10月30日 04:18 (JST)