Powder Keg Technologiesの「AI駆動型VPNセキュリティ診断サービス」は、複数の生成AIモデルを活用してVPN侵入攻撃を再現し、侵入リスクを可視化するサービスだ。その仕組みとは。
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ペネトレーション(侵入)テスト支援を手掛けるPowder Keg Technologiesは2026年3月24日、実際の攻撃を模した形で企業ネットワークへの侵入リスクを評価する「AI駆動型VPNセキュリティ診断サービス」の提供を開始した。「Claude」「GPT」「Gemini」といった複数の生成AIモデルを組み合わせて、VPN(仮想プライベートネットワーク)を起点とする攻撃をシミュレーションする。
AI駆動型VPNセキュリティ診断サービスは、以下をはじめとする主要なVPN製品を対象とする。
診断では複数の生成AIモデルを組み合わせることで、単一モデルでは見逃しがちなリスクを検出しやすくする。具体的には、Claudeが脆弱(ぜいじゃく)性の推論やエクスプロイト(脆弱性悪用プログラム)生成を担い、GPTが攻撃シナリオを生成。Geminiが診断結果を突き合わせてクロスチェックする。
実攻撃シミュレーションでは、AIエージェントが情報収集や脆弱性の推論、エクスプロイトの生成、侵入・認証の試行といった一連の攻撃工程を自動で実行する。これによりVPNへの侵入成功の可能性や権限昇格のリスク、内部ネットワーク侵害の影響を可視化できる。
AI駆動型VPNセキュリティ診断サービスには2種類のプランがある。VPN侵入リスクの評価やエクスプロイトテストなどを含む「STANDARD」と、侵入後の被害評価や、社内ネットワークの認証を管理する「Active Directory」への模擬攻撃などを含む「ADVANCE」だ。
VPNはランサムウェア(身代金要求型マルウェア)攻撃をはじめ、各種攻撃の主な侵入口になっている。いったん攻撃者に侵入を許すと、社内ネットワーク全体に被害が広がりかねない。こうした状況を受けて、企業の間ではVPNの運用を見直す動きが広がっている。
近年は生成AIの登場により、攻撃者は脆弱性の探索や攻撃プログラムの生成、攻撃シナリオの最適化といった作業を自動化できるようになった。準備から実行までに要する時間を短縮し、攻撃を成立させやすくなっている。こうしたAI時代の攻撃手法に対抗するには、防御側もAIの活用が必要だとPowder Keg Technologiesは指摘する。
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