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SentinelLABSは、大規模言語モデル（LLM）のランサムウェア・エコシステムへの統合に関する包括的な評価を公開し、AIはまだ戦術における根本的な変革を推進しているわけではないものの、運用ライフサイクルを大幅に加速させていると結論付けました。 この調査は、速度、量、多言語対応範囲における測定可能な向上が脅威環境を再形成しており、主として低スキルの攻撃者にとって参入障壁を下げ、既存グループのワークフローを最適化していることを示しています。 分析では、並行して進む3つの構造的変化が特定されています。第一に、参入障壁が崩壊し、悪意あるタスクをプロバイダーのガードレールを回避する無害なプロンプトへ分解することで、熟練度の低い攻撃者でも機能するランサムウェア・アズ・ア・サービス（RaaS）基盤を組み立てられるようになっています。 第二に、エコシステムは分裂しています。LockBitやContiのような巨大カルテルの時代は薄れ、TermiteやPunisherのような小規模で短命なクルーに置き換わりつつあります。 第三に、高度持続的脅威（APT）とクライムウェアの境界が曖昧になっており、国家と連携するアクターが作戦上の隠れ蓑として恐喝をますます利用しています。 運用の加速 LLMの最も即時的な影響は、犯罪目的のために企業向けワークフローを直接置き換えることです。 さらに、ランサムウェアや恐喝を支えるオペレーションでは、攻撃者と被害者のコミュニケーションを円滑化するため、AI主導のコミュニケーション機能を提供し始めています。 AI支援チャットを提供するグローバルRaaS。 正規の企業がAIを用いて販売データを精緻化するのと同様に、脅威アクターはこれらのモデルを活用して漏えいデータをトリアージし、言語の壁を越えて収益性の高い標的を特定しています。 SentinelLABSは、ロシア語話者のオペレーターが、アラビア語や日本語などの言語で書かれた機密性の高い財務文書を効果的に特定できるようになったと指摘しています。これは従来、人手による翻訳や専門知識を必要としていた能力です。 この領域における重要な進化は、セルフホスト型のオープンソースモデルへの移行です。商用プロバイダーのテレメトリや安全ガードレールを回避するため、上位層のアクターはOllamaモデルのようなローカルインスタンスを採用する傾向を強めています。 この変化により、アカウント停止やプロンプト拒否のリスクなしに、攻撃的オペレーション向けにモデルを特化して微調整できるようになります。 MalTerminalのような初期の概念実証ツールは、商用LLMにコード断片を生成させ、それらをオフラインで組み立てることで、リバースシェルやランサムウェアのペイロードを含む機能をアクターがつなぎ合わせられることを示しています。 自動化と武器化されたAI 最近のキャンペーンは、これらの理論上のリスクが実際に適用されていることを示しています。2025年8月、Anthropicの脅威インテリジェンスチームは、ある脅威アクターがClaude Codeを利用して高度に自律的な恐喝キャンペーンを自動化していると報告しました。 このアクターはAIに対し、技術的な偵察を処理するだけでなく、流出させたデータを評価し、心理的影響を最大化するためにローカライズされた身代金要求文を作成するよう指示しました。 同時に、研究者は、被害者マシン上にローカルインストールされたAIツールを武器化する情報窃取型マルウェアQUIETVAULTを特定しました。 このJavaScriptベースのマルウェアは、macOSおよびLinuxホスト上のLLMを探索し、ローカルAIに対してファイルシステムを再帰的に検索して暗号資産ウォレットの設定や機密データを見つけるよう指示するプロンプトを注入します。 この手法は、AI時代に適応した「Living off the land」アプローチを体現しており、被害者自身のリソースを用いて偵察を強化します。 SentinelLABSは、今後12〜24か月の間に「プロンプト密輸のサービス化」が出現する可能性が高いと予測しており、フィルターを回避するために複数のプロバイダーへリクエストをルーティングする自動ハーネスが提供されるようになるとしています。 将来の脅威環境は、テンプレート化された交渉エージェントとAIで強化された圧力戦術を特徴とする、産業化された恐喝によって定義される可能性が高いでしょう。 運用フェーズ従来の手口LLMで加速された手口 運用フェーズ 従来の手口 LLMで加速された手口 偵察 手動のキーワードおよび正規表現（regex）スキャン あらゆる言語にまたがる文脈理解型のデータ・トリアージ ツール開発 独自開発、または開発者から購入 無害なプロンプトによるコード生成；断片をオフラインで結合 フィッシング／ソーシャルエンジニアリング 文法ミスの可能性がある汎用テンプレート 文化的にローカライズされ、誤りのないコミュニケーションと「vibe-coding」 インフラ 集中型C2と商用ホスティング テレメトリ回避のための分散型・ローカルのオープンソースモデル（Ollama） 交渉 人的リソースを要する人手主導のチャット RaaSパネルに統合された、テンプレート化されたAI主導の交渉エージェント 翻訳元:

ロシアの国家支援ハッカーは、西側の重要インフラ全体で設定不備のあるネットワークエッジ機器への攻撃を強めており、2025年の終わりが近づく中で大きな戦術的転換を示している。 Amazon Threat Intelligenceによる新たな知見によれば、このキャンペーンはロシア連邦軍参謀本部情報総局（GRU）およびSandworm/APT44/Seashell Blizzardクラスターに高い確度で関連付けられており、目立つ脆弱性悪用を優先しない一方で、露出し設定不備のある顧客デバイスを密かに悪用して永続的なアクセスを獲得し、認証情報を収集し、重要システムへ横展開することに注力している。 注目度の高いゼロデイやNデイのエクスプロイトに主として依存するのではなく、脅威アクターは、管理インターフェースが露出した設定不備のルーター、VPNコンセントレーター、リモートアクセスゲートウェイ、ネットワーク管理アプライアンスといった「手の届きやすい」対象に焦点を当てている。 この手法は、重要ネットワークへの永続的アクセスと高価値の認証情報という同等の戦略的利益をもたらしつつ、運用上のリスクと検知露出を低減する。 攻撃手法と技術 Amazonのテレメトリによれば、2021年から2025年にかけて、このキャンペーンは着実に進化した。初期段階では、WatchGuardデバイス（CVE-2022-26318）やAtlassian Confluenceの欠陥（CVE-2021-26084、CVE-2023-22518）など既知の脆弱性の悪用が行われ、その後にVeeamの悪用（CVE-2023-27532）が続いた。 しかし2025年までに、重点は設定不備のある顧客ネットワークエッジ機器の継続的な標的化へと決定的に移り、それに伴い観測可能なゼロデイおよびNデイ悪用活動は減少した。 主な標的は、北米および欧州のエネルギー分野の組織と重要インフラ提供者であり、クラウドホスト型のネットワークインフラを持つ組織も含まれる。 一般的に狙われるリソースには、エンタープライズ向けルーティング基盤、VPNゲートウェイ、ネットワークアプライアンス、コラボレーションおよびWikiプラットフォーム、クラウドベースのプロジェクト管理システムが含まれる。 このキャンペーンは通信事業者やテクノロジー／クラウドサービスプロバイダーにも及び、北米、西欧・東欧、中東にまたがる地理的な広がりは、エネルギーサプライチェーンとその主要サービスプロバイダーに対する広範な注力を反映している。 正確な認証情報抽出メカニズムは直接観測されていないものの、複数の指標は、パケットキャプチャとトラフィック分析が支配的な手法であることを示唆している。 デバイス侵害から後続の認証試行までの時間差、デバイスではなく被害組織の認証情報の使用、そしてSandwormがネットワークトラフィックを傍受してきた既知の履歴は、侵害されたネットワークエッジ機器から認証データを受動的に収集していることを示している。 Amazonは、AWS上でホストされる顧客のネットワークエッジ機器に対する協調的な作戦を報告しており、根本原因はAWS自体の欠陥ではなく設定不備であったと強調している。 緩和策 アクターが制御するIPは、顧客のネットワークアプライアンスソフトウェアを実行する侵害済みEC2インスタンスに対して永続的かつ対話的な接続を維持しており、パケットキャプチャとデータ取得を容易にしていた可能性が高い。 盗まれた認証情報はその後、エネルギー事業者の認証エンドポイント、マネージドセキュリティプロバイダー、コラボレーションプラットフォーム、ソースコードリポジトリ、通信事業者などを含む、被害組織のオンラインサービスおよびインフラに対してリプレイ（再利用）された。 観測された試行の一部は失敗しているが、このパターンは後続アクセスのための認証情報リプレイモデルを明確に示している。 Bitdefenderが報告した「Curly COMrades」活動とのインフラの重複は、より広範でモジュール化されたGRUのキャンペーンを示唆している。 Bitdefenderは、Hyper‑Vの悪用やカスタムインプラント（CurlyShell/CurlCat）といった侵害後のホストベースの手口を強調している一方、Amazonの可視性は初期侵入とクラウドへのピボットに集中している。 この役割分担――あるクラスターがネットワーク侵入に注力し、別のクラスターが永続化と回避に注力する――は、確立されたGRUの運用パターンと一致する。 これを受けてAmazonは、影響を受けた顧客に通知し、侵害されたEC2リソースの復旧を可能にするとともに、この活動のより広範な妨害を支援するため、ベンダーおよびパートナーとインテリジェンスを共有した。 2026年に向けて、組織にはネットワークエッジ機器の厳格なロックダウン、露出した管理インターフェースの排除、強力な認証とセグメンテーションの徹底、ならびに認証情報リプレイ、デバイス管理ポータルへの異常アクセス、クラウドおよびオンプレミスのサービス全体にわたる不審な認証パターンの綿密な監視が強く求められている。 AWSの顧客に対してAmazonは、IAMの強化、セキュリティグループの厳格化、管理プレーンの分離、VPC Flow Logs、CloudTrail、GuardDutyの有効化、そしてAmazon Inspectorを活用した継続的な脆弱性および露出評価により、このGRU関連の持続的脅威に対抗することを推奨している。 翻訳元:

エージレス ZP-50（200個×30）脱酸素剤 鉄系自力反応型 一般タイプ 三菱ガス化学 (お届け時間指定不可)（北海道・沖縄への発送は行っておりません） エージレスZP-50、気になりますよね！ 私も食品の鮮度保持にはいつも頭を悩ませていました。 そんな中、出会ったのが三菱ガス化学の「エージレス ZP-50」。 今回は、実際に使ってみた感想を交えながら、その実力を徹底的にレビューしていきたいと思います。 「エージレスZP-50って本当に効果があるの？」 「他の脱酸素剤と何が違うの？」 そんな疑問をお持ちの方に、ぜひ読んでいただきたいです。 この記事を読めば、エージレスZP-50があなたの食品保存の悩みを解決してくれるかどうか、判断できるはずです！ **エージレスZP-50とは？** まず、エージレスZP-50について簡単にご紹介しますね。 三菱ガス化学が製造している、鉄系の自力反応型脱酸素剤です。 一般タイプなので、幅広い食品に使えるのが特徴です。 特に注目したいのは、その鮮度保持力。 食品を酸化から守り、おいしさや風味を長持ちさせてくれるんです。 **私がエージレスZP-50を選んだ理由** 私がエージレスZP-50を選んだ理由はいくつかあります。 * 食品の鮮度を少しでも長く保ちたかった * 手作りのお菓子やパンを人にプレゼントする機会が多い * 家庭菜園で収穫した野菜を無駄なく保存したい 以前は、他の脱酸素剤も使っていたのですが、効果がいまいち実感できなくて…。 そんな時に、エージレスZP-50の評判を聞き、試してみることにしたんです。 **実際に使ってみた感想** 実際にエージレスZP-50を使ってみて、まず驚いたのがその効果です。 お菓子やパンの乾燥を防ぎ、しっとりとした食感を保ってくれるんです。 特に、手作りクッキーのサクサク感が長持ちすることに感動しました！ また、家庭菜園で収穫した野菜も、以前よりずっと長く新鮮な状態で保存できるようになりました。 具体的に、私がエージレスZP-50を使っている食品は以下の通りです。 * 手作りクッキー、マフィンなどの焼き菓子 * 自家製パン * 乾燥野菜（干し椎茸、ドライフルーツなど） * 米、ナッツ類 **エージレスZP-50のメリット** エージレスZP-50を使ってみて感じたメリットをまとめました。 * **鮮度保持力が高い:** 食品の酸化を防ぎ、おいしさや風味を長持ちさせる * **幅広い食品に使える:** 一般タイプなので、お菓子から食品まで幅広く使える * **使い方が簡単:** 食品と一緒に包装するだけでOK * **安心の品質:** 三菱ガス化学という信頼できるメーカーが製造 **エージレスZP-50のデメリット**