Falco Feedsは、オープンソースに焦点を当てた企業に、新しい脅威が発見されると継続的に更新される専門家が作成したルールにアクセスできるようにすることで、Falcoの力を拡大します。
クラウドセキュリティの脅威とは
クラウド活用の加速とともに、サイバー攻撃の手口は急速に進化しています。かつては「設定ミス」を突く攻撃が中心でしたが、現在では、設定不備や過剰権限を足場にしたアイデンティティ悪用、サプライチェーン侵害、AIを使った攻撃の自動化など、より複雑で高速な攻撃へと変化しています。
AI時代に企業が直面するクラウドセキュリティの主要な脅威は、大きく次の4つに整理できます。
- 設定ミスからアイデンティティ悪用へのシフト
- AIによる攻撃の高速化
- Sysdigの「555ベンチマーク」が示す現実
- サプライチェーンの脆弱性
- AIエージェントが生む新たな攻撃面
1. 「設定ミス」から「アイデンティティ悪用」へのシフト
クラウドセキュリティにおいて、設定ミスはいまも重要なリスクです。ただし近年は、単純な設定不備そのものよりも、設定不備や過剰権限を足場にしたアイデンティティ悪用が深刻な問題になっています。
攻撃者は、盗み出した認証情報やアクセスキーを利用して正規ユーザーになりすまし、クラウド環境内を横断します。つまり、設定ミスがなくなったのではなく、設定ミスや権限管理の不備が、より大きな侵害へつながる入口として悪用される構図に変化しているのです。
特に注意すべきなのが、IAM（Identity and Access Management）の設定ミスや過剰な権限付与です。必要以上に広い権限を持つアカウントが侵害されると、攻撃者は短時間で機密データへのアクセス、権限昇格、横方向の移動を進めることができます。多要素認証（MFA）の未設定や、長期間放置されたアクセスキーも、攻撃者にとって格好の侵入口になります。
Sysdigの調査でも、クラウド環境では「実際にどの権限が使われているのか」を正確に把握することが難しく、結果として過剰な権限が付与されたまま放置されるケースが多く見られます。こうした見えないリスクが積み重なることで、クラウド全体の攻撃対象領域は静かに拡大していきます。
そのため、クラウド環境では権限の利用状況を継続的に可視化し、実際に使われていない権限を削減しながら、最小権限の状態へ近づけていく取り組みが不可欠です。
2. AIによる攻撃の高速化
AIの普及により、攻撃者は脆弱なターゲットの探索、認証情報の悪用、エクスプロイトの実行、横方向の移動といった一連のプロセスを、かつてない速度で自動化できるようになっています。
従来は人手で行われていた調査や試行錯誤も、AIを使うことで短時間に大量実行できます。脆弱な設定や公開された認証情報を探索し、攻撃可能な経路を見つけ、侵害を進めるまでの時間は今後さらに短くなると考えられます。
3. Sysdigの「555ベンチマーク」が示す現実
Sysdigは、クラウド攻撃に対抗するための実践的な指標として「555ベンチマーク」を提唱しています。
これは、攻撃者がクラウド環境に侵入してから目的を達成するまでの時間が10分以内になり得るという前提に立ち、防御側が次のスピードで対応することを目指すものです。
- 5秒以内に検知
- 5分以内にトリアージ
- 5分以内に対応
攻撃が10分以内に進行するのであれば、防御側はそれよりも早く異常を検知し、状況を判断し、封じ込めに着手しなければなりません。週次スキャンや日次レポートに依存した従来型の運用では、攻撃が完了した後に初めて異常に気づく可能性があります。
AIによって攻撃が高速化する時代には、「事後の分析」だけでは不十分です。クラウド環境で何が起きているのかをリアルタイムに把握し、異常を検知した瞬間に調査・対応へ移れる運用モデルが求められます。
4. サプライチェーンの脆弱性
現代のクラウド環境におけるセキュリティリスクは、自社が直接管理するシステムだけにとどまりません。SaaS、OSS、クラウドプロバイダーのマネージドサービス、CI/CDパイプライン、外部APIなど、自社の外側にあるコンポーネントを経由した侵害リスクが高まっています。
代表的な手口の一つが、OSSパッケージに悪意あるコードを混入させるサプライチェーン汚染です。広く利用されているライブラリに不正なコードが紛れ込むと、それを依存関係として利用する多数のシステムに影響が広がる可能性があります。
また、ビルドやデプロイを自動化するCI/CDパイプラインへの不正アクセスも深刻な脅威です。開発プロセスそのものが侵害されると、不正なコードや設定が正規のデプロイ経路を通じて本番環境に持ち込まれる恐れがあります。
さらに近年では、AIエージェントや生成AIモデルを組み込んだシステムも、新たな攻撃対象として浮上しています。AIエージェントは外部ツールやAPI、MCPサーバーなどと接続して動作するため、従来のソフトウェアサプライチェーンとは異なる攻撃面を生み出します。
このような状況では、自社の「信頼の境界線」がどこまで広がっているのかを見直すことが重要です。自社コードだけでなく、依存ライブラリ、外部サービス、CI/CD、AIコンポーネントまで含めて、クラウドサプライチェーン全体を可視化し、継続的にリスクを監視する必要があります。
5. AIエージェントが生む新たな攻撃
AIエージェントは、外部ツール、API、データソース、MCPサーバーなどと接続し、人の代わりに処理を実行します。業務自動化の可能性を大きく広げる一方で、権限設計や実行ログの可視化が不十分なまま導入されると、新たなセキュリティリスクを生み出します。
特に注意すべきなのは、AIエージェントの操作が「正規の操作」に見えやすい点です。エージェントが有効な認証情報を使ってAPIを呼び出している場合、その操作が意図されたものなのか、攻撃者に誘導されたものなのかを見分けるのは簡単ではありません。
また、AIエージェントは人手を介さずに連続して処理を実行するため、誤った指示や乗っ取りが発生した場合、短時間で広範囲に影響が及ぶ可能性があります。意図しないデータ取得、外部サービスへの情報送信、権限のある操作の連続実行など、従来のアプリケーションとは異なるリスクが発生します。
そのため、AIエージェントを安全に運用するには、次のような対策が欠かせません。
- エージェントに付与する権限を最小限に抑える
- どのツールやAPIにアクセスできるかを明確に制御する
- いつ、どのリソースに対して、何を実行したのかを記録する
- 通常時の挙動から逸脱した操作をリアルタイムに検知する
- エージェント経由の操作を監査可能な状態に保つ
AIエージェントは、今後の業務自動化において重要な存在になります。しかし、その導入は「便利な自動化ツールを追加する」だけでは済みません。新しいアイデンティティ、新しい実行主体、新しい攻撃面が増えるという前提で、セキュリティ設計を見直す必要があります。
MCPを介した攻撃面の詳細については、「MCP時代のAIエージェントをどう守るか」で解説しています。
クラウドセキュリティ脅威のビジネスへの影響
クラウドセキュリティのインシデントは、技術部門だけの問題ではありません。事業停止、顧客離れ、規制対応、ブランド毀損など、企業経営に直接影響する重大なリスクです。
特にクラウド環境は、事業の中核システム、顧客データ、決済基盤、API、AIワークロードなどと密接に結びついています。そのため、クラウド侵害は単なるシステム障害ではなく、事業継続そのものを脅かす経営課題として捉える必要があります。
直接的な経済損失
クラウドセキュリティ侵害が発生すると、調査、復旧、通知、法的対応、外部専門家への依頼など、多くの直接コストが発生します。データ侵害の場合、影響範囲の特定や顧客対応にも大きな負荷がかかります。
さらに、ITシステムの停止による損失も無視できません。EC、金融、製造、SaaSなど、デジタル基盤への依存度が高い企業では、数時間の停止が売上損失、契約違反、顧客離れにつながる可能性があります。
また、個人情報や知的財産が漏えいした場合、影響は一時的な復旧コストにとどまりません。ブランド価値の毀損、解約率の上昇、新規顧客獲得コストの増加、規制対応の長期化など、財務面への影響が継続することがあります。
こうした後処理コストの大きさを理解することが、クラウドセキュリティへの事前投資の必要性を経営層に伝えるうえで重要です。
ブランド毀損と信頼失墜
セキュリティ事故が発生し、顧客データや機密情報の漏えいが明らかになると、顧客、取引先、投資家からの信頼を一気に失う可能性があります。
ブランドへのダメージは、財務諸表にすぐ表れるとは限りません。しかし、顧客の解約、商談の停滞、採用力の低下、パートナー企業からの信頼低下など、企業活動の基盤に長く影響します。
さらに、事故後には再発防止策の実装、外部監査への対応、広報・危機管理対応、規制当局への報告など、多くの後処理が発生します。これらの対応コストが、事故による直接損失を上回るケースもあります。
国内でも、個人情報保護法の改正により、情報漏えい時の報告義務や本人通知の要件が強化されています。もはや「事故が起きてから対応すればよい」という考え方は通用しません。
クラウドセキュリティは、企業価値を守るための経営課題として位置づける必要があります。
コンプライアンス違反のリスク
クラウドセキュリティをめぐる規制環境は、年々厳しさを増しています。金融、医療、公共、重要インフラなどの分野では、セキュリティ対策の実施状況やインシデント対応能力が、事業継続の前提として求められるようになっています。
EUのDORA（デジタル運用レジリエンス法）に代表されるように、近年の規制は単なる方針レベルではなく、運用レジリエンスやインシデント報告、委託先管理、証跡管理といった具体的な実務要件に踏み込んでいます。
規制違反によるリスクは、制裁金だけではありません。事業停止命令、認定の取り消し、取引条件の見直し、顧客からの監査要求など、事業基盤そのものに影響する可能性があります。
そのため、クラウド環境の設定状態、権限、ワークロード、インシデント対応履歴を継続的に把握し、必要な証跡を収集・保管できる仕組みが重要になります。コンプライアンス対応は一時的なプロジェクトではなく、日常運用に組み込まれた継続的な体制として整備する必要があります。
必要な対策の考え方
AI時代のクラウドセキュリティでは、脅威の速度と複雑さに対応するために、従来の防御モデルから発想を転換する必要があります。
重要なのは、すべての攻撃を事前に完全に防ぐことではありません。侵害が起こり得ることを前提に、早く気づき、早く判断し、早く封じ込める体制を整えることです。
「防ぐ」から「早期検知・対応」へ：Assume Breach の発想
現代のクラウドセキュリティにおいて、「完璧な防御」は現実的ではありません。ゼロデイ脆弱性、AIによる自動化攻撃、認証情報の流出、内部不正、AIエージェントの誤作動など、すべての侵入経路を完全に遮断することは困難です。
そこで重要になるのが、Assume Breach（侵害前提）の考え方です。
Assume Breachとは、「侵入される可能性がある」ことを前提に、侵入後の被害を最小化する設計思想です。攻撃を完全に防ぐことだけに依存するのではなく、侵入後の挙動をいち早く検知し、ラテラルムーブメントや権限昇格、データ持ち出しを止めることを重視します。
AIによって攻撃が高速化する時代には、この考え方がより重要になります。攻撃者が数分で目的を達成し得るなら、防御側も秒単位・分単位で検知と対応を行う必要があります。
シフトレフトとシールドライトの両立
クラウドネイティブ開発では、セキュリティを開発の「前」と運用の「後」の両方で機能させることが不可欠です。その考え方を示すのが、シフトレフト（Shift Left）とシールドライト（Shield Right）です。
シフトレフトは、セキュリティ検証を開発の早い段階に組み込むアプローチです。コードレビュー、IaCスキャン、コンテナイメージスキャン、シークレット検出、Policy as CodeなどをCI/CDに組み込むことで、脆弱性や設定ミスを本番環境に持ち込む前に検出・修正します。
一方、シールドライトは、本番環境をリアルタイムに保護するアプローチです。ランタイム監視、異常検知、自動対応、ドリフト検知などにより、開発段階では想定できなかった脅威や、実行時に初めて顕在化する攻撃に対応します。
重要なのは、この二つを別々の仕組みとして運用しないことです。開発段階で見つかったリスクと、本番環境で観測された実際の挙動をつなげることで、優先順位付けの精度は大きく向上します。
シフトレフトとシールドライトを一貫したポリシーと可視性のもとで統合することが、CNAPP（Cloud-Native Application Protection Platform）の本質です。
ゼロトラスト原則の徹底
クラウド利用やリモートワーク、SaaS、AIエージェントの活用が広がるなかで、「社内ネットワークは安全である」「一度認証したユーザーは信頼できる」という前提は通用しなくなっています。
求められるのは、すべてのアクセスを継続的に検証するゼロトラスト原則の実装です。
その中核となるのは、「誰が、どのリソースに対して、何をしているのか」を常に可視化し、記録することです。アクセスの実態を継続的に把握することで、不審な挙動を早期に検知し、侵害の拡大を抑えることができます。
あわせて重要なのが、最小権限の原則です。ユーザー、サービスアカウント、AIエージェントには、必要な操作に必要な範囲の権限だけを付与し、不要になった権限は速やかに削除する必要があります。
ただし、ゼロトラストは特定の製品を導入するだけで実現できるものではありません。ID、権限、ワークロード、通信、実行時の挙動を継続的に把握し、技術と運用を組み合わせて改善し続けることが重要です。
対策の種類と選び方
クラウドセキュリティの対策は、CSPM、CWPP、CIEM、CDRなど複数のカテゴリに分かれます。それぞれが異なる役割を持ち、相互に補完しながらクラウド環境を保護します。
- CSPM：クラウド設定や構成ミスの可視化・是正
- CWPP：ワークロード、コンテナ、VM、サーバレスの保護
- CIEM：クラウド権限の可視化と最小権限化
- CDR：クラウド上の脅威検知・調査・対応
- CNAPP：これらを統合し、開発からランタイムまで一貫して保護する基盤
各カテゴリの詳しい定義や選定基準については、「CNAPPとは何か？クラウドネイティブ時代に求められるセキュリティの新常識」で解説しています。また、クラウドセキュリティ全体の考え方については、メインピラーである「クラウドセキュリティ完全ガイド」をご参照ください。
本記事ではここから、AI時代に特に重要となるSysdigの防御アプローチを見ていきます。
AI時代に効くSysdigの三位一体
AIによって攻撃が高速化する時代には、防御側にも同じスピードが求められます。Sysdigは、次の三位一体によって、クラウド環境におけるリアルタイムな検知・判断・対応を支援します。
- リアルタイム可視性
- Falcoによる高精度なランタイム検知
- AIによる対応支援
Falcoベースの強力なリアルタイム検知
Sysdigのリアルタイム検知エンジンの中核を担うのが、CNCF（Cloud Native Computing Foundation）により承認されたオープンソースプロジェクトであるFalcoです。
Falcoは、クラウドネイティブ環境におけるランタイム脅威検知の標準的な技術として広く利用されています。Linuxのシステムコールなどの実行時イベントを監視し、特権昇格、コンテナエスケープ、不審なネットワーク接続、想定外のプロセス実行といった異常な挙動を検知します。
オープンソースであるFalcoの強みは、検知ロジックの透明性と継続的な進化にあります。ルールがブラックボックス化されていないため、セキュリティ担当者は検知内容を確認・検証できます。また、グローバルなコミュニティによってルールが継続的に改善されることで、新しい脅威への対応力も高まります。
Sysdigは、このFalcoベースの検知アーキテクチャを基盤に、さらに高度なランタイムセキュリティを実現しています。ドリフトコントロールや機械学習を組み合わせることで、既知の攻撃だけでなく、通常時の挙動から逸脱する不審な活動も検知しやすくなります。
さらに、Sysdigの脅威リサーチチームは最新の攻撃手法を継続的に分析し、その知見を検知ルールへ反映しています。これにより、クラウド環境で発生する脅威をリアルタイムに捉え、迅速な初動対応へつなげることができます。
Falcoを基盤としたリアルタイム検知アーキテクチャは、Sysdigのランタイムセキュリティを支える中核です。
AIによる対応支援：Sysdig Sage™
クラウド環境では、日々大量のアラートが発生します。問題は、アラートの数そのものではなく、その中から本当に危険な脅威を素早く見極め、対応につなげることです。
この課題に応えるため、Sysdigはクラウドセキュリティに特化したAIアナリスト「Sysdig Sage™」を提供しています。
Sysdig Sageの特徴は、インシデントの全体像を自然言語で説明できる点です。「誰が、何を、いつ、どこで、どのように行ったのか」という攻撃の文脈を、セキュリティ担当者が理解しやすい形で提示します。これにより、状況把握にかかる時間を短縮できます。
さらに、複数のシグナルを横断的に相関分析することで、個々のアラートだけを見ていては気づきにくい攻撃の連鎖を可視化します。一見無関係に見える複数の異常が、実際には一連の攻撃シナリオの一部であることを明らかにできる点が、Sysdig Sageの大きな価値です。
Sysdig Sageは、検知後の対応も支援します。隔離、権限の剥奪、ルール更新など、次に取るべきアクションを提示することで、担当者が迅速に判断し、対応できるようにします。
セキュリティ運用を「アラート処理」から「脅威対応」へ進化させること。それがSysdig Sageの役割です。
「5分間の戦い」に勝つための実績
AI時代のクラウド攻撃では、攻撃者が侵入から目的達成までを10分以内に進める可能性があります。この現実に対抗するうえで私信となるのが、前述の「555ベンチマーク」です。
Sysdigは、この555ベンチマークの実現を支援するプラットフォームとして設計されています。
たとえば、Runtime Insightsにより、脆弱性やアラートを実際のランタイム状況に基づいて優先順位付けできます。単にCVSSのスコアが高い脆弱性をすべて修正対象にするのではなく、実行中のワークロードで実際に使われているか、攻撃経路上にあるかといった文脈をもとに、本当に対応すべきリスクへ絞り込むことができます。
これにより、セキュリティチームやSREは、膨大なアラートに追われるのではなく、実際に悪用される可能性が高いリスクへ集中できます。
Sysdigは、NTTドコモのAPI基盤「RAFTEL」をはじめ、みんなの銀行、Goldman Sachs、IBMなど、国内外の企業で採用されています。また、CNAPP分野における第三者評価でも高い評価を受けています。
AI時代のクラウドセキュリティでは、検知の速さ、判断の速さ、対応の速さが競争力になります。Sysdigは、そのためのリアルタイムな可視性と対応力を提供します。
AI時代のクラウドセキュリティ担当者が今すべきこと
AI時代のクラウドセキュリティ脅威は、速度、巧妙さ、攻撃面の広がりという点で、従来とは大きく異なります。しかし、適切な設計と運用があれば、被害を抑え、迅速に対応できる体制を築くことは可能です。
まず確認すべきなのは、次の3つです。
1. 今この瞬間、自社のクラウド環境で何が起きているかを把握できているか
攻撃が10分以内に進行する可能性があるなら、日次・週次のレポートでは間に合いません。クラウド環境、コンテナ、Kubernetes、ID、AIエージェントの実行状況をリアルタイムに可視化できているかを確認する必要があります。
2. 脆弱性やアラートの優先順位付けに、ランタイムの実態を活用できているか
すべての脆弱性やアラートに同じ優先度で対応することは現実的ではありません。実行中のワークロードで使われているか、インターネットに露出しているか、攻撃経路上にあるかといったランタイムの文脈をもとに、本当に危険なリスクへ集中する仕組みが必要です。
詳しくは、「Sysdig Secureによるアラートと検知の優先順位付け」や「アラート対応からエンジニアを解放せよ」でも解説しています。
3. 開発と運用が分断されていないか
シフトレフトで開発段階のリスクを減らしても、本番環境の監視が不十分であれば、実行時に発生する脅威を見逃してしまいます。一方で、ランタイムで得られた知見が開発側へ戻らなければ、同じリスクが繰り返し持ち込まれる可能性があります。
開発と運用を分断せず、Code to Runtimeの一貫した可視性を持つことが重要です。
詳しくは、「Shift-leftとShield-rightの実践によるサイバーセキュリティの強化」をご参照ください。
まとめ：AI時代のクラウド防御は「速度」と「文脈」が鍵になる
AIによって攻撃が高速化し、AIエージェントによって新たな攻撃面が生まれるなか、クラウドセキュリティには従来以上のスピードと可視性が求められています。
重要なのは、単に多くのアラートを検知することではありません。クラウド環境で何が起きているのかをリアルタイムに把握し、攻撃の文脈を理解し、必要な対応を素早く実行できることです。
Sysdigは、リアルタイム可視性、Falcoによる高精度検知、AIによる対応支援を組み合わせることで、AI時代のクラウドセキュリティを支援します。
攻撃者が10分で目的を達成し得る時代に、防御側に求められるのは、5秒で検知し、5分で判断し、5分で対応する力です。AI時代のクラウドセキュリティは、このスピードを前提に再設計する必要があります。
年次トレンドや「今年何が変わったか」については、「クラウドセキュリティ 2026」で詳しく解説しています。