侵害によってソフトウェアサプライチェーンにおける AI と API の脆弱性が浮き彫りに

Akamai はまた、今回のインシデントを調査して、攻撃者が OAuth トークンを悪用して当社の Salesforce インスタンスにアクセスできたかどうかを確認しました。保存されていたサービス・サポート・チケットのデータのうち、侵害されたのは一部だけであることが判明しました。

Akamai への侵害が限定されていたのは、サポートチケット内の個人データおよびその他の機微な情報が、チケットのクローズから 120 日後に自動的に削除されていたからです。この手順は当社の「Privacy and Security by Design」基準に組み込まれています。さらに、このデータが悪用される可能性についても兆候は見つかりませんでした。Akamai は、影響を受けた顧客にインシデントを通知しました。

今回のケースは Salesforce に限定されています。Akamai のプラットフォーム、ネットワークシステム、本番環境にあるサービスは関与していませんでした。Akamai プラットフォームで処理された顧客のトラフィックデータは影響を受けませんでした。影響を受けた連携機能は Salesforce 内でのみ使用され、その後削除されました。

API に特化した保護を導入していれば、企業は侵害された OAuth トークンに関連する異常なふるまいを特定して、今回の攻撃を検知できていたかもしれません。攻撃者は有効な資格情報を使用していたものの、Salesforce API に対する大量のクエリの実行、通常とは異なる IP アドレスからのデータへのアクセス、痕跡を隠すためのジョブ削除の試行などの行動パターンについては通常の使用ベースラインから逸脱していた可能性があります。

Akamai のふるまい分析と継続的な監視は、こうした種類の異常をリアルタイムで知らせるように設計されており、セキュリティチームは機微な情報が大量に流出する前に迅速に調査して対応することができます。

アプリケーションがスクリプトまたはエージェントを使用してブラウザ内で情報をやり取りする場合、スクリプト内の変更を検知できることが重要です。スクリプトが、通常は要求しない情報を要求していませんか？すべてのスクリプトのインベントリと、スクリプトの変更を知らせる機能を備えていれば、このような攻撃を防止できます。

AI／LLM ボットはまさにボットなので、強力なボット検知とボット管理が重要になります。特に、Drift チャットボットなどの既知のボットに対しては不可欠です。ボット管理ソリューションでは署名やその他の特徴に基づき、こうしたボットが正当なものであるか偽装されたものであるかを判断し、ベースラインの動作と比較してリスクの高いふるまいを示しているかどうかを確認することができます。 

今回のケースは人間以外のアイデンティティ（Drift ボットのアイデンティティ）に関するものですが、アカウント乗っ取り防止ソリューションは、正しい資格情報が実際は正規のアカウント所有者以外によって使用されている可能性を検知するように設計されています。

ログインにリスクスコアを割り当てると、攻撃者によるアクセスを阻止できます。また、セッションのふるまい監視により、万一攻撃者がアクセス可能になったとしても危険なふるまいを検知し、セッションを終了することができます。

ジェネレーティブ AI を利用したアプリケーションは、企業の無防備な脆弱性として広く認知されつつあります。攻撃者が AI アプリケーションにアクセスできる場合、アプリケーションの操作やガードレールの変更を通じて、ユーザーのプロンプトに対して悪性の応答や有害な応答を返したり、アプリケーションから直接情報を抽出したりする可能性があります。AI に特化した保護は、AI アプリケーションを保護するうえで重要となる多層的なアプローチです。

今後、組織が十分なリソースを確保して、ソフトウェアサプライチェーンに連なるすべてのベンダーを精査する可能性はほとんどないでしょう。たとえ脆弱性が見つかったとしても、主要なソフトウェアベンダーの利用を避けたり、そのベンダーにテクノロジーパートナーの変更を依頼したりすることは非現実的であると思われます。

つまり、最も現実的なソリューションとは、多層的なセキュリティアプローチを適用してサプライチェーンの侵害から保護することなのです。