生成AIの進展により、攻撃者は公開情報や外部から観測できるIT資産を短時間で収集・分析し、標的の選定や攻撃準備を効率化できるようになっています。本講演では、AIによって攻撃者の偵察や攻撃活動がどのように変化しているかを整理したうえで、防御側がOSINTを活用し、自社や取引先に関する外部兆候を捉えるための収集・検証アプローチを解説します。
講演内では外部公開資産などの情報を、単なる検索結果ではなく組織が判断できるインテリジェンスへ変換する過程を紹介します。特に、調査対象へ直接アクセスせず第三者の観測情報を利用するPassive OSINTの情報について、情報収集から分析・評価、対応方針の検討までの実践的なアプローチを取り上げます。
また、情報の鮮度、組織への帰属、複数情報による裏付け、AIが示す推測の妥当性など、分析結果を評価する際の注意点も取り上げます。外部兆候の信頼性や攻撃可能性、事業への影響をどのように整理し、調査、是正、業務上の対応といった組織の意思決定につなげるのか、セキュリティリーダーに求められる考え方を示します。

このセッションで学べるポイント
• AI時代の最新の攻撃傾向と偵察活動の変化
• 自社・取引先を守る「OSINT」の収集・検証法
• 悟られずに脅威を検知する実践的なアプローチ