フィッシング：研究者と攻撃者のいたちごっこ

世界中の研究者が、何百万通ものメールを分析できるアルゴリズムを開発しています。それでも、ありふれた、文章の整った、ちょうどよいタイミングで届くメッセージに、今もだまされる人がいます。これほどの技術があるのに、なぜ単純なメールが今も通用するのでしょうか。終わりのない追いかけっこの内側をのぞいてみましょう。

矛盾：わなを見抜く方法はあるのに、なぜ今も効くのか？

筋書きは単純です。メールが届きます。銀行、上司、友人、あるいはよく知られたサービスから来たように見えます。文章は完璧で、もっともらしく、ちょうどよい時に届きます。何百万通ものメッセージをふるい分けるアルゴリズムがあるのに、なぜこのメールは網の目をすり抜けたのでしょうか？

答えの一部は、研究室から離れた現場にあります。

• 研究者は最先端の技術を使っていますが、多くの企業や行政機関は古いインフラでやりくりしなければなりません。
• 必要最低限の設定しかされていないメールサーバーもあります。
• 検知ツール同士が、いつもつながっているとは限りません。
• そして何より、誰かが警告を監視し、更新し、読み解かなければなりません。誰も見ていないツールでは、ほとんど守れません。

「丸腰」のサーバー：手紙を読まない仕分けセンター

メールサーバーは、郵便局の仕分けセンターに少し似ています。手紙を受け取り、仕分けし、正しい宛先へ送り出すことはできます。でも追加の道具がなければ、わなの仕込まれた手紙には気づけません。郵便を流すだけです。（メールの旅路の全体は、ガイドメールは送信者から受信者までどう届くのかで紹介しています。）

こうした「仕分けセンター」には、Postfix、Sendmail、Exim といった名前があります。これを賢くするために、専門の助手を付け加えます。

• Amavis は振り分け役です。すべてのメッセージをウイルス対策とスパム対策に通します。
• SpamAssassin や Rspamd は、何百もの手がかりからメッセージに疑わしさの点数を付けます。内容、リンク、送信サーバーの評判、SPF・DKIM・DMARC の結果など……

こうした助手がいなければ、そして調整する人がいなければ、サーバーは「丸腰」のままで、託されたものを何でも配達してしまいます。

研究者はデジタル探偵をつくる

問題から解決策へ移りましょう。研究室では、検知のあり方が大きく変わりました。もはや禁止語を探すだけではありません。

1. AI が行間を読むことを学ぶ

以前の問いは「メッセージにお金という言葉は含まれているか？」でした。いまでは自然言語処理（NLP）と人工知能のおかげで、問いは捜査官のものに近づいています。

• この人はなぜこういう書き方をするのか？
• なぜ今、この行動を求めるのか？
• このメッセージは、本当の差出人の習慣と合っているか？

検知器はもう言葉だけを見るのではなく、文脈を見ます。口調、急がせ方、これまでのメッセージとの一貫性です。

2. いつもと違う行動を見抜く

ある社員は、送金依頼を一度も送ったことがありません。ところが午前3時17分、その人のアカウントから、地球の裏側からの接続で緊急の依頼が送られます。単なる不具合……それとも誰かがアカウントを乗っ取ったばかりなのか？

これが行動分析です。ある人やサービスにとっての「普通」を学び、そこから外れたものを知らせます。利点は大きく、完璧な文章のメッセージでさえ、異常な行動から正体がばれることがあります。

3. 機械に代わりにクリックしてもらう

リンクがまったく普通に見える？ 人間に危険を冒させるわけにはいきません。機械が隔離された環境、つまりサンドボックスでリンクを開き、観察します。

• すべてのリダイレクトの後、どこへつながるのか？
• 何を読み込むのか？
• ログイン情報を盗もうとしていないか？
• 怪しいものをダウンロードしないか？

もちろん攻撃者もそれを知っています。わなのページの前に「用心棒」を置き、ロボットには無害なページしか見せない者もいます。この手口はガイドフィッシング：詐欺師はどうやってメールを届けているのかで説明しています。一方、Baitback はメール内のリンクのリダイレクトをたどって各段階を表示するので、クリックせずに本当の行き先を確かめられます。

しかし攻撃者は気づいた：私たちの脳をハックすればいいこともある

ここに矛盾があります。機械が賢くなればなるほど、攻撃は……人間らしくなるのです。

フィルターは、怪しいリンクやわなの仕込まれた添付ファイルならかなりうまく見つけます。けれども、次のようなメッセージを見抜くのははるかに難しいのです。

佐藤さん、部長です。いま会議中で電話に出られません。
16時までにこの振り込みをお願いできますか？
急ぎです。頼りにしています。

このメッセージには、ウイルスも、リンクも、誤字も、怪しい単語もないかもしれません。それでも大きな損害につながり得ます。これがビジネスメール詐欺（CEO 詐欺）の仕組みです。すべては権威、緊急性、秘密に頼っています。技術的には、攻撃らしいところが何もないのです。

AI 対 AI……そして人間対人間

研究者は検知器を改良します。攻撃者はメッセージを改良します。そして生成 AI が攻撃者を強力に後押しします。よりもっともらしく、より個別化され、誤りがなく、標的一人ひとりの職業や言語に合わせた文章を作る手助けをしてしまうのです。

ですから研究は、ますます難しい問いに答えなければなりません。本物のメッセージとまったく同じに見える攻撃を、どうやって見分けるのか？ そのために、1つではなく複数の手がかりを組み合わせます。文章、差出人の行動、サーバーの評判、リンクの行き先……そして利用者からの通報です。

では、私たちにできることは？

検知器は実例から学びます。通報されたフィッシングメールは、1つ1つが新しい実例になります。次の波を見抜く助けになり、送信したサーバーを止めることにもつながります。通報は無駄な行動ではありません。猫にえさをあげることなのです。

それが Baitback の考え方です。怪しいメールを貼り付ければ、送信サーバーとそのホスティング事業者を自動で突き止め、わかりやすい通報を数クリックで正しい窓口へ送れます。

本当の問題はメールではないのかもしれない

結局のところ、メールは入口にすぎません。その向こうには、アルゴリズム、サーバー、研究者、攻撃者……そして何より人間がいます。サイバーセキュリティが特別なのはそこです。技術があるわなを見抜けるようになるたびに、誰かがまだ知られていないわなを考え出そうとするのです。

そして策略が人間を直接狙うとき、その結果は劇的になり得ます。ガイドたった1通のメッセージが巨大企業を倒すときでは、4つの実話でそれを紹介しています。