AIで侵入を自動化するツール「ARTEX」、日本企業を狙う攻撃元で見つかる

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AIで侵入を自動化するツール「ARTEX」、日本企業を狙う攻撃元で見つかる【2026年10月】

AIで侵入を自動化するツール「ARTEX」、日本企業を狙う攻撃元で見つかる インフォグラフ

GMOサイバーセキュリティ byイエラエは2026年10月19日(月)、日本企業約20社を標的にしていた攻撃元の設備で、AIで侵入を自動で進めるシステム「ARTEX」が使われていたことを確認したと、同社のブログで明らかにしました。同じように日本企業を狙う攻撃インフラ (攻撃者が攻撃を送り出すために用意したサーバーなど) もほかに6台見つかり、同社が標的と確認した日本企業のうち8社は、2026年9〜10月にすでに情報漏えいを公表しています。ARTEXについて、同社は「AIによる自律型ペネトレーションテストシステム」と説明しています。ペネトレーションテスト (侵入テスト) とは、守る側が自社のシステムに実際に攻撃をしかけて弱点を探す点検のことです。同社は、これらの情報を法執行機関に共有しました。

この記事のポイント

  • 攻撃元の設備で、AIの侵入テストツール「ARTEX」が使われていたことを確認した。2026年10月15日(木)の前回の記事では、「AIが使われたことはほぼ間違いない」という判断の段階だった
  • その攻撃元が狙っていたのは日本企業約20社で、うち9社は同じ業種のサイト。同社が観測できる範囲では、ほぼ日本だけを標的にしていた
  • 日本企業ばかりを狙う、AIを使った攻撃インフラを、ほかに6台見つけた
  • 標的と確認した日本企業のうち8社は、2026年9〜10月に情報漏えいを公表済み。社名はブログに書かれていない
  • ブログの題名は「攻撃元の多くがAI」だが、何件中何件かという数は本文に示されていない

攻撃元で何が見つかったのか

ブログを書いたのは、GMOサイバー犯罪対策センターの福森大喜氏です。同社は、日本企業が被害を受けた侵害事案で、攻撃を送り出していた側の設備を調べ、そこでARTEXが使われていることを確認したとしています。

同社によると、この攻撃元は「少なくともその攻撃元インフラからは」ほぼ日本のみを標的にしていました。同社は、これが「あくまで我々が観測できる範囲に限った話」だと断っています。

標的となった企業のうち複数がすでに漏えいを公表していることについて、同社は「同一の攻撃グループによる犯行により複数の被害が発生していることを示しています」と書いています。攻撃しているのはこの攻撃グループで、AIのツールはその道具です。

数字で見る今回の調査

項目 数字 ブログの条件
調べた攻撃元が標的にしていた日本企業 約20社 同社が観測できる範囲
そのうち業種が共通するサイト 9社 業種名の記載なし
日本企業ばかりを狙う、AIを使ったほかの攻撃インフラ 6台 主な標的の業種は台ごとに違う
標的と確認した日本企業のうち、漏えいを公表した企業 8社 2026年9〜10月の公表・社名の記載なし

同社はこの結果から、攻撃者が「国と業種を絞った攻撃キャンペーンを行っており、キャンペーンごとに別の攻撃用ホストを用意して攻撃を実行してきていることが見てとれます」と分析しています。ほかの6台について、同社は主な標的の業種を次のように挙げています。

  • デジタルギフト・小売り流通
  • 教育・ギフト・印刷
  • ポイントギフト・マーケティング
  • 保険・金融
  • EC・メディア・物流
  • EC

前回の記事の「判断」から、今回の「確認」へ

同社は2026年10月15日(木)にも、相次ぐ不正アクセスについての記事を出しています。この記事は、同社のシステムは別で、侵害されてはいないとしたうえで、GMOのグループ会社のGMOリサーチ&AIで起きた情報漏えいの事故へのお詫びから始まっています。

前回の記事で同社は、フォレンジック (被害のあとに記録を調べ、何が起きたかを突き止める調査) のログから、「今回の攻撃にAIが使われたことはほぼ間違いないと判断しております」と書いていました。今回のブログは、攻撃元の設備でツールそのものを確かめ、その判断を「裏付ける結果」になったとしています。

前回の記事は、守る側が見落としやすい点として、次の3つを挙げていました。

  • 脆弱性の公開データベース (CVE) に載っていない版のソフトにも弱点が残っている場合があり、AIを使えば全部の版のソースをたどれる
  • 外からの点検 (ASM) ではソフトの版が分からないことが多く、更新を強く求めにくい
  • 防御の仕組み (WAF) に止められる手前で通信元のIPアドレスを切り替え、合計で数百のIPを使っていた

WAFとは、Webサイトの前に置き、怪しい通信を止める防御の仕組みです。同社は前回、被害が多発している理由を「AIの進化によって誰でも簡単に攻撃できるようになったことだけ」ではないとし、「熟練の攻撃者が攻撃側と防御側のミスマッチを徹底的に分析して攻撃してきている」と書いていました。

「中国で開発された」「韓国でも」という報道について

ITmedia NEWS (2026年10月20日(火)) は、ARTEXを中国で開発されたオープンソースの侵入テスト自動化ツールと説明しています。同社は2026年10月21日(水)にブログへ追記し、「オープンソースソフトウェアの開発者が中国のエンジニアであることと、そのソフトウェアを使って誰が攻撃をしているのかは一切関連がありません」と書きました。攻撃者がどこの国の人たちなのかは、ブログに書かれていません。

韓国では、2026年9月下旬からの金融機関への攻撃キャンペーンにARTEXが使われたと、CrowdStrikeが報じています。同社はこれを引いて、「同じ手口で日本の企業も攻撃してきていることが推察されます」と書いており、こちらは推察の段階です。韓国の事案で使われたAIのモデルはITmedia NEWSがCrowdStrikeの調査として紹介していますが、日本の事案でどのモデルが使われたかは、ブログに書かれていません。日本と韓国だけを狙っているのか、ほかの国も攻撃しているのかは、調査中です。

この秋の「お詫び」メールについて分かること

この秋、通販や会員制のサイトから「情報漏えいのお詫びとお知らせ」といったメールを受け取った人もいるはずです。今回のブログから分かるのは、2026年9〜10月に漏えいを公表した企業のうち少なくとも8社が、AIのツールを使う同じ攻撃グループに狙われていた、ということです。

一方で、ブログからは分からないことも残っています。

  • 8社がどの会社か (自分にお知らせが届いた会社が含まれるかどうか)
  • 8社が約20社の中に入るのか、ほかの6台の標的も含めた数なのか
  • 日本の事案で使われたAIのモデル
  • 国内の不正アクセス全体のうち、AIのツールが使われたものの割合
  • 日本と韓国のほかに、狙われている国があるか

まとめ(FAQ)

Q. 相次ぐ不正アクセスは、AIの仕業だったのですか?
A. 同社が確認したのは、調べた攻撃元の設備でAIのツール「ARTEX」が使われていたことと、AIを使った攻撃インフラがほかに6台あったことです。攻撃しているのは攻撃グループで、国内の不正アクセス全体のうちAIが使われたものの割合は示されていません。

Q. 漏えいを公表した8社はどこですか?
A. ブログに社名は書かれていません。2026年10月に公表された個別の漏えいが含まれるかどうかも、ブログからは分かりません。

Q. ARTEXとは何ですか?
A. 同社は「AIによる自律型ペネトレーションテストシステム」と説明しています。ペネトレーションテストは、本来は守る側が自社のシステムの弱点を探すための点検です。

Q. 中国からの攻撃なのですか?
A. 攻撃者の国はブログに書かれていません。同社は追記で、ツールの開発者の国籍と、ツールを使って誰が攻撃しているかは「一切関連がありません」としています。

検証メモ(出典と確認の範囲)
  • GMOサイバーセキュリティ byイエラエのブログ (2026年10月19日(月) 公開・10月21日(水) 追記) と、同社の前回の記事 (2026年10月15日(木) 公開) によります。同社のサイトは確認の環境から開けなかったため、Internet Archive の保存版 (10月21日(水) の追記を含む版) の原文で確認しました。画像は今回の記事が2枚 (見出しの画像・ARTEXのログイン画面)、前回の記事が1枚で、図表はありません。
  • 見出しの画像の文言は「攻撃元にAIの使用を確認」です。ブログの題名にある「攻撃元の多くがAI」について、件数や割合は本文にありません。
  • 「中国で開発された」はITmedia NEWSの説明です。韓国の事案の中身は、CrowdStrikeのブログの本文を確認できておらず、ITmedia NEWSの記述と同社ブログの引用によります。
  • 8社の社名、日本の事案で使われたAIのモデルは、ブログに記載がありません。
  • 2026年10月21日(水) 時点の確認による情報です。

Quotidia の視点

以前の記事で扱った国内サイトの漏えいでは、AIが使われたと言い切れる痕跡はなく、専門家の見立てにとどまっていた。今回、GMOサイバーセキュリティ byイエラエが確かめたのは、攻撃元の設備で動いていたツールそのものだ。一つの攻撃元が日本企業約20社を狙い、そのうち9社は同じ業種だった。同社自身も、攻撃者は国と業種を絞ったキャンペーンごとに別の攻撃用の設備を用意していると分析している。業種を決めて似たサイトを次々に当たるやり方では、一社ごとに人が手で弱点を探す手間を、侵入を自動で進める道具で省ける。会員登録をした側が手元で動かせるのは、使わなくなったサイトの登録を消すことと、同じパスワードを使い回さないことくらいだ。8社がどこか、日本の事案でどのAIが使われたかは、ブログに書かれていない。題名の「多く」にも、本文は件数を添えていない。

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