みなさん、こんにちは。 SCSKの石井です。
まだ6月なのに、いやもう6月下旬なのに雨も多い中、暑いですね、特に2026年夏は「エルニーニョでも暑い夏」🌞に。。(もうやめて・・苦笑)
私が出ようとしたときに限って、雨。。そして目的地の到着したら晴れ・・・完全な雨男である・・☔
本日は少し真面目に(いつも真面目ではあります。。ハイw)書きますね。
AI時代のランサムウェア対策最前線|フィッシング・ゼロデイ・マルウェアレス侵害に備える予防型セキュリティ
ここ1〜2年、企業のセキュリティ運用を見ていて強く感じるのは、脅威が単純に「増えた」のではなく、攻撃の立ち上がりが明らかに速くなったことです。
以前なら、侵入後の検知と封じ込めを磨けば十分に戦える場面もありました。ところが2026年のいまは、その前段、つまり「実行される前にどこまで止められるか」を真面目に考えないと、運用がじわじわ苦しくなります。今回は、公開情報だけを土台に、その背景と現実的な対策の置き方を整理してみます。
■人気急上昇中🔥 TOP3
No.1 世界が震撼した「Claude Mythos(クロード・ミュトス)」の衝撃! 激変させるサイバーセキュリティの防衛戦略 – TechHarmony
No.2 世界的AIレジェンド:甘利 俊一の「情報幾何学」が最先端セキュリティ技術へと脈々と受け継がれている! – TechHarmony
No.3 【AI歴史の真実】(AI世代別紹介)ドラクエのコマンドから深層学習の極致へ ※第3.5世代の限界と第4世代への『遠すぎる道のり』 – TechHarmony
2026年の前提は「巧妙化」より先に「圧縮化」している
World Economic ForumのGlobal Cybersecurity Outlook 2026では、AIを今後1年の最大の変化要因と見る回答が94%、AI関連脆弱性を最も急速に拡大するリスクと見る回答が87%でした。さらに、サプライチェーンや第三者依存をレジリエンス上の主要課題とする高成熟組織は78%に達しています。要するに、いまの防御は「端末だけ守る」話ではなく、AI悪用、外部依存、ID、クラウド、運用スピードをひとつながりで見ないと成立しにくい時代に入った、ということです。
しかも厄介なのは、攻撃者が新しい魔法の道具を手に入れた、というより、試行回数と速度を底上げしたことです。生成AIで不自然さの少ないフィッシングを量産し、脆弱性悪用の初動を早め、認証情報や正規ツールを足場にして横へ広がる。こうした流れが重なると、防御側は「見つけてから追う」だけでは間に合わない局面が増えます。
攻撃ライフサイクルは、こちらの想像以上に短い
CrowdStrike 2026では最速のeCrime breakout timeが27秒、Unit 42 2026では最速25%の侵害が1.2時間で情報流出に到達したとされています。防御側が人手中心の初動だけに依存するには、かなり厳しい時間軸です。
数字を並べると、なおさらはっきりします。CrowdStrike 2026 Global Threat Reportでは、AI活用攻撃が89%増、2025年検知の82%がmalware-free、最速のeCrime breakout timeは27秒でした。さらにUnit 42 Incident Response Reportでは、初期侵入の主要因がフィッシング22%、脆弱性悪用22%、調査のほぼ90%でIDの弱点が関与、90%以上の侵害で予防可能なギャップが関与したとされています。
ここで大事なのは、EDRやSOCの価値が下がったわけではない、という点です。むしろ逆で、検知・調査・封じ込めは引き続き重要です。ただ、そのレイヤーだけに期待すると、相手の速度に運用が引きずられやすい。個人的には、2026年の議論は「検知か予防か」ではなく、多層防御のどこを前倒しできるかに変わってきたと感じています。
実装論として見ると、「止める場所を前へずらす」ことに意味がある
Deep Instinctの公式サイトでは、purpose-built deep learning frameworkを土台に、raw dataから攻撃パターンを学習し、cloud、NAS、applications、endpointsにまたがって、known / unknown threatsを実行前に防ぐ考え方が説明されています。ここで注目したいのは、単に「AIを使っています」という話ではなく、実行前防御を中核に据えた設計思想です。
現場感としても、この発想はしっくりきます。いま増えているのは、明快なマルウェアだけではなく、認証情報、正規プロセス、既存機能、クラウド設定の隙を組み合わせた侵害です。だからこそ、メール対策、ID保護、パッチ、可視化、EDR/XDR、SOCを残したまま、さらに「起動前・実行前で減らす」層を足すことに意味があります。運用負荷を増やさずに後続工程へ流れる件数を減らせるなら、それは十分に現実的な改善です。
事後検知中心と予防ファーストは、対立ではなく役割分担
| 観点 | 事後検知中心の役割 | 予防ファーストを前段に置く役割 |
| 主戦場 | 侵入後の検知、調査、封じ込め、復旧 | 実行前の遮断、既知/未知脅威の前段抑止 |
| 強み | 侵害後の状況把握、証跡、横断的な相関分析 | 後続工程へ進む前に母数を減らせる |
| 課題 | 攻撃速度が速いと初動負荷が高まる | 導入時はPoVや運用設計との整合が重要 |
| 向いている考え方 | 「侵入は起こる」前提で追跡・収束させる | 「そもそも実行させない」を前段で増やす |
| 2026年の現実解 | どちらか一方ではなく、前段の予防と後段の検知・対応を重ねる多層設計 | |
こう見ると、議論の落としどころは意外とシンプルです。いま必要なのは、既存の監視運用を否定することではなく、そこへ流れ込む件数と深刻度を前段で下げることです。つまり、予防ファーストは「置き換え」ではなく、多層防御の前方配置として考えるのが自然だと思います。
まとめ:見えないところで静かに止める仕組みが、結果的にいちばん効く
2026年の脅威環境を俯瞰すると、AI悪用、フィッシング、ゼロデイ、ID侵害、サプライチェーン依存、そして攻撃速度の上昇が同時進行しています。こうした状況では、アラートを増やすことよりも、そもそも実行させない層を前段に置くことの価値が高まります。
その意味で、Deep Instinctが掲げる実行前防御の考え方は、いまの市場環境とかなり整合しています。もちろん、これだけで全てが解決するわけではありません。
ただ、EDRやXDR、SOCを運用していても、未知のマルウェアやランサムウェアへの備えをもう一段前倒ししたいなら、十分に検討に値するアプローチです。
もし、「侵入後に頑張る」だけではなく、「実行前にどこまで減らせるか」を具体的に見直したい場合は、是非一度、「Deep Instinct」を検討(追加セキュリティ強化)してみてください。 SCSK社員が丁寧に他社との比較検知デモを交えてご説明させていただきます。
予防を前段に置いた設計を検討する価値は、2026年のいま、かなり高いと感じています。
■ディープラーニングによる予防型エンドポイントセキュリティに興味をお持ちの方へ
本記事でご紹介したディープラーニング(深層学習)による革新的な防御思想を、実際のプロダクトとして体現し、
多くのお客様の環境を守っているのが、SCSKが取り扱う「Deep Instinct(ディープインスティンクト)」です。
従来のセキュリティ運用(EDRなど)に限界を感じている方、未知のランサムウェア対策を強化したい方は、ぜひ以下の製品詳細ページをご覧ください。

