重要インフラにゼロトラストセキュリティが必要な理由

2026年7月下旬、ミネソタ州内30か所以上の地域水道システムの遠隔監視・制御技術を標的にした悪意のあるサイバー活動が発生し、その後、少なくとも12の州で水道施設へのサイバー攻撃が報告されました。 しかし、根本的な運用技術 (Operational Technology, OT) セキュリティの弱点は、水道業界に限ったことではありません。 エネルギー公益事業、製造工場、交通システム、公共部門の施設では、いずれも同じような運用技術 (OT) が使われており、保守についても、同じような第三者のインテグレーターに頼っています。そのような施設では、インターネット経由でアクセスされるなどとは誰も考えていなかった時代に導入された機器が、現在も使われています。 重要インフラにはゼロトラストセキュリティが必要です。なぜなら、こうした環境では今なお、ユーザーやデバイスがネットワーク上のどこに存在しているかを基準にアクセスを許可しており、攻撃者は現在、その前提を悪用しているからです。

以下では、従来のセキュリティモデルではもはや不十分な理由、AIによって攻撃者がOTの弱点を発見するスピードが加速している理由、OT環境にゼロトラストを適用して重要インフラを保護する方法をご紹介します。

重要インフラで従来のセキュリティモデルが機能しない理由

インターネットにさらされているコントローラー、初期設定のままの認証情報、常時接続のベンダーアクセス、これらは既知の弱点です。いずれも信頼を前提として運用されているため、悪用するのに高度な技術や専門知識は必要ありません。 単純で軽微なセグメント化しか施されていないネットワークでは、内部にあるものはすべて正当なものであると想定されます。すべてのコントローラーにアクセスできるエンジニアリング用ワークステーションでは、キーボードを操作している人物が、本来そこで操作をすべき本人であると見なされます。 同様に、初期設定のパスワードにしても、デバイスが部外者の手の届かない場所に置かれていることが前提で使われています。

米国の水道設備サイバー攻撃により、似たような根本的な問題が目立たない形で存在することが明らかになりました。一部のアクセス可能な機器は、通常のセキュリティスキャンでは決して検出されない、ベンダーが設置したセルラーモデムやデバイスで構成されているのです。 こうした環境の多くは、導入当時に設定された一つひとつの前提が、その後も見直されることなく、チームが変わるたびにそのまま引き継がれるという状況で設計されていました。 誰も意図的にPLCをインターネット上に公開するつもりはありません。しかし近年ITとOTの融合が進み、その境界が変化しているにもかかわらず、これまでの信頼関係はその変化に合わせて調整されていないのです。

AIによって、OTの弱点を修正するまでの時間が短縮される理由

2026年8月19日、米国の政府機関であるNSA (国家安全保障局)、CISA (サイバーセキュリティ インフラストラクチャセキュリティ庁)、FBI (連邦捜査局)、エネルギー省、環境保護庁 (EPA) が共同勧告AA26-231Aを発表し、サイバー犯罪者が正規の監視用ユーティリティに見せかけた、AIが生成したスクリプトを使い、インターネットに公開されているSiemens S7シリーズPLCに対して偵察活動を行っていると報告しました。 関係機関は、AIを活用した開発によって技術的ハードルが下がり、攻撃に利用するツールを作成するのに必要な時間も短縮される可能性があると警告しています。 この勧告には新たなゼロデイ脆弱性については記載されておらず、また観測された活動は、実際に確認された妨害行為というよりも偵察活動にとどまっています。 弱点そのものは、連邦政府の勧告ですでに指摘されている通りですが、変わったのは、誰が、どれだけ速く、その弱点を悪用できるかという点です。

AIによるセキュリティ上の懸念は、アイデンティティ分野にも広がっています。 2026年8月27日、100を超える組織が、集団的サイバー防御に関する公開書簡に署名しました。この書簡では、AIを利用したサイバー攻撃が近いうちにさらに広範囲に及ぶ可能性があると警告し、リスクにさらされるシステムとして、病院、水処理施設、インターネットインフラなどを挙げ、リソースが不足している重要インフラの防御担当者への支援を呼びかけました。

重要インフラに対するゼロトラストがOTセキュリティをどのように変えるか

ゼロトラストは、暗黙の信頼を排除するセキュリティモデルです。ネットワーク上の場所を基準にアクセスを許可するのではなく、ユーザーやデバイスのアイデンティティを確認し、必要最小限のアクセス権だけを与え、操作の記録を残すという考え方です。 OT環境にゼロトラストモデルを導入すると、制御ネットワーク上にいるというだけでは、もはやそのネットワーク上の機器にアクセスする権限は与えられません。 現在では防御すべき対象が変化しています。だからこそゼロトラストは、境界がすでになくなっており、その内側にある機器を交換できない環境で機能します。

制御の基準は、ネットワークの場所ではなく、アイデンティティ

環境にアクセスするすべての人間、ベンダー、サービスアカウント、AIエージェントに検証済みのアイデンティティが付与され、アクセスの判断は、IPアドレスではなくそのアイデンティティに基づいて行われます。 共有オペレーターのログインは、人ではなく役割を識別するため、この評価基準を即座に満たさなくなります。 AI業界も、自社のシステム向けに同じ基準を課しています。 先に述べた共同書簡では、「エージェントのアイデンティティは追跡可能で、説明責任を負えるものであるべきだ」と述べています。これはエージェントを開発する企業側の取り組みであり、インフラ運用者に対する指示ではありません。 それでも、AIエージェントに常時アクセス権が付与されないように、AIベンダーにその基準の遵守を求め、環境内で稼働するすべてのエージェントに適用することには意味があります。

常時アクセスではなく、最小権限とJITアクセスを優先する

半年ごとに処理施設の保守を行い、その都度数時間のアクセスを必要とするインテグレーターを考えてみましょう。 従来のサイバーセキュリティモデルでは、そのベンダーは恒久的なVPNアカウントを保持します。つまり、その認証情報は、年間を通じてネットワークへの有効な経路として残り続け、その安全性はベンダー側のセキュリティ対策だけに委ねられることになります。 ジャストインタイム (JIT) アクセスはこの考え方を逆転させます。アカウントは、作業が予定されている時のみプロビジョニングされ、対象のシステムに限定され、期間が終了すると自動的に取り消されます。ゼロトラストネットワークアクセス (ZTNA) は、接続そのものに対しても同じ原則を適用します。VPNのようにベンダーをネットワーク内に配置するのではなく、1つのシステムに接続させ、それ以外のものは見えないようにします。

ITとOTの境界をまたいで被害が広がる範囲を制限する

封じ込め策では、いずれ誰かがアクセス権を取得することを前提とし、そのアクセス権でどこまで行動できるかを問います。 ITとOTの境界をセグメント化する、どのエンジニアリングワークステーションがどのコントローラーと通信できるかを制限する、常時アクセスを排除するといった対策は、どれも被害範囲を最小限に抑えることができます。 同じ理屈は、システム全体で動作するAIエージェントにも当てはまります。AIエージェントの権限は、気づかないうちに、急速に蓄積されていきます。AIエージェント侵害時のリスク測定ツールをお試しになり、1つのAIエージェントが侵害された場合、どこまで到達できるかをご確認ください。

継続的に検証し、活動を監視し、セッションを記録する

ログイン時の検証では必要な確認は1回ですが、継続的な検証では、状況が変化するたびにアクセスを再評価し、条件が変わった場合にはアクセスを取り消します。 セッションの監視と記録により、特権アクセスを使ってコントローラーに接続している間に実際に何が行われたのかを正確に記録できるため、不審な事象を、事後に何が起きたのかを再構成するのではなく、調査できるものに変えることができます。

OT環境にゼロトラストを適用する方法

OT環境では、制御システムが停止すると人々が水や電力を利用できなくなる可能性があるため、最も重要なセキュリティ上の優先事項は可用性と安全性です。OTにゼロトラストの原則を適用するためのCISAのガイダンスは、レガシー環境の問題、運用上の制約、安全要件を明確に考慮しながら、ゼロトラストの成果をNIST CSF 2.0 (米国国立標準技術研究所によるサイバーセキュリティフレームワーク2.0) の6つの機能に対応付けています。 このガイダンスは、ゼロトラストの原則を従来のITシステムと同様にそのまま適用するのではなく、OT環境に合わせて適応させる必要があることを認めています。 これが、OTにゼロトラストを導入する実際的な形です。 勧告AA26-231Aでも、計画的な運用停止を行わずにパッチ適用や再設定ができない従来型デバイスに対して代替制御を使用するよう運用者に求めており、共同書簡でも同様の戦略の必要性が主張されています。 旧式のコントローラーにはパッチを適用できない場合がありますが、誰が、どこから、どれくらいの時間アクセスするかは、制御し、監視することができます。 では、OT環境にゼロトラストを適用する際に、まず何から始めるべきか見ていきましょう。

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