攻撃的なAIの能力が向上するにつれて、ディフェンダー（防御側）の能力を強化することが世界的急務となっています。サイバー攻撃がリソースの不足している組織や、それに依存するコミュニティに与える損害は、私たち全員に関わる問題です。こうした精神のもと、私たちは Scan for Good というイニシアチブを立ち上げます。これは、AIを活用し、人間のセキュリティ研究者と協力しながら、公共サービス、重要インフラ、非営利団体における公開露出や複雑な攻撃パスを発見するものです。
Scan for Good は、悪意あるアクターが悪用する前に、ディフェンダーが重要システムの安全性を確保できるよう支援します 。初期の結果はその影響力を証明しています。調査結果の検証や、影響を受けた組織との修復に向けた協力に費やした私たちの取り組みにより、Scan for Goodの結果として修正された何百もの公開露出が明らかになりました。本記事の後半で、これらの事例の一部をご紹介します。
また、Scan for Goodの成功に向けて私たちと提携していただいた Google DeepMind のチームに感謝いたします。さらに、本プロジェクトにご協力いただき、その連携とガイダンスを提供してくださったサイバーセキュリティ・インフラストラクチャ安全保障庁（CISA）にも感謝いたします。
脅威が進化する現代において、防御的な脆弱性発見は国のデジタルインフラの強化につながります。 トランプ大統領の行政命令14409 に基づき、CISAはAIの合法かつ責任ある導入を推進し、政府、産業界、および私たちのコミュニティを支える不可欠な組織全体で、脆弱性発見の加速とサイバーセキュリティのレジリエンス強化を図っています。共に取り組むことで、社会を守る人々が高度なテクノロジーや最先端のサイバーセキュリティ専門知識を利用できる、レジリエントなエコシステムを構築することができます。
Nick Andersen, Acting Director, CISA
AIが変える悪用の可能性
AIが急速に進化するにつれて、モデルが主にコードの推論と分析を通じて新たなゼロデイ脆弱性を発見することに多くの注目が集まっています。AIを活用したコンテキスト認識型ペンテスターである Wiz Red Agent を構築する作業を通じて、私たちはより差し迫った影響を持つ別のギャップ、すなわちパブリックインターネット上で公開されアクセス可能なアプリケーションのセキュリティに気づきました。
私たちがこのプロジェクトの焦点を当てたのは、まさにそこでした。
現実世界の環境において、重大なリスクは単一のコードの脆弱性から生じないことがよくあります。それは、個々には問題のないように見える設定、権限、ID、API、アプリケーションの動作の組み合わせから生じ、それらが結びつくことで危険な攻撃パスを作り出すのです。
従来、このようなパスを大規模に発見し理解するには、多大な時間、専門知識、手動による調査が必要でした。AIはその状況を変え、露出したシステムの発見、その動作の理解、そして弱点を現実の攻撃パスへとつなげる作業を劇的に容易にしています。
私たちはすでにこの変化を直接目の当たりにしています。Red Agentは、本番環境において組織を即座の危険に晒しかねない、数千件の重大および高リスクの露出を特定しています。こうした能力がよりアクセスしやすくなり普及するにつれて、セキュリティチームには、そのペースに追従するための新しいツール、専門知識、継続的なリサーチが必要となりますが、すべての組織がそうしたリソースを持っているわけではありません。
Scan for Goodは、こうした能力を、成功裏の悪用が甚大な影響を及ぼし得る組織に提供します 。それには重要インフラ、公共サービス、医療、非営利団体が含まれます。
許可された範囲において、私たちはWiz Red Agentおよびその他の社内AI研究能力を活用し、外部に公開されているウェブサイト、API、アプリケーションを調査します（テスト範囲と開示の詳細については以下をご覧ください）。この作業により、組織は攻撃者よりも先回りして重大な露出を発見し修正することが可能になり、AIの能力が向上する中でも敵対者の一歩先を行くことができるようになります。
Gemini CyberのようなAIモデルは、攻撃者に対してディフェンダーを有利にする機会を提供してくれます。これは、社会で不可欠な機能を果たしているものの、攻撃から身を守るために必要なリソースを持たない組織にとって、特に強く求められているものです。Scan for Goodは、AIを活用してリスクを発見し、重要インフラストラクチャ、非営利団体、その他の公共の利益を目的とする組織を保護することで、この課題に立ち向かいます。今後数カ月のうちに、私たちはその影響力をグローバルに拡大するよう取り組んでいきます。
Raluca Ada Popa, Head of Gemini Security @ Google DeepMind
これまでに私たちが学んだこと
以下は、「Scan for Good」が、公益組織や主要なテクノロジープロバイダーが攻撃者よりも先にインターネットに公開された重大なリスクを発見できるよう、すでにどのように支援しているかを示す事例の一部です。すべての事例は、プログラムを支えるAIシステムによって自律的に発見され、現実世界への影響を確認できる範囲に限定してWiz Researchにより安全に検証され、影響を受けた組織が修正を行えるよう非公開で開示されました。
公益組織
これらの事例は、「Scan for Good」の掲げる目的の一つ、すなわち、コミュニティにとってセキュリティが不可欠な組織の保護を支援するという目標に関する初期の成果を示すものです。
以下の各ケースにおいて、私たちは影響を受けた組織と協力して修復作業に取り組みました。
国立公文書館： 公開Webサーバー上に管理者のキーが露出しており、EMEA（ヨーロッパ・中東・アフリカ）の国における国家的に重要な公文書館の880万ファイルに対する読み取り、書き込み、および削除アクセスが可能になっていました。私たちは正しい権限セットを割り当てることで、この露出の修正を支援しました。
公立病院： アクセス制御の不備により、スタッフの連絡先情報が露出したほか、オンライン上の誰でも病院全体のモバイルアラートチャネルを制御できるようになっていました。
私立病院： 公開された予約受付サイトでの安全ではないアップロードにより、病院サーバーの制御権が奪われ、患者の識別情報、臨床情報、同意の署名が露出しました。
自治体： 公開データサービスにより、約5,000人の高齢住民に関する機密性の高い個人情報、健康情報、および財務情報が露出していました。私たちは、一括データセットを収集することなく、リスクを確認しました。
公共鉄道事業者: 流出した本番データベースにより、アクティブな管理者セッションが露出し、路線、ダイヤ、運行情報、および管理者アカウントの制御が可能になっていました。私たちは、公共交通機関への影響が出る前に、事業者がシステムを保護できるよう支援しました。
基盤となるデジタルインフラ
リソースが不足している組織や公共セクターの組織に加え、「Scan for Good」は、社会のデジタルの基盤を提供する不可欠なテクノロジー基盤にも焦点を当てています。以下にいくつかの事例を挙げます。前述の通り、開示後、私たちは影響を受けた企業と協力して修復作業に取り組みました。
主要なAIトレーニングデータプラットフォーム： NoSQLインジェクションを利用したアクセス制御の不備により、顧客独自のAIトレーニングデータやプロジェクトが流出・改ざんされる経路が生み出されていました。
ウェブサイト構築およびコマースプラットフォーム： 共有決済サービスにおけるゼロデイの不備により、複数のストアにわたって顧客の氏名、カードブランド、有効期限、およびカード番号の一部が露出していました。私たちは、これがプラットフォーム全体の問題であることを確認しました。
エンタープライズデータおよびAIプラットフォーム： 脆弱な公開CI/CDワークフローにより、内部の課題追跡システムや本番マーケティングデータベースの認証情報が露出し、内部チケット、独自データ、顧客記録が危険にさらされました。私たちはプロバイダーと協力して、ワークフローの保護、認証情報のローテーション、および下流への影響の修復を行いました。 公開されたケーススタディの第1部を読む。
クラウドインフラストラクチャプロバイダー： 公開されたウェブサイトのコード内で露出していた認証情報は、主力AIサービスをサポートする500以上の本番用コンテナイメージに悪意のあるソフトウェアを公開するために悪用される可能性がありました。私たちはイメージを変更することなくその影響範囲を証明し、組織と協力して封じ込めを行いました。
これらの事例では、忘れられたルート、不足しているパーミッションチェック、露出した資格情報などの小さな公開シグナルが、機密データ、インフラストラクチャ、または管理者権限へのアクセスを迅速かつ自律的にエスカレートさせました。「Scan for Good」はそのスピードを防御に活用します。早期にパスを発見し、必要な影響のみを証明し、影響を受けたチームと協力してインシデントになる前に修正を支援します。
この作業は、これまでのWiz Researchによる Base44 、 DeepSeek 、 Moltbook 、および Snowflake に関する調査に基づいています。これらの事例では、単純な公開が重大な影響につながりました。「Scan for Good」はそれらの教訓をより広範に応用し、修復と協調的開示の完了後、防御側が適応できるようにパターンを匿名で共有します。
攻撃の前に行動する：プロactiveなセキュリティへの取り組み
私たちの目標はシンプルです。重大なリスクを発見し、組織がそれを修正するのを支援し、そのリスクが悪用される前にそれを実行することです。
公共サービス、重要インフラ、非営利団体、オープンソースプロジェクト、リソースが不足している組織など、攻撃が成功した場合に重大な損害を引き起こす可能性のあるインフラストラクチャを優先します。
テストは、組織が承認されたバグ報奨金プログラムまたは確立された脆弱性開示ポリシーを持っている場合、または明示的な承認がある場合など、承認された場所でのみ実施します。露出したサービスについて懸念のある組織は、「Scan for Good」の評価を申請できます。
すべての潜在的な検出結果は、人間の研究者によってレビューおよび検証されます。AIはより多くのシステムや可能性を調査・探索するのに役立ちますが、影響の確認と開示の決定の責任は人間が負い続けます。
重大な問題を発見した場合は、影響を受けた組織に非公開で連絡し、明確な技術情報を提供し、必要に応じてチームと協力して修復をサポートします。
Gemini 3.8 Flash Cyberによる「Scan for Good」のスケーリング
「Scan for Good」は、自動防御のために高度なサイバーモデルを使用し、エコシステム規模での影響を生み出すことを目標としています。この意味で、Google DeepMindの Fairwindプログラム といくつかの共通のDNAを共有しています（Fairwindは、防御側に強力な最先端機能への早期アクセスを安全に提供する方法として設計されました）。
Google DeepMindのパートナーは、両方のイニシアチブにおいて不可欠でした。「Scan for Good」を支えるAI駆動のツールは、Geminiファミリのモデル、特に新しいGemini 3.8 Flash Cyberによって駆動されています。Google DeepMindチームとのコラボレーションを通じて、Gemini 3.8 Flash Cyberの最先端のサイバーセキュリティパフォーマンスは、基盤となるAIおよびクラウドテクノロジーにおける複雑な攻撃パスの発見を支援し、Wizが公共サービス、非営利団体、その他の重要インフラストラクチャプロバイダーと協力して、AIを活用した敵対者に先んじることを確実にするための原動力となっています。
今後数か月のうちに、Google DeepMindがRed Agentのユースケースの継続的な改善にどのように役立っているかについての詳細をリリースします。また、「Scan for Good」を通じてGemini 3.8 Flash Cyberが世界中の組織にどのように影響を与えたかの実例を共有することを楽しみにしています。
AIの洞察を集合知に変える
「Scan for Good」は、露出の修正だけを目的としたものではありません。また、セキュリティコミュニティ全体が、AIが悪用可能性をどのように変えているか、そしてどの弱点が本当に重要であるかを理解するのにも役立つことを目指しています。
私たちが報告した検出結果が修復された後、根底にある脆弱性パターン、AIが実用的な悪用可能性に与えた影響、および組織が自社の環境をスキャンする際にこれをどのように実践できるかを詳述した匿名の調査結果を公開する予定です。
私たちは、影響を受けた組織ではなく、教訓に焦点を当てます。
この作業を通じて、ディフェンダーの皆様に、現在のオフェンシブAIの能力、従来のアプローチが限界を迎える可能性のある領域、そして露出管理プログラムがどのように進化すべきかについての実践的な視点を提供できることを願っています。
責任ある研究
Scan for Goodは、承認、最小限かつ非破壊的な検証、人間の監督、非公開の開示、および明確な終了ポイントに基づいて構築されています。私たちはライブシステムとのインタラクションを最小限に抑え、可能な限り機密情報への不要なアクセスを避け、組織に修復のための妥当な機会を提供します。
モデルによって生成された仮説を脆弱性として扱うことはありません。発見事項は経験豊富な研究者によって検証され、より詳細なテストは許可された場合にのみ実施されます。
Scan for Goodは、AIの進歩をディフェンダーの強みに変えるための私たちの取り組みです。攻撃者よりも先に重大な露出を発見し、組織によるその修復を支援し、得られた知見を共有することで、より幅広いセキュリティコミュニティの適応を促します。
露出したインフラストラクチャについて懸念のある組織は、Scan for Goodの評価に申し込むことができます。 wiz.io/scan-for-good/apply 。
