本記事では、アメリカのサイバーセキュリティ企業 ColorTokens（カラートークンズ）社が発信しているセキュリティ情報（英文）を、日本の代理店である株式会社電巧社が許諾を得て日本語に翻訳し、要約して掲載しています。
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医療機器の悪用： 攻撃ベクトル、サイバー脅威、高度な防御メカニズム
ランサムウェア攻撃によって病院の人工呼吸器が機能不全に陥ったり、輸液ポンプが操作されて誤った投与が行われたり、CTスキャナーが乗っ取られてより大規模なネットワーク侵害の発射台となったりするシナリオを想像してみてください。
これらは仮定の状況ではなく、医療機関が今日直面している現実の脅威です。
医療機器の相互接続が進むにつれ、医療機器はサイバー犯罪者の格好の標的にもなっています。
時代遅れのソフトウェア、安全でない通信プロトコル、拡大する攻撃対象の組み合わせにより、医療機器は高度な攻撃に対して非常に脆弱になっています。
医療機器の相互接続性の高まりは、新たなセキュリティ上の課題をもたらし、サイバー攻撃の格好の標的となっています。
かつては隔離されたシステムであった輸液ポンプ、MRI装置、人工呼吸器は、現在では病院ネットワーク内で動作しており、悪用の可能性にさらされています。
脅威者は、レガシーソフトウェアの弱点、設定ミスのネットワーク、保護されていない通信チャネルを利用して、医療業務を妨害し、患者の安全を損ない、機密医療データを流出させます。
ハッカーが医療機器を悪用するシナリオ例
クリティカルケア環境におけるランサムウェア
脅威者は、悪意のあるペイロードを含むフィッシングメールを配信することで、病院のネットワークへの最初のアクセスを獲得し、エンドポイントシステムのパッチが適用されていない脆弱性を悪用します。
内部に侵入すると、攻撃者はMimikatzやBloodHoundなどのツールを使用して、権限をエスカレートさせ、横方向に移動するためにクレデンシャル・ダンピング技術を使用します。
その後、攻撃者はネットワークに接続された医療機器を標的とし、人工呼吸器や患者モニターなどの重要なシステムを暗号化するランサムウェアを展開します。
高度なランサムウェアの亜種は、ファイルレスマルウェアの手法を採用し、従来のシグネチャベースの検出メカニズムを回避するために、メモリ内で悪意のあるコードを実行します。
重要なインフラがロックダウンされると、病院は身代金を支払うか、患者ケアの大幅な遅れに耐えるかという難しい選択に迫られます。
輸液ポンプの遠隔操作
輸液ポンプは、集中管理された病院管理システムから投与指示を受け取るために、無線通信に依存しています。
攻撃者は、脆弱な認証メカニズム、デフォルトの認証情報、暗号化されていない通信プロトコル（TelnetやHTTPなど）を悪用して、データを傍受し、操作します。
中間者（man-in-the-middle：MITM）攻撃により、ハッカーは患者に投与する投薬量を変更し、投薬量を増やしたり減らしたりすることができます。
この種の攻撃は、インスリンや疼痛管理用オピオイドなど、わずかな逸脱でも生命を脅かす合併症を引き起こしかねない危険性の高い医薬品を標的にする場合に特に危険です。
TLSの暗号化と適切な証明書の検証を行わなければ、このような攻撃は検出されず、悪意のある行為者が環境内にとどまることを許してしまいます。
攻撃ベクトルとしてのMRI装置の悪用
MRIやCTスキャナーの多くは、旧式のWindowsベースのオペレーティングシステムで動作しているため、EternalBlue（MS17-010）のような十分に文書化されたエクスプロイトの影響を受けやすいです。
ひとたび攻撃者がMRIシステムにアクセスすると、Pass-the-HashやKerberosチケットの窃取など、横方向の移動テクニックを活用して特権を昇格させ、永続性を確立することができます。
この足がかりから、攻撃者はコマンド・アンド・コントロール（C2）ビーコンを展開し、機密性の高い患者の画像データを流出させたり、追加のマルウェアペイロードを展開したりすることができます。
さらに敵対者は、スキャン設定を変更したり、装置の誤作動を引き起こしたりすることで、侵害されたMRI装置を武器化し、誤った診断や治療の遅れにつなげることができます。
スマート換気装置へのサービス拒否攻撃
スマート人工呼吸器は、遠隔監視と自動調整のために独自の通信プロトコルに依存しています。
攻撃者はこれらのプロトコルの脆弱性を悪用してサービス拒否（DoS）攻撃や分散型サービス拒否（DDoS）攻撃を仕掛け、不正なコマンドや過剰なトラフィックでデバイスを圧倒します。
このような攻撃は人工呼吸器を強制的に故障状態に追い込み、正当な臨床入力に反応しなくさせる可能性があります。
より高度な脅威行為者は、ファームウェア破損攻撃を実行し、人工呼吸器のオペレーティングシステムに悪質なコードを注入して、機器を効果的に「ブリック」させることができます。
複数の人工呼吸器が共有ネットワークセグメントに依存している環境では、1台の侵害されたデバイスが連鎖的な障害を引き起こし、全身的な患者リスクにつながる可能性があります。
医療機器攻撃の現実の結果
医療機器に対するサイバー攻撃の影響は、技術的な混乱にとどまらず、患者の安全や病院運営に重大なリスクをもたらします。
ランサムウェア攻撃によって生命に関わるシステムが暗号化されると、医師や看護師は必要不可欠なモニタリング機器にアクセスできなくなり、緊急の治療が遅れ、命を失う可能性があります。
操作された輸液ポンプが致死量の過剰投与や不適切な投与を行い、医療合併症や死亡事故につながる可能性もあります。
同様に、スマート人工呼吸器に対するサービス妨害攻撃によって、患者が適切なレベルの酸素を受け取ることができなくなり、重篤な状態を悪化させる可能性があります。
患者への被害だけでなく、病院は運営面や財政面でも負担を強いられています。
病院の画像システムまたは接続された医療機器への攻撃は、強制的なシャットダウンにつながり、重要な処置や手術を遅らせる可能性があります。
また、身代金要求、規制当局からの罰金、インシデント対応のコストなど、こうした攻撃による金銭的影響も深刻で、すでに厳しい医療予算をさらに圧迫することになります。
サイバー犯罪者がその手口を進化させ続ける中、医療機関は医療機器のセキュリティを優先し、患者の治療を中断させず、組織の完全性を守る必要があります。
医療機器に対するサイバー脅威の軽減
医療機器がますます相互接続される時代において、ゼロトラストフレームワークを採用することは、進化するサイバー脅威に対するセキュリティを確保する上で極めて重要です。
CISAが概説するゼロトラスト成熟度モデルは、5つの基本的な柱で構成されています：
アイデンティティ、デバイス、ネットワーク、アプリケーション、データという5つの基本的な柱と、組織のインフラストラクチャーの全層にわたって継続的な可視化と監視、ガバナンス、セキュリティの実施を保証する3つの基本的な機能から構成されています。
この構造化されたアプローチにより、ネットワークの各層でセキュリティが確実に実施されます。
ゼロトラストにおけるすべての緩和策の中で、医療機器の安全確保に特に重要な3つの重要なアプローチに注目です：
ファームウェアとパッチ管理は、進化するサイバー脅威から医療機器を保護するための基本的なセキュリティ対策です。
定期的なアップデートは、脆弱性を緩和し、既知のエクスプロイトから機器を保護するのに役立ちます。
しかし、最も差し迫った課題の一つは、ファームウェアとパッチ管理を通じて医療機器を保護することである。従来のITシステムとは異なり、医療機器のパッチ適用は、規制上の制約や運用上のリスクにより、必ずしも一筋縄ではいきません。
大規模な医療機関では、何千台もの機器を管理しているため、広範囲にパッチを展開することは現実的ではありません。
その結果、組織は侵入防止システム（IPS）を介した仮想パッチを適用して、パッチの適用されていないデバイスを悪用から保護する必要があります。
完全性監視ソリューションは、許可されていないファームウェアの変更を検出することができ、暗号コード署名は、メーカーが承認したアップデートのみが適用されることを保証し、ファームウェアの改ざんリスクを防止します。
パッチ適用が不可能な場合、マイクロセグメンテーションが最も重要な防御線となる。医療機器隔離アーキテクチャを導入することで、医療機関は医療機器を専用のネットワークセグメント内に閉じ込めることができ、不正アクセスにさらされる機会を減らすことができます。
横方向の動きを制限することで、攻撃者は侵害された1台のデバイスを、より広範なネットワークへのエントリ・ポイントとして使用することができなくなります。
最小特権アクセス原則とソフトウェア定義境界を利用することで、医療機器は信頼できるシステムとのみ通信するようになり、攻撃対象はさらに最小化されます。
強力なセグメンテーションとパッチ適用戦略を導入していても、医療機器における新たなサイバー脅威をプロアクティブに特定し、緩和するためには、リアルタイムの脅威インテリジェンスと異常検知が不可欠です。
脅威インテリジェンスは、既知の攻撃パターン、マルウェアのシグネチャ、敵の行動など、さまざまなソースからのデータを活用して、セキュリティチームに実用的な洞察を提供します。
これにより、企業は潜在的な侵害を予測し、予防策を講じることができます。
機械学習と行動分析による異常検知は、確立されたベースラインからの逸脱がないか、デバイスのアクティビティを継続的に監視します。
医療機器には予測可能な使用パターンがあることが多いため、予期せぬネットワーク通信、不正アクセスの試み、データ転送の突然の急増など、あらゆる不規則性は潜在的な侵害のシグナルとなり得ます。
脅威インテリジェンスと異常検知システムを統合することで、医療機関はプロアクティブなセキュリティ体制を確立し、高度で未知の脅威であっても、患者ケアに支障をきたす前に迅速に特定し、緩和することができます。
結論
医療機器は、無視できない重要な攻撃対象です。サイバー敵対者は絶えず戦術を進化させており、医療機関はインテリジェンス主導のプロアクティブなセキュリティ戦略を採用する必要があります。
マイクロセグメンテーション、ゼロトラストフレームワーク、高度な脅威検知、堅牢なファームウェア・セキュリティを活用することで、病院は患者の安全と医療インフラの両方を守る強靭なセキュリティ体制を構築することができます。
医療機器セキュリティの将来は、新たな脅威を先取りできるかどうかにかかっています。
医療機器のセキュリティは、単なるITの問題ではありません。
マイクロセグメンテーションとゼロトラスト・アプローチが医療機器の完全性をどのように維持するかについてお知りになりたい場合は、ColorTokens（カラートークンズ）公式サイトからお問い合わせください。
翻訳元記事
「Exploiting Medical Devices: Attack Vectors, Cyber Threats, and Advanced Defense Mechanisms」
最終更新日：2025/4️/9
著者：Devasmita Das
この記事の著者：電巧社セキュリティブログ編集部
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