なぜCISOはMythos時代のAI脅威レジリエンスに向けてマイクロセグメンテーションへ注目しているのか
AIモデルは、ソフトウェア脆弱性の発見と悪用において、ごく一部の高度な人材を除くほぼすべての人間を上回るレベルのコーディング能力へ到達しました。
OpenAI、Microsoft MDASH、そしてClaude Mythosは、攻撃者のキルチェーンを大幅に加速させています。
脆弱性発見 → 悪用 → 武器化
Anthropicによると、Mythos Previewは「すでに数千件の重大な脆弱性を発見しており、その中にはすべての主要なオペレーティングシステムおよびWebブラウザに存在するものも含まれている」と報告されています。
この新しい現実では、自律的な脆弱性発見によって初期侵入は事実上避けられないものになっています。
その後、AI主導の攻撃は数分以内にワークロード、アイデンティティ、環境全体へラテラルムーブメントを行います。
その速度は、人間主体の検知・対応が反応できる速度をしばしば上回ります。
2026年において重要なのは生存性です。
マイクロセグメンテーションは、あると望ましいゼロトラスト制御から進化し、AI主導のサイバー攻撃を自律的に封じ込める基盤的なBreach Readiness機能になりました。
CISOにとって、問いはすでに変わっています。
「侵害を防げるか？」ではありません。
「次の侵害が起きたとき、その影響を受けても生き残れるか？」なのです。
AI主導の脅威環境におけるマイクロセグメンテーションの戦略的役割
ColorTokensのXshieldマイクロセグメンテーションプラットフォームは、ラテラルムーブメントを試みる攻撃者からデジタルシステムを隠蔽する独自の能力を企業へ提供します。
そのため、攻撃者が人間であってもAIであっても、ColorTokens Xshieldプラットフォームは攻撃者が進もうとする経路を制御できるようにします。
AI主導の脅威モデルでは、この価値は次の3つの重要な方向へ拡張されます。
1. 「アクセス制御」から「被害範囲制御」へ
AIは単に侵入するだけではありません。
侵入後に急速に拡散します。これを止めるために、ColorTokensは次のことを実現します。
- AI支援型の偵察活動によって到達可能な資産が発見されることを防止します。
- AI攻撃がワークロード間の信頼された接続性を悪用することを阻止します。
- すべてのワークロードをマイクロペリメータ化します。
これにより、ランサムウェアや自動化攻撃の成功要因となっているAIによって増幅されたラテラルムーブメントを直接的に低減できます。
AI主導の攻撃が急速に増加する中、CISOはゼロトラストの基本原則を優先しなければなりません。
侵害は起こるものと想定し、封じ込めを前提に計画し、Breach Readyな体制を構築する必要があります。
2. 静的制御から継続的に進化するAI主導型ポリシー適用へ
AIを活用した攻撃はリアルタイムで適応します。
一方で、静的なファイアウォールルールや大まかなネットワークゾーニングでは対応できません。
攻撃者がAIを利用するのと同じように、ColorTokens AI Agentは動的なAI主導型ポリシー推奨によって対応します。
ColorTokensのマイクロセグメンテーションアプローチは次のことを可能にします。
- アイデンティティおよびワークロードを認識したAI主導型ラテラルムーブメント制御
- 最新のMITRE ATT&CK戦術・技術・手順（TTP）およびCISA脅威アドバイザリとの統合認識
- IT、OT、コンテナ、クラウド全体にわたる動的な制御適用
- 攻撃者が最初に悪用する東西通信（East-Westトラフィック）パターンの可視化
- SIEM／SOARおよびEDRシステムとの統合による、免疫システムのような応答機能
- 侵害リスクを迅速に低減しながら継続的改善を行う、実践的な段階的アプローチ
これは特に、企業がAIエージェント、API、マシンアイデンティティを導入する中で重要になります。
これらはラテラル攻撃対象領域を大幅に拡大するためです。
この適応型応答能力を実現するために、ColorTokensはSIEM／SOARリポジトリおよびEDRシステムとの統合を通じて、企業セキュリティエコシステムへ独自のシグナルを提供します。ColorTokensプラットフォームはネットワークテレメトリを継続的に監視し、ポリシー適用機能によってブロックされたポリシー違反通信を検知します。
これらのシグナルはSIEM／SOARリポジトリへ送信され、クローズドループ型フィードバックシステムを形成します。
ColorTokensプラットフォームが検知した不正なラテラル通信の増加は、AI主導型攻撃の兆候である可能性があります。
これに対してSIEM／SOARシステムはColorTokensプラットフォームへ指示を出し、影響を受けたセグメントを切断するためのポリシー変更を自動生成します（ColorTokens自身のAI機能を利用）。
これにより攻撃拡大を効果的に停止します。
CISOは次の点を認識する必要があります。
「AI攻撃が動的に適応するなら、防御側も同じように適応しなければならない」ことです。
3. 防御からオペレーショナルレジリエンスへ
ゼロトラストは、マイクロセグメンテーションを基盤制御として活用することで、単なるコンプライアンス対応ではなく、オペレーショナルレジリエンスを実現するものになりました。
目的は、通常業務の一部が一時的に制限されたとしても、重要システムを影響なく利用可能な状態へ維持することです。
NIST Special Publication 800-160では、侵害発生時に企業レジリエンスを実現するために必要なステップが説明されています。
そこではサイバーレジリエンスを、攻撃や侵害に対して「予測し（anticipate）、耐え（withstand）、復旧し（recover）、適応する（adapt）」能力として定義しています。
これは、検知後にシステムを隔離するという考え方とは大きく異なります。
実際、NISTは耐障害性について明確に「検知は必須ではない」と述べています。
アーキテクチャそのものが、被害を制限し、重要機能を継続し、競合環境下でも動作できるよう事前に準備されていなければなりません。
以下の表が示すように、隔離は対応アクションですが、サイバーレジリエンスは設計思想です。
すでに一部のリソースは侵害されることを前提とし、多層防御を構築し、リソースを分割し、権限を制限し、攻撃者の意図が完全には判明していない段階でも被害範囲を制御します。
| NIST 800-160の項目 | 隔離（Quarantine） | サイバーレジリエンス |
| タイミング | 検知後 | 攻撃前・攻撃中・攻撃後 |
| 対象範囲 | 通常は単一ホスト、ワークロード、セグメント | システム全体／ミッション／業務プロセス |
| 目的 | 拡散防止 | 攻撃下でも重要機能を継続 |
| 前提 | 「このシステムは侵害された。隔離しよう。」 | 「一部は侵害されるかもしれない。被害が限定されるよう設計しよう。」 |
| 性質 | 戦術的インシデント対応 | エンジニアリング、アーキテクチャ、ライフサイクルリスク管理 |
| 失敗時の影響 | 検知が遅れると攻撃者はすでに移動済みの可能性 | 完全な検知前でも攻撃者が実行できる範囲を制限 |
ColorTokensは、最新のMITRE ATT&CKにおけるラテラルムーブメント戦術・技術・手順（TTP）、CISA脅威アドバイザリ、さらに企業セキュリティエコシステムからのリアルタイムシグナルを活用し、動的に定義されたワークロード単位制御を独自に適用することで、真のサイバーレジリエンスと業務継続性を提供します。
これにより、被害を制限し、重要機能を維持し、競合環境下でも企業活動を継続できるサイバーレジリエンスアーキテクチャを実現します。
| AI主導型インシデントにおいて | ColorTokensが防止すること |
| 初期侵入自体は止められない場合があります | AI支援型の偵察活動 |
| システム全体への障害拡大は防止できます | 階層間における認証情報の再利用 |
| 重要システムを維持できます | AI主導ワークフロー全体へ連鎖する障害 |
| 事業継続を維持できます | ランサムウェアの拡散 |
CISOが認識すべき重要な価値は次の点です。
「セキュリティ成功の指標は、完璧な防御ではなく事業継続時間で測られる」
AI自動化攻撃に直面する中で、ColorTokensがどのように企業の真のサイバーレジリエンス実現を支援できるかについてご相談をご希望の場合は、ぜひColorTokens（カラートークンズ）日本語公式サイトからお問い合わせください。
翻訳元記事
「Why CISOs Are Turning to Microsegmentation for AI Threat Resilience in the Age of Mythos」
公開日：2026/5/25
著者：Bob Palmer
※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
※記事は掲載後に修正される可能性がございますので、ご了承ください
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この記事の著者：電巧社セキュリティブログ編集部
