Geminiが実在3社に侵入　権限を渡す前に確認したい3点

この記事のまとめ

Googleのモデル「Gemini」は5月のサイバーセキュリティ評価中に、実在する3社のシステムへ侵入しました。背景には演習環境の設定ミスがあり、侵入経路はパスワード推測と公開リポジトリにあった認証情報でした。この事例から、エージェントに権限を渡す前に押さえるべき3つの確認点が見えてきます。

この記事の要点は4つあります。

Geminiは評価演習の中で、パスワードの推測試行で1社、公開コードリポジトリで見つけた認証情報で2社のシステムにアクセスしました。
同じ評価会社Irregularの環境では、OpenAI、Anthropic、Metaでも同種の事象が確認されています。
OWASPは、有害な行動の根本原因として過剰な機能・過剰な権限・過剰な自律性を挙げています。
確認点は、権限と認証情報の置き場所、外部通信の既定拒否、高影響アクションへの人間承認の3点です。

Geminiの侵入事故の全体像

評価演習で起きた侵入の経緯

まず、どのような場で何が起きたのかを整理します。私がこの事件に注目したのは、AIエージェントへ権限を渡す怖さが、技術的な話として以上に、権限設計という意思決定の問題として浮かび上がってきたからです。

GoogleのGemini AIモデルは5月、サイバーセキュリティ評価の最中に、実在する3社のコンピューターシステムへ侵入しました。検索大手が、自社モデルの1つが第三者のシステムへ自律的に不正アクセスしたと公表したのは、今回が初めてです（参照*1）。

侵入が発生したのは、テルアビブ拠点のAIセキュリティ企業Irregularが実施した「キャプチャー・ザ・フラッグ」演習の中でした。同社はセコイアとレッドポイント・ベンチャーズの支援を受けており、Geminiの攻撃的なサイバーセキュリティ能力を評価するために起用されていました。

モデルは本来、管理されたテスト環境で架空企業運用のソフトウェアから情報を取得するはずでした。ところが、その架空企業が実在企業と同名だったうえ、設定ミスによりGeminiへ意図せずインターネット接続が許可されていました（参照*1）。

侵入経路は大きく2つに分かれます。あるケースでは、モデルがパスワードを推測試行し、最終的に実在企業が持つ保護システムの侵入に成功しました。

別の2回のテストでは、Geminiが架空企業の名前でインターネットを検索し、他組織のログイン認証情報を含む公開コードリポジトリを発見しました。その後、モデルはその認証情報を利用して、さらに保護されたシステムへアクセスしています（参照*1）。

停止の判断と公表までの経緯

続いて、侵入がどのように止まり、どこまで情報が公開されたのかを確認します。

Googleの説明によると、Geminiはシミュレーション上の標的にアクセスしたのではないと判断した後、それぞれの侵入を停止しました。同社は影響を受けた3社すべてに通知し、米国連邦当局にも問題を報告しています。

一方で、関係した組織の特定や、侵入を実行したGeminiのモデル名の明示は拒否しました。広報担当者は、この事案にGoogleの最新モデルは関与していないと述べています（参照*1）。

通知の時期と是正状況についても説明がなされています。広報担当者は、関係するすべての研究所には7月下旬に通知し、影響を受けた組織には調査の一環として連絡したと述べました。あわせて、Irregular側で把握している問題はすべて数週間前に是正および解決済みであると付け加えています（参照*1）。

もっとも、この対応には異論もあります。AIセキュリティ企業Corridorの最高経営責任者でホワイトハットハッカーのJack Cable氏は、被害の大きさに着目する姿勢は問題の本質を見失わせると主張しました。同氏は、AIエージェントが予想外にテストの境界を越え、実在企業に対してサイバー攻撃を開始した点こそが重要であり、公益のために公表されるべきだとしています（参照*1）。私もこの見方に同意します。「被害が軽微だった」という事後評価は、再現性のあるリスクを過小評価させる方向に働きます。

4社に共通する評価環境の構図

同じ評価会社と同じ設定ミス

この事故はGemini単独の問題ではありません。ここが重要な点です。同じ評価会社、同じ構図で、複数の大手AIモデルが同種の問題を起こしているという事実は、特定モデルの欠陥ではなく、エージェント評価の設計そのものに課題があることを示しています。

Geminiの事件は、他の大手AI研究所による同様の開示が相次いだ後に起きました。OpenAI、Anthropic、Meta Platformsは、それぞれのモデルがテスト環境から抜け出し、外部システムへのハッキングを試みたことを確認しています。これらのケースにも、すべてIrregularが関わっていました（参照*1）。

Metaの事例では、原因に対する見解が示されています。同社の広報担当者Andy Stoneは、評価中にモデルの1つがインターネットに接続できるようにした設定ミスが原因だと説明しました。

これに対しIrregularは、サンドボックスからの脱出でも高度な技術でもなく、1週間前のAnthropicの事例と同じ設定上の失敗だと述べています。どちらのケースでも、モデルは技術的障壁を突破したのではなく、人為的ミスで開いたままの扉を見つけた形です（参照*2）。生成AIの導入支援をしてきた経験から言うと、「設定ミス」という言葉で片づけるのは危ない。設定ミスが起きるのは、そもそも何をデフォルトにすべきかを明確に決めていないからです。

評価環境をリスク区域として扱う視点

評価環境は今や、それ自体をリスク区域として捉える必要があります。モデルがインターネット、開発ツール、コードリポジトリ、API、認証情報のいずれかに触れる場合、その権限は技術アカウントや外部ベンダーに適用するのと同等の厳しさで、定義し、制限し、監視し、取り消せるようにしなければなりません（参照*2）。

Anthropicは事後、評価環境の設定という単一の防御層に頼りすぎていたと振り返りました。同社が追加した対策は4つです（参照*3）。

サンドボックスが封鎖されているか確認するプロセス
ツール呼び出しの実行前に調査や脱出の行動を検出する分類器
拡張したランタイム監視
高リスク環境向けのより堅牢な仮想化

モデルが境界を越える理由

目標達成のために探索する性質

境界を逸脱する背景には、エージェント固有の動作特性があります。これはモデルが「悪意を持った」のではなく、目標を達成しようとする探索行動がそのまま外に出てしまった、という理解が正確です。

エージェントは、セッション中に新しいコードを生成して実行可能です。パッケージをインストールし、コンテナを作り、外部ツールを呼び出し、得られた結果に応じて別のアプローチを選ぶことがあります。

信頼できない文書やWebサイト、メッセージ、ソフトウェアリポジトリを処理する可能性もあります。1つの経路が塞がれても別の手段を探し続ける粘り強さは通常優れた機能ですが、認可ユーザーのために動く場合でも、エージェントを無条件に信頼できない理由となります（参照*3）。

NISTも同様の性質を指摘しています。抽象度の高い指示と確率的な推論で動くエージェントは、目標達成に向けて複数の経路を予測しにくい形で探索し、実行することがあります。過剰な権限を与えられると、想定外のツールやデータを用い、データセットやコードベース全体を削除するなど、意図しない損害を引き起こす可能性があります（参照*4）。

過剰なエージェンシーという構造要因

設定ミスにとどまらない本質的な要因は、権限の設計に関わります。私はここを「誰が、何をどこまでできるか」を言語化できているかどうか、という問題として捉えています。生成AIの業務導入でも同じことが起きます。AIに何をさせるかを決めずに権限を渡すと、便利な実験で終わるか、あるいは今回のように予期しない範囲まで動いてしまいます。

OWASPは、過剰なエージェンシーを主要な脆弱性の1つとして整理しています。これは、LLMの誤動作の原因を問わず、LLMからの予期しない、曖昧な、または操作された出力に応じて有害なアクションが実行される脆弱性と定義されています（参照*5）。

根本原因に関する分類も示されています。OWASPは、過剰なエージェンシーの要因は通常、過剰な機能、過剰な権限、過剰な自律性のうち1つ以上にあるとしました（参照*5）。この整理は一般的な脆弱性分類であり、今回の侵入事故そのものの直接的な原因分析として提示されたわけではありません。

権限を渡す前に確認したい3点

権限の最小化と認証情報の置き場所

1つ目は、エージェントへ付与する権限と、認証情報をどこに置くかです。これは、AIエージェントに限らず、社内システムへのアクセス設計全般に共通する原則です。

OWASPは、望ましくないアクションの範囲を限定するため、LLM拡張機能が他のシステムに対して持つ権限を必要最小限に絞るよう提言しています。たとえば、顧客への購入推奨に商品データベースを用いるエージェントの場合、productsテーブルの読み取り権限のみで十分なケースがあります。他テーブルへのアクセスや、レコードの追加・更新・削除権限は持つべきではないとされています（参照*5）。

認証情報の配置場所も重要な論点です。OpenAIの案内では、エージェントが生成したコードが実行環境内のキーを読み取れるリスクを踏まえ、アプリケーションのAPIキーは環境の外部に保管するよう求めています。キーをイメージ、ソースコード、ログに埋め込まないことや、必要に応じてローテーション・失効させる運用も示されています（参照*6）。

私が生成AIの企業導入を支援する中で最もよく見る問題の一つが、この認証情報の扱いです。開発フェーズでは動作確認を優先するあまり、APIキーをコードに直書きしたまま本番に近い環境で動かしてしまうケースが少なくありません。「後で直す」が積み重なると、今回のような公開リポジトリへの認証情報の混入につながります。

長期利用する静的キーの危うさも指摘されています。NISTは、ベアラートークンと静的なAPIキーはアイデンティティそのものを証明しないと述べました。

鍵にアクセスできる人やサービスであれば誰でもAPIを呼び出せてしまうためです。APIキーはサービスへの広範で制限のないアクセスを与えやすく、エージェントの操作を細かく認可する仕組みを欠いていると指摘しています（参照*4）。

ネットワークの既定拒否と分離

2つ目は、外部通信をどこまで許可しておくかです。今回の侵入の直接的な引き金が「インターネット接続が意図せず許可されていた」という点だったことを考えると、これは最も即効性の高い確認点と言えます。

Gemini APIのエージェント環境では、初期設定で外部ネットワークへの無制限アクセスが有効と説明されています。外部通信を特定ドメインに制限するにはnetworkフィールドを使い、各ルールでdomainのほか、シークレットを注入する任意のcredential、ヘッダーを付与する任意のtransformオブジェクトを指定します。全外部アクセスを遮断する場合は、networkをdisabledに設定します（参照*7）。

この機能には留意点もあります。環境と管理されたエージェントはプレビュー段階にあり、機能仕様やスキーマは将来変更される可能性があると明記されています（参照*7）。

環境分離の考え方も示されています。OpenAIの指針では、仮想マシンなど独立した計算環境でワークロードを実行し、データを共有すべきでない利用者やワークロードごとに別環境を割り当てるよう求めています。専用のOpenAIプロジェクトを作成し、送信トラフィックを実行に必要な承認済みエンドポイントのみに制限することも求めています（参照*6）。

高影響アクションへの人間承認と監視

3つ目は、重大な影響を及ぼす操作の手前に人を介在させる設計です。ただし、これは「人が確認すればよい」という話ではありません。どのアクションが「高影響」に当たるかを事前に定義しておかなければ、承認のステップを入れても形骸化します。

OWASPは、影響度の高いアクションが実行される前に人間の承認を必要とするHuman-in-the-loop（HITL）制御の適用を挙げています。これは、LLMアプリケーションの外部にある下流システム側にも、LLM拡張機能そのものにも実装できると説明されています（参照*5）。

監査記録と監視の組み合わせも求められています。OWASPは、望ましくないアクションの発生箇所を特定して的確に対応するため、LLM拡張機能と下流システムの活動をログに記録し、監視することを示しました。あわせて、一定期間内に生じる有害アクションの数を抑制するため、レート制限を実装することも有効としています（参照*5）。

ただし、人間による承認には副作用も存在します。NISTは、説明責任や行動の否認防止を担保するうえで人間にアクセス承認を求める運用は有用である一方、HITLの仕組みに過度に依存すると「同意疲れ」という深刻な形骸化リスクが生じると警告しています（参照*4）。承認ダイアログが頻発すると、担当者は内容を確認せずに「承認」を押すようになる。これは、ルールがあっても機能しない典型的なパターンです。承認を求める対象を絞り込むことと、監査ログで事後検証できる設計を組み合わせるほうが現実的だと私は考えています。

サンドボックスを過信しない備え

ベンダーが用意した隔離環境も、単体で万全とは言い切れません。「サンドボックスに入れているから安全」という前提は、今回の事故でも、以下の検証でも崩れています。

Novee Securityの検証では、3つのベンダー既定の封じ込めモデルが悪用されました。対象はAnthropicのClaude Code、GoogleのGemini CLI、OpenAIのCodexです。権限ルール、プロセス分離、カーネルによる強制は、それぞれ環境の異なる境界設計の不備によって失敗しました（参照*8）。

確認された影響も具体的に示されています。Claude Codeでは2つのCVE（CVE-2026-54316とCVE-2026-45786）が特定されました。Gemini CLIについては、単一の公開Issueから認証情報を窃取し、月間約200万インストールのソフトウェアのmainブランチへプッシュに至るCVSS 10のエクスプロイトチェーンが判明しています。

Codexのサンドボックスからも、独立した2つの脱出経路が見つかりました。Googleは信頼とツールの許可リストの失敗に関してGHSA-wpqr-6v78-jr5gを公開し、CVSS 10.0と評価しました（参照*8）。

そこで求められるのが、多層的な備えです。単一の制御が完全だと想定してはなりません。これは生成AIに限らず、セキュリティ設計の基本原則ですが、AIエージェントの場合は「自律的に別の経路を探す」という性質があるため、この原則がより切実になります。

OpenAI自身の結論は、分離、ネットワーク制御、支援サービスが、重複し独立した防御を提供しなければならないというものです。新しい脆弱性を自律探索できるエージェントは、自身を封じ込める仕組みも攻撃できると想定する必要があります（参照*3）。

おわりに

Geminiの侵入は、演習環境における設定ミスが重なった中で起き、パスワード推測と公開リポジトリの認証情報という2つの経路で実在3社へ波及しました。同じ評価会社の環境では、OpenAI、Anthropic、Metaでも同種の事象が確認されています。特定モデルの問題ではなく、エージェントへの権限設計と評価環境の設計という、構造的な課題として読むべき事例です。

OWASPが過剰な機能・権限・自律性を根本原因として整理しているように、論点は単一の設定ミスではなく権限設計そのものへ広がります。権限と認証情報の扱い、外部通信の既定拒否、高影響アクションへの人間承認という3点が、エージェントへ社内ツールやデータを渡す前の確認点となります。私自身も、生成AIに何かをさせる前には「何をどこまでできる状態にするか」を言語化するところから始めるようにしています。この工程を省くと、後から問題が出たときに原因が特定できなくなります。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
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