近年、企業やサービスへの不正アクセス、情報漏えい、ランサムウェア被害などが繰り返し報じられています。
そして2026年、サイバーセキュリティを取り巻く環境には、AIの普及という新たな変化も加わりました。
今回は最近のサイバー攻撃で何が起きているのかを整理しながら、個人でWebサイトを運営する私たちにできる対策も考えてみたいと思います。
国内で相次ぐ不正アクセス。何が起きている？
2026年10月8日、国内のセキュリティ対応組織であるJPCERT/CCが、相次ぐ不正アクセスについて注意喚起を発表しました（10月9日更新）。
国内の複数の組織で、個人情報などの漏えいにつながる不正アクセスが公表されていました。一般利用者向けのサービスだけでなく、管理・運用に利用されるシステムでも被害が確認されています。
JPCERT/CCは、当時得られている技術的な情報が限定的であることを断ったうえで、システムの点検や対策を呼びかけました。
さらに10月15日には、攻撃元サーバーの調査結果が公開されました。
そこで確認されたのが、攻撃者によるAIを使った既知の脆弱性のスキャンや、APIを経由した攻撃です。
APIとは、アプリケーション同士が情報をやり取りするための仕組みのこと。多くのWebサービスやスマートフォンアプリで利用されています。
ただし、調査されたすべての攻撃がAIで実行されたわけではありません。また、相次いだ被害がすべて同じ攻撃手法によるものだと確定したわけでもありません。
重要なのは、攻撃活動の一部にAIが実際に使われていたという事実です。
AIの進化は、攻撃する側にも恩恵を与える
2026年1月、IPA（情報処理推進機構）が公表した「情報セキュリティ10大脅威 2026」の組織編では、次の項目が上位に並びました。
| 順位 |
組織向け脅威 |
| 1位 |
ランサム攻撃による被害 |
| 2位 |
サプライチェーンや委託先を狙った攻撃 |
| 3位 |
AIの利用をめぐるサイバーリスク |
| 4位 |
システムの脆弱性を悪用した攻撃 |
出典：IPA「情報セキュリティ10大脅威 2026」組織編。順位は脅威の危険度を直接比較したものではありません。
注目したいのが、3位の「AIの利用をめぐるサイバーリスク」。この項目は2026年に初めて選出されました。
AI関連のリスクには、AIを悪用した攻撃だけでなく、利用者による意図しない情報漏えいや、AIの出力を十分に検証しないことで生じる問題なども含まれます。
AIは攻撃側だけの道具ではありません。プログラムの点検、コードレビュー、ログの分析など、防御側にも活用の余地があります。ただしAIの判断だけで安全性を保証できるわけではなく、人間による検証は必要です。
現実的には、不審なアクセスの検知、記録の保全、分析、遮断や通知、必要に応じた専門機関への相談や情報提供といった段階的な対応が考えられます。攻撃元のIPアドレスが分かっても、それだけで実際の人物を特定できるわけではありません。
個人サイトだから安全、とは限らない
イメージ画像（AI生成）。実際の攻撃の様子や画面ではありません。
サイバー攻撃というと、大企業や金融機関などが狙われるイメージがあります。
しかし、Webサイトへの攻撃は、必ずしも特定の企業を狙って行われるわけではありません。
インターネット上のサービスを機械的に調査し、脆弱性や設定ミスが存在するシステムを探す攻撃もあります。つまり、知名度が低いからといって、必ずしも安全とは限らないのです。
特にユーザー登録やランキング、データ保存などの機能を持つサイトでは、管理する情報や機能に応じた対策が必要になります。個人開発だからこそ、機能を追加するたびに安全性も見直していきたいところです。
個人開発者ができる5つのセキュリティ対策
それでは、具体的に何から始めればよいのでしょうか。大がかりなシステムを導入する前に、基本的な対策を徹底することが重要です。
1. 管理アカウントを守る
多要素認証を有効にし、使い回しのないパスワードを設定します。サイトそのものだけでなく、開発や運用に利用するサービスのアカウントも保護対象です。
2. ソフトウェアを更新する
利用するライブラリやサービスの脆弱性情報を確認し、必要な更新を行います。更新前に互換性を調べ、不具合が起きないようにすることも大切です。
3. アクセス権限を最小限にする
ユーザーやプログラムが、必要以上の情報にアクセスできないようにします。一部の機能に問題が起きても、被害が広がりにくい設計を目指します。
4. 不審なアクセスを検知する
ログや監視機能を利用し、普段と違う挙動に気づける環境を整えます。大量アクセスやエラーの急増を早期に発見できれば、対応もしやすくなります。
5. 復旧できるように備える
バックアップを取得するだけでなく、実際に復元できることも確認します。問題が起きたときに、サービスを安全な状態へ戻すための手順も準備しておきましょう。
セキュリティ対策は一度実施すれば終わり、というものではありません。新しい脆弱性は継続的に発見され、攻撃手法も変化します。定期的な点検が欠かせないのです。
Yuna Orbitでもセキュリティを見直してみる
イメージ画像（AI生成）。Yuna Orbitの実際の監視画面ではありません。
私たちが運営するYuna Orbitも、記事の公開だけでなく、ゲームやユーザー向けの機能を持つWebサイトです。
今後もコンテンツや機能を増やしていく予定だからこそ、安全性について継続的に考えていく必要があります。
そこで今回、AIのゆなと一緒にセキュリティ対策を見直すことにしました。確認するのは、アカウントの保護、アクセス制御、データの管理、脆弱性への対応、問題が起きた際の復旧方法などです。
なお、セキュリティ上の理由から、内部構成の詳細や具体的な設定内容については公開を控えます。
今後の検討案の一つが、AIを使った監視システムです。不審なアクセスを検知し、記録を分析して管理者へ通知する。必要なら、関係機関への報告に役立つ情報を整理する。
ただし、これは現時点で構想であり、Yuna Orbitに自動防御AIが導入済みという意味ではありません。
監視の仕組みって、全部自作する必要がある？
Webサイトの監視に使える「Better Stack」
今回調べて気になったのが、Webサービスの監視やログ管理などを提供する Better Stack です。
公式ドキュメントによると、稼働監視、ログ管理、インシデント対応、アラートなどの機能を提供しています。
- 稼働監視： WebサイトやAPIが正常に応答するかをチェック
- ログ管理： アプリケーションの記録を集約して調査に活用
- アラート： 監視条件に応じた異常や障害を管理者へ通知
- 運用支援： 発生した問題への対応をチームで整理
監視の土台を一から開発せずに済む可能性がある一方、Better Stackだけですべてのサイバー攻撃を検知・遮断できるわけではありません。 防御機能は別途考える必要があり、ログの連携や通知条件などの設定も必要です。
外部サービスにログを送信する際は、個人情報や認証情報が不用意に混ざらないよう、取り扱いにも注意が必要です。
Yuna Orbitでも、導入候補の一つとして検討したいと思います。現段階では正式な導入や運用評価はしていません。
Better Stack公式サイトを見る
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まとめ：AI時代は、作る側も守る側も進化する
AIによって、以前は専門知識が必要だった作業の一部が身近になり、個人でもさまざまなサービスを開発できる時代になりました。その一方で、攻撃する側も同じ技術を利用できます。
だからこそ、便利さを追求するだけでなく、安全性についても考えていく必要があります。私たちもAIを活用してWebサイトを開発・運営しているからこそ、今回のニュースは他人事ではありません。
作ることも、守ることも。
AIと一緒に挑戦できる時代だからこそ、私たちも一歩ずつ取り組んでいきたいと思います。
参考資料
