Zscaler, Inc.の調査、AI活用でランサムウェア攻撃が加速

Zscaler, Inc.のThreatLabzは、2026年版ランサムウェア レポートを発表しました。
2025年4月から2026年3月までの活動を分析し、データ窃取量が前年比275%以上増加したと報告しました。
経営層を含む高権限ユーザーへの標的化や、生成AIによる攻撃効率化も進んでいます。

記事の概要

ThreatLabzの調査では、ランサムウェアによるデータ窃取量が896.2テラバイトに達しました。
関連するブロックチェーン取引額は3億2,800万米ドルで、平均身代金支払額は43万1,995米ドルでした。
被害者の62%を管理職以上が占め、高い権限や事業上の影響力を持つ従業員を狙う傾向が確認されました。
攻撃者はMicrosoft TeamsやQuick Assistなどの業務ツールを悪用し、ソーシャルエンジニアリングや横展開、データ窃取を進めています。
リークサイトに掲載された被害組織は7,366件で、前年からの減少率は3%にとどまりました。
日本では94組織の被害が確認され、前年比25%増加しました。
日本のAI・機械学習関連トランザクションも2025年に前年比122.8%増加し、企業のAI利用拡大とサイバーリスクが並行して進んでいます。

記事のポイント

1. 窃取データが896.2TB： ランサムウェアによるデータ窃取量は前年比275%以上増加し、896.2テラバイトに達しました。
2. 高権限者を重点標的： 被害者の62%を管理職以上が占め、攻撃者が高い権限を持つ従業員を狙っています。
3. 日本の被害も増加： 日本では94組織の被害が確認され、ランサムウェア被害組織数は前年比25%増加しました。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： AIの利用拡大を成長施策だけで捉えず、管理職など高権限者の利用環境や業務ツールを含め、アクセス制御とデータ流出防止を導入要件に組み込む必要が高まりそうです。
• 同業のサービス提供者： ファイル暗号化の阻止だけでなく、初期侵入後の横展開やデータ窃取までを一連の攻撃として検知・遮断できるかが、サービス選定時の評価軸になっていくと考えられます。
• 経営・セキュリティ部門： 身代金支払いだけでなく、知的財産や顧客情報の流出による事業影響を前提に、AI導入計画と権限管理、侵害時の対応手順を同時に見直すことが求められそうです。

このニュースの背景

企業のAI・機械学習関連トランザクションが増加する一方、攻撃者も生成AIを使って攻撃活動を効率化していると報告されています。
攻撃では、Microsoft TeamsやQuick Assistなど、企業が日常的に使う正規ツールがソーシャルエンジニアリングや横展開に悪用されています。
恐喝の手法はファイル暗号化に限らず、組織の知的財産や顧客情報などを窃取して支払いを迫る方向へ広がっています。
日本でもAI利用の拡大とランサムウェア被害の増加が並行しており、AI活用とサイバーセキュリティを別々に扱いにくい状況になっています。

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