MSら、AI悪用犯罪基盤EvilTokensを摘発・遮断

米Microsoftは2026年9月22日（現地時間）、司法当局やサイバーセキュリティ業界のパートナー各社と連携し、生成AIを攻撃チェーン全体に組み込んで組織的な詐欺を自動化していたサイバー犯罪基盤「EvilTokens（AIを活用したフィッシング・金融詐欺プラットフォーム）」を摘発し、サービスインフラを遮断したと発表しました。2026年2月の登場以降、医療や金融、教育など世界1万組織以上、1万2,000件超のメールボックスが侵害されるなど急速に拡大していましたが、裁判所の許可に基づくドメイン差し押さえと英警察による運用容疑者の逮捕によって壊滅的な打撃を受けました。

侵入から送金詐欺までをAIで自動化する手口

Microsoftの公式調査報告によると、EvilTokensは従来のフィッシングツールと異なり、アカウント侵害後のデータ解析から詐欺計画の立案まで、あらゆる段階にAIを統合していました。

1. ​デバイスコード認証の悪用​: 正規のサインイン画面を模倣し、被害者に認証コードを入力させることでパスワードなしにアカウントトークンを奪取。セッションやトークンが明示的に失効されない限り、パスワードを変更してもアクセスが維持される仕組みを悪用していました。
2. AIチャットボットによる受信箱解析​: 侵入後、AIツールが数千件のメール履歴を自動走査。組織内の役職・信頼関係、請求書、送金承認プロセスを特定し、送金権限を持つ人物（Money Movers）を抽出します。
3. ​詐欺シナリオとなりすまし文面の自動生成​: 抽出した業務関係を基に、取引先や上長になりすました説得力のある文面を作成し、最適な攻撃タイミングやアプローチを攻撃者に助言していました。

EvilTokensはTelegram上で初期費用1,500ドル、月額500ドルのサブスクリプション型サービス（PhaaS: Phishing-as-a-Service）として販売されていました。プラットフォーム自体もAI支援コーディング（いわゆるバイブコーディング）を活用して構築され、複数の基盤モデルを組み合わせて稼働していたとされています。

国際連携によるインフラ遮断と容疑者逮捕

本作戦は、Microsoftのデジタル犯罪部門（DCU）にとって40件目となる裁判所認可の遮断措置であり、エンドツーエンドでAIを活用した犯罪サービスに対する初の摘発事例となりました。

• ​法的措置とドメイン押収​: 米バージニア州東部地区連邦地方裁判所の認可のもと、医療分野のサイバー脅威共有組織「Health-ISAC」が共同原告として参加。サービス運営に使われていた50のウェブサイトを押収し、150以上の支援ドメインを無効化しました。
• ​業界連携​: Cloudflare、Coinbase、OpenAI、Railway、SpyCloud、Shadowserver Foundation、TRM Labsなどの各社が連携し、ホスティングや暗号資産、モデルAPIの悪用遮断を実施。
• ​英警察による逮捕​: ロンドン警視庁サイバー犯罪チームとの情報共有により、2026年9月11日に英国内で運営に関与した疑いのある男性2名（32歳および38歳）が逮捕されました。

独自価値分析：AI悪用犯罪の進化と組織における防御策

EvilTokensの出現は、サイバー攻撃におけるAIの役割が「単なるフィッシングメールの文面生成」から「組織構造の把握と詐欺プロセスの自動化」へと質的に変化したことを示しています。

従来の標的型攻撃とEvilTokensによるAI攻撃の差異は以下のとおりです。

項目	従来の標的型メール攻撃	EvilTokens（AI統合型攻撃）
アカウント侵入後の調査	人手で数日〜数週間かけてメールを探索	AIが数分で取引関係・送金担当者を特定
なりすまし文面の作成	攻撃者のスキルに依存し不自然さが残る	実際の過去メール文脈を反映した高度な模倣
攻撃者の技術障壁	クラウド認証や組織分析の専門知識が必要	月額制ツールで非熟練者でも即時実行可能
被害組織の発見難度	アカウント侵害後も通常業務に潜伏	認証トークンの悪用によりログ検知を回避

組織に求められる対策

Microsoftは、侵入されたアカウントの内容は「数日ではなく数分で把握される」ことを前提にした対策が必要だと警告しています。具体的には以下の措置が強く推奨されます。

• ​トークンとセッションの強制失効​: パスワード変更だけでなく、関連するすべてのアクティブセッションと認証トークンを管理コンソールから明示的に取り消すこと。
• ​第二の連絡経路での送金確認​: 振込先口座の変更や高額送金の指示を受けた場合、メール返信ではなく、事前に登録された電話番号や対面など別の連絡経路で承認確認を徹底すること。

分析と展望

EvilTokensのインフラは解体されたものの、そのビジネスモデルや攻撃手法そのものは後続の犯罪グループに模倣されるリスクが高いとみられます。攻撃者がAIを使って防御側の隙を突く速度を上げる中、検知・防御側でもAIによる異常検知やログ解析の自律化が急務となっています。

一方で、今回の事案が示す最も重要な教訓は、認証情報の奪取を防ぐ技術的対策に加え、「人間の承認判断プロセスにおける物理的な二重確認」という運用の基本に立ち返ることです。AIによってどれほど巧妙になりすまされた電子文書であっても、電話や直接対話などの別経路検証を組み合わせることで、最終的な資金流出を阻止することが可能になります。

引用元：Microsoft On the Issues