【2026年最新脅威】Microsoft Copilot標的の「Reprompt」攻撃手法が発覚、AIセキュリティの新たな盲点

企業のデジタルトランスフォーメーションが加速する中、AIアシスタントの活用が急速に拡大している一方で、その利便性の陰に潜む新たなセキュリティリスクが浮き彫りになっています。2026年1月14日、セキュリティ企業Varonis Systemsの研究部門であるVaronis Threat Labが、Microsoft Copilotを標的とした革新的な攻撃手法「Reprompt」に関する衝撃的な調査結果を公開しました。この攻撃は、従来のセキュリティ対策では防ぐことが困難な手法で、ワンクリックという極めて簡単な操作でユーザーの機密データを盗み取ることを可能にします。AIが企業活動の中核を担う現代において、この脅威は従来の情報セキュリティの概念を根本から見直す必要性を示唆しています。

Reprompt攻撃の革新的な仕組みとその脅威レベル

Reprompt攻撃は、Microsoft Copilotが持つAI機能の特性を巧妙に悪用した新しいタイプのサイバー攻撃です。この攻撃手法の最も特徴的な点は、既存のセキュリティ制御システムを完全に回避できることにあります。従来のマルウェアやフィッシング攻撃とは根本的に異なり、Reprompt攻撃はCopilotのAIエンジンそのものを攻撃ベクターとして利用するため、一般的なアンチウイルスソフトウェアやファイアウォールでは検知することができません。攻撃者は特別に構築されたプロンプト（指示文）を通じて、Copilotに対してユーザーの許可なく機密情報へのアクセスを指示します。このプロンプトインジェクション技術により、AIアシスタントは攻撃者の意図に従って動作し、本来保護されるべきデータを外部に送信してしまう危険性があります。さらに深刻な問題として、この攻撃はユーザーの単一クリックという極めて簡単な操作で実行可能であり、被害者が攻撃を受けていることに気づくことなく、重要な企業データや個人情報が漏洩する可能性があります。

Microsoft Copilotの普及背景と企業への浸透状況

Microsoft Copilotは、生成AI技術を活用した統合型のデジタルアシスタントとして、企業の生産性向上を目的に開発されました。Office 365やMicrosoft 365のエコシステム内で動作するこのAIツールは、文書作成、データ分析、コミュニケーション支援など、幅広い業務プロセスをサポートしています。特に、自然言語処理技術を活用することで、ユーザーは複雑な操作を覚えることなく、日常的な会話のようなインターフェースでシステムを操作することができます。この利便性により、多くの企業がCopilotを業務効率化のための重要なツールとして導入を進めており、その結果として企業内の機密データへのアクセス権限を持つAIシステムが急速に普及している状況です。しかし、この普及の速度に対して、セキュリティ対策の整備が追いついていないのが現状です。多くの組織では、従来のITセキュリティポリシーがAIシステムの特性を十分に考慮していないため、新たな脅威に対する防御体制が不十分な状態で運用されています。このギャップこそが、Reprompt攻撃のような新しい脅威が成功する土壌を提供していると考えられます。

Varonis Threat Labによる詳細な技術的分析

Varonis Systemsは、データセキュリティとプライバシー保護の分野で長年の実績を持つ企業であり、同社のThreat Labは最新のサイバー脅威に対する研究開発を専門とする部門です。今回の調査では、研究チームが実際にReprompt攻撃のシミュレーションを実施し、その詳細なメカニズムを解明しました。調査結果によると、攻撃者は悪意のあるプロンプトを巧妙に隠蔽することで、Copilotの安全機能をバイパスすることが可能であることが明らかになりました。具体的には、一見無害に見える質問や指示の中に、システムの動作を変更するためのコードや命令を埋め込むことで、AIアシスタントを攻撃者の意図通りに操作することができます。この手法は「プロンプトインジェクション」と呼ばれ、AIシステム特有の脆弱性を突いた新しいタイプの攻撃として注目されています。さらに重要な発見として、この攻撃は従来の認証システムや権限管理システムをそのまま利用するため、システムログ上では正当なユーザーアクティビティとして記録され、事後の検知や分析を困難にする特徴があります。この「見えない攻撃」の性質こそが、Reprompt攻撃の最も危険な側面であると研究チームは指摘しています。

企業データガバナンスへの深刻な影響とリスク評価

Reprompt攻撃の発覚は、企業のデータガバナンス戦略に根本的な見直しを迫る重大な事態です。従来のデータ保護戦略は、外部からの不正侵入を防ぐことに重点を置いていましたが、AIアシスタントが内部システムとして機能する環境では、内部からの情報漏洩リスクにより注意を払う必要があります。特に、Copilotのようなシステムは、ユーザーの業務効率を向上させるために広範囲なデータへのアクセス権限を持っているため、一度攻撃が成功すると、その影響範囲は計り知れないものとなる可能性があります。金融機関、医療機関、法律事務所など、高度な機密性が要求される業界では、顧客情報や機密文書への不正アクセスが発生した場合、法的責任や信頼失墜のリスクに直面することになります。また、GDPR（一般データ保護規則）や日本の個人情報保護法などの規制要件を満たすためには、AIシステムを通じた情報処理プロセスについても適切な管理と監視が必要となります。さらに、サプライチェーン全体でのデータ共有が一般的になっている現代のビジネス環境では、一つの組織での情報漏洩が関連する全ての企業に影響を及ぼす「連鎖的リスク」も考慮しなければなりません。

AIセキュリティの新たなパラダイムと防御戦略

Reprompt攻撃の登場により、従来のサイバーセキュリティの概念では対応できない新たな脅威が現実のものとなりました。この攻撃手法に対抗するためには、AIシステム固有の特性を理解した防御戦略の確立が急務となっています。まず重要なのは、プロンプトインジェクション攻撃を検知するための新しい監視システムの導入です。これには、AIの入出力を継続的に監視し、異常なパターンや予期しない動作を検知する機能が含まれます。また、Copilotのようなシステムに対するアクセス制御をより細分化し、最小権限の原則を徹底することで、攻撃が成功した場合でも被害を最小限に抑える仕組みの構築が必要です。技術的な対策に加えて、従業員への教育も重要な要素となります。AIアシスタントを使用する際の適切な操作方法や、疑わしい動作を発見した場合の報告プロセスについて、定期的な研修を実施することが推奨されます。さらに、インシデント対応計画についても、AI関連の攻撃を想定したシナリオを追加し、迅速かつ効果的な対応を可能にする体制整備が求められています。これらの総合的な対策により、新たな脅威に対する組織的な耐性を向上させることが可能となるでしょう。