AIとサイバー攻撃 / 公開情報と法に基づく報告で入れ替わる順位 / 恐喝とAIに揺さぶられる報告制度 / ENISA脅威状況2026 雑感

0　アブストラクト

　サイバー攻撃の被害がどの部門に集中しているかという脅威像は、事象をどの経路で集めるかによって形を変えうる。公開情報を中心に集めたデータでは目立たない医療分野が、法律に基づく報告を集計すると上位に現れるからである。本稿は、報告制度を、見えにくい被害を浮かび上がらせる一方で恐喝やAIに揺さぶられる制度として捉え直し、2026年10月に報告制度が動き出し、病院がその対象に加わりつつある日本の制度設計の論点を整理してみたい。

　比較の軸に置くのは、欧州連合サイバーセキュリティ機関（ENISA）が2026年9月22日に公表した脅威状況報告である。同報告は2025年の8,257件を分析し、公開情報中心のデータでは保健医療が全体の2.7%にとどまる一方、EUのネットワーク・情報セキュリティ指令の後継であるNIS2指令に基づき加盟国が報告した事象では18%を占め、公共行政に次ぐことを示した。恐喝の重心がデータの持ち出しへ移り、報告義務や一般データ保護規則（GDPR）上の義務が支払いの圧力になりうるとの評価や、AIが攻撃の工程を直接担う段階が近いとの見通しも、日本の制度を考える手がかりになりうる。

Ⅰ　脅威の順位は観測の経路で入れ替わる

　ENISAの脅威状況報告は、EU加盟国とEU域内の組織に影響した事象を集計し、脅威の傾向を示す年次報告である。2026年版は対象期間を暦年に改め、2025年1月1日から12月31日までに記録された8,257件を分析したとされている〔注1〕。暦年への切り替えに伴い、前年版と半年分の期間が重なっている点には留意が要るであろう〔注1〕。事象の多くは公開情報から集められ、加盟国やENISAの連携先が匿名化して提供した情報がそこに加わる。作成者自身、公開情報や任意に共有された情報は脅威の全体像を網羅しないと断り、ある脅威の報告が増えても活動が活発になったとは限らず、受け手の関心を映している場合があると注意を促している〔注1〕。数え方の限界を作成者が先に明かしている点は、以下の比較を読む前提として押さえておきたいところであろう。

1　公開情報のデータでは医療は上位5部門に入らない

　ENISAのデータセットで最も多くの事象が記録された部門は全体の31.8%を占める公共行政で、ビジネスサービスが8.5%、運輸が8%、製造業が6.9%、金融・銀行が5.6%で続き、保健医療は2.7%にとどまっている〔注2〕。公共行政の数字を押し上げているのは、政治的・思想的な動機を掲げるハクティビストの集団が仕掛ける、大量の通信を送りつけてサービスを止めるDDoS攻撃であり、公共行政の事象の81.8%を占めるとされる〔注2〕。首位という順位は、被害の深刻さよりも、件数を稼ぎやすい攻撃の性質を映したものと読める。事象の種類で見ても、DDoS攻撃は全体の51.3%に達する。もっとも、ENISAはその多くが大きな影響を残していないと見ており、高度に重要な部門で活動する組織の代表者の間ではDDoS攻撃が雑音と受け止められ、懸念の中心はランサムウェアにあるという調査結果も紹介している〔注2〕。

　公開情報の集計は、攻撃者が自ら名乗り出た事象ほど数えられやすい性質を持つように思われる。ENISA自身、ランサムウェアやDDoS攻撃は実行者が犯行を主張するため見えやすい一方、諜報活動は半年から4年以上遅れて明らかになることが多いと述べている〔注1〕。攻撃者の名乗りが数え方を左右するのであれば、公開情報のデータで上位に並ぶ部門は、攻撃の多い部門であると同時に、攻撃者が誇示したがり、報道の関心が向く部門でもあると読める。病院への攻撃がほかの部門と同じ割合で名乗り出られ、報じられるとは限らない以上、保健医療の2.7%という数字は、被害の少なさとは別の事情を映している可能性がある。

2　NIS2指令に基づく報告では医療が公共行政に次ぐ

　同じ報告書は、公開情報のデータを補う材料として、加盟国がNIS2指令に基づいて報告した2025年の事象の部門別の分布も載せており、2026年7月14日時点で報告された1,954件のうち、公共行政が27%、保健医療が18%、デジタルインフラが12%、銀行が10%、運輸が8%を占め、保健医療は2番目に多い部門となった〔注3〕。二つのデータの食い違いについて、ENISAは報告の対象や閾値などの条件の違いに由来すると説明している〔注3〕。公開情報のデータとの開きは、並べた部門の中で保健医療が最も大きいように見える。

図1　ENISAのデータセットと加盟国のNIS2報告事象における部門別の構成比。ENISA〔注2〕〔注3〕をもとに筆者作成。

　NIS2指令は、必須事業体と重要事業体に重大インシデントの通知を義務づけ、インシデントやサイバー脅威、ニアミスについては任意の通知も認めている〔注4〕。各国の単一窓口は、通知された情報を匿名化して集計した要約報告を3か月ごとにENISAへ提出する〔注4〕。ENISAが示した部門別の分布は、単一窓口から届く要約報告を束ねた数字とみられる。

　保健医療が法に基づく報告の上位に現れるのは、2025年に限ったことではないようである。欧州委員会は、2023年に加盟国が報告した保健医療分野の重大なサイバーセキュリティ・インシデントが309件にのぼり、重要部門の中で最も多かったとして、2025年1月15日に病院と医療提供者のサイバーセキュリティに関する行動計画を示した〔注5〕。数え方の単位は2025年のデータと異なるものの、法に基づく報告の経路では医療の被害が目立つという傾向は、年をまたいで続いていると読める。

　二つのデータを並べると、保健医療の順位の差は誤差の範囲を超えているように見える。とはいえ、ここから医療が他部門より多く攻撃されていると言い切ることは難しい。NIS2の報告事象には悪意ある行為以外を原因とするものも含まれ、悪意ある行為とされた941件についても、約半数は原因が不明と報告されている〔注3〕。母数も数え方も異なる二つの数字から読み取れるのは、医療の被害が、攻撃者の名乗りや報道に頼る観測では見えにくく、法が報告を求める経路に乗ると浮かび上がる性質を持つということであろう。脅威の順位は、攻撃の実態とともに、それを数える制度の設計によっても形づくられると考えることもできよう。

Ⅱ　持ち出し型の恐喝は報告義務を圧力に変えうる

1　恐喝の重心は暗号化からデータの持ち出しへ移っている

　ENISAが金銭目的と分類した活動のうち、ランサムウェアは47.3%を占める〔注6〕。ただ、その中身は変わりつつあるようである。最も活発なランサムウェア集団について公表された手口を集計したところ、攻撃者の指令サーバーとの通信経路を使ったデータの持ち出しが73.3%に上り、データを暗号化して業務を止める手口は13.7%にとどまったとされる〔注6〕。ENISAは、この分布が暗号化から持ち出しと恐喝へと軸足が移っていることを裏づけるものである可能性が高いと見ている〔注6〕。

　保健医療の囲み記事でも、構図は重なって見える。ENISAの整理では、保健医療の脅威は主に不正アクセスによって形づくられ、その中心にある金銭目的の攻撃が46%、そのうちランサムウェアの展開が26.8%を占めた〔注7〕。Stell病院やGers病院センターの事例のように、ランサムウェアが診療の提供に直接の支障を生じさせた例も挙げられており〔注7〕、被害が業務の停止に及びうることがうかがえる。ランサムウェアの犯行声明を部門別に集計すると、保健医療は5.2%で上位5部門に入る〔注7〕。ENISAは病院が狙われる理由までは立ち入っていないが、止まれば命に関わる業務と秘匿性の高い診療情報を併せ持つことが、恐喝の材料として働きやすいとも考えられる。

2　報告義務と制裁への懸念が支払いの圧力として使われうる

　持ち出し型の恐喝は、被害組織が置かれた法的な立場そのものを交渉の材料にしうる。ENISAは、ランサムウェア集団Qilinが「弁護士を呼ぶ」と称する機能を加え、法的な手続が差し迫っているかのように装って被害組織に早い対応を迫っていると紹介する〔注8〕。そのうえで、インシデント報告の義務やGDPR上の義務が、評判の失墜を避けるための支払いを促す要因になっている可能性が高いEUでは、この手口が特に意味を持つと評価している〔注8〕。

　報告義務は本来、被害の情報を集めて同種の攻撃を防ぐための仕組みであるが、攻撃者の側から見れば、被害組織が当局に知られることを恐れる理由として利用されうる。そこに報告制度の逆説が潜んでいるといえそうである。NIS2指令は23条1項で、通知したことのみによって通知した事業体の責任が加重されることはないと定めている〔注9〕。報告と制裁を切り離すこの一文は、恐喝の圧力を弱める方向に働く規定と読むこともできる。それでも、ENISAの評価を踏まえると、明文があってもなお、被害組織の側には報告が不利益につながるという懸念が残っているようにも見える。個人データの漏えいに伴う制裁や評判への影響は、通知の場面を切り出した一文だけでは払拭されにくいのかもしれない。

Ⅲ　AIが攻撃の工程を担うと報告書の原因欄は埋まりにくくなりうる

1　補助的な利用から工程の直接遂行へ移るという見通し

　AIの悪用について、ENISAは、2025年の時点で攻撃者は主として一般向けのAIツールを既存の技能の増強に使っており、これまでにない能力を得る段階には至っていないと整理する〔注10〕。そのうえで近時の例として、AIを支援に用いたクラウドへの侵入が8分で管理者権限に到達したと報じられた事例や、EUで活発なランサムウェア集団がAIのコーディング支援を使って、ランサムウェアを貸し出すサービスの管理画面を開発した例を挙げている〔注10〕。攻撃の速度が人の対応時間を下回りつつあることを示す例と読める。国家と結びつく集団がエージェント型のAIを作戦に用い、限られた数ながら侵入に成功したとするAnthropic社の報告にも、ENISAは触れている〔注10〕。ファイルや認証情報、ブラウザのセッション、開発環境にアクセスできるAIアプリケーションがそれ自体として標的になりつつあるとの指摘もあり〔注10〕、AIは攻撃の道具であると同時に攻撃の入口にもなりうる。

　見通しについて、ENISAは、AIが引き続き主として攻撃の効果を増幅する役割を担うとしつつ、2026年には攻撃の工程のうちAIが直接担う段階が増える可能性が高く、人の関与を外した概念実証が試されることもありうると評価する。そうなれば防御側による検知や攻撃元の特定は難しくなるというのが、ENISAの見立てである〔注10〕。脆弱性の側でも、2025年に識別番号を付して公開された脆弱性は4万8千件を超えて前年比22%増となり、新たに公開された脆弱性が攻撃に使われるまでの期間は縮み続けているとされ〔注11〕、攻撃と防御の時間差はさらに詰まっていくとみるのが自然であろう。

　EUの政策対応として、欧州委員会は2026年7月7日にサイバーセキュリティとAIに関する行動計画を公表した〔注12〕。同計画は、AI法やNIS2指令を含む既存の法的枠組みを補完するものと位置づけられ、エネルギー、運輸、保健医療、金融、公共行政といった重要部門の組織がAIを安全に試験し導入するための試験基盤を設ける方針も掲げている〔注12〕。新たな義務を上乗せするより、既存の法令の実装を通じてAIの攻撃利用に向き合うという選択のようにも見える。

2　原因を特定できない報告は増えうる

　AIが工程の多くを担う攻撃を想定すると、報告制度が集める情報の質にも影響が及びうる。NIS2指令は最終報告に、インシデントを引き起こしたとみられる脅威の種類又は原因を含めるよう求めている〔注13〕。現時点ですでに、悪意ある行為とされた報告事象の約半数は原因が不明とされている〔注3〕。攻撃元の特定が難しくなるというENISAの見通しが当たれば、原因の欄を埋められない報告はさらに増えるであろう。

　時間の面でも同じことがいえそうである。NIS2指令は、認知から24時間以内の早期警告と72時間以内のインシデント通知を経て、通知から1か月以内に最終報告を求める段階を設けている〔注13〕。管理者権限の奪取が分単位で進む事例が報告される状況では、早期警告の段階で伝えられるのは被害の兆候と影響の範囲にとどまり、原因の確定は後の段階に委ねざるを得ない場面が増えるかもしれない。報告の様式や記入の要領が、原因が不明のまま出される報告をどこまで想定しているかは、AIが攻撃に組み込まれていく局面で点検されてよい論点であろう。

Ⅳ　病院が報告制度の対象に入る日本で問われる設計

　日本では、いわゆる能動的サイバー防御を導入するサイバー対処能力強化法、正式には重要電子計算機に対する不正な行為による被害の防止に関する法律が、基幹インフラを担う事業者に報告を義務づける仕組みを設けた。同法5条は、特別社会基盤事業者が特定侵害事象などの発生を認知したときに、所管大臣と内閣総理大臣への報告を義務づけている〔注14〕。この報告制度を含む規定は2026年10月1日に施行されることとされており〔注15〕、本稿の執筆時点では、制度が動き出す直前の段階にあるといえそうである。同法に基づく命令は、認知後速やかな報告と、認知した日から30日以内の報告書の提出を求めている〔注16〕。NIS2指令と比べると、報告の起点を認知に置く点は共通しつつ、期限の刻み方や報告事項の立て方には違いがあるように見える。

　医療分野では、2026年6月17日に公布された経済安全保障推進法の改正法によって、病院が行う医業などが特定社会基盤事業として定めうる事業に加えられた〔注17〕。医療分野の追加は、公布の日から起算して1年6か月を超えない範囲内で政令が定める日に施行される〔注18〕。特別社会基盤事業者は特定社会基盤事業者のうち特定重要電子計算機を使用する者と定義されているため〔注14〕、改正後に指定される病院は、サイバー対処能力強化法の報告義務の対象となりうる。厚生労働省が審議会に示した案では、指定はまず特定機能病院を念頭に置き、改正法の施行時には全国8地方にそれぞれ少なくとも1病院、施行から3年度目までに各都道府県1病院へと段階的に広げる想定とされ、特定重要設備には電子カルテのほか手術部門や集中治療部門に関連する設備を指定する方向で検討が進められていた〔注19〕。

表1　NIS2指令とサイバー対処能力強化法の報告制度の比較。NIS2指令〔注4〕、サイバー対処能力強化法〔注14〕、同法に基づく命令〔注16〕、改正法〔注17〕、厚生労働省資料〔注19〕をもとに筆者作成。

1　病院の被害像は報告の網を張る範囲によって変わりうる

　ENISAの二つのデータが示したのは、同じ部門の被害でも、どの経路で数えるかによって見え方が大きく変わりうるということであった。日本で病院がサイバー対処能力強化法の報告の対象に入るとしても、案の段階で想定されているのは、2025年4月時点で88ある特定機能病院のうち、段階的に指定される一部の病院にとどまる〔注19〕。命令は、事業者が指定を受けた日から6か月以内に生じた事象を報告の対象から外しており〔注16〕、指定の直後は報告が集まりにくい仕組みになっていると読める。同法の報告から見える病院の被害像は、少なくとも当面、規模の大きな一部の病院に偏ったものになる可能性がある。

　指定の外にある病院の被害が官公署に届く経路は、別にある。個人情報保護法は、要配慮個人情報を含む個人データの漏えいなどが発生し、又は発生したおそれがある場合に、個人情報保護委員会への報告を義務づけており、病歴を扱う医療機関の漏えいはこの類型に当たりうる〔注20〕。もっとも、この経路が捉えるのは個人データの漏えいであり、データの持ち出しを伴わずに診療が止まった事案は、この数字には現れにくいように思われる。医療法施行規則14条2項は、病院などの管理者にサイバーセキュリティを確保するための措置を講じることを求めているが、同項が定めるのは措置の義務であって、被害の報告を求める規定とは性格が異なる〔注19〕。

　政府は、DDoS攻撃とランサムウェアの事案について、個人情報保護法に基づく報告や都道府県警察への相談、業法等に基づくインフラ所管省庁への報告に使える共通様式を2025年10月から導入し、窓口の一元化に向けた検討も進めるとしている〔注21〕。経路ごとに分かれて届く報告を同じ項目で束ねる下地は、整いつつあるといえそうである。部門の被害像は網を張る範囲で変わるから、病院の被害を論じる際には、どの経路の数字を見ているのかを明示することが、今後いっそう求められるであろう。

2　報告を集計して公表する運用が見え方の偏りを補いうる

　サイバー対処能力強化法37条は、内閣総理大臣が報告等情報などを整理し分析することを定め、41条は、周知のための情報を提供し、又は公表その他の方法で周知できるとしている〔注14〕。NIS2指令の下では単一窓口からENISAへ3か月ごとに要約報告が届き〔注4〕、ENISAは集まった報告をもとに部門別の分布を示した〔注3〕。日本でも、41条の周知の一環として、匿名化した報告を部門別に集計し定期的に公表する運用がとられれば、公開情報や報道に頼る議論の偏りを補う材料になりうる。公表の頻度や粒度によっては個々の被害組織が特定されるおそれもあるため、集計の単位には配慮が要るであろう。

　AIの関与をどう記録するかも、集計の設計に関わる。人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律、いわゆるAI推進法の16条は、不正な目的又は不適切な方法によるAIの研究開発や活用に伴って国民の権利利益の侵害が生じた事案の分析と、それに基づく対策の検討を国に求めている〔注22〕。AIが工程に組み込まれたサイバー事案は、サイバー対処能力強化法の報告としても、AI推進法に基づく事案分析の素材としても現れうる。報告の項目にAIの関与の有無を記す欄があれば、二つの制度の間で事案の情報を受け渡しやすくなるとも考えられる。ただし、ENISAの見通しどおり攻撃元の特定が難しくなるなら、AIが使われたかどうか自体が分からないまま出される報告も多いであろう。項目を増やすことと、報告する側の負担を抑えることとの均衡は、慎重に探る必要がありそうである。

3　報告が責任の加重につながらないことを明文で示す余地がある

　恐喝の圧力に法制度が手を貸さないための手当ても、論点となりうる。サイバー対処能力強化法は8条で、報告等情報の安全管理と、その事務に従事する職員の秘密保持を定めている〔注14〕。報告された情報が外に漏れないことを制度として担保する規定と読める。他方で、NIS2指令23条1項のように、報告したことのみによって報告者の責任が加重されないことを明示する規定は、同法には見当たらない。

　日本法の下で報告が直ちに責任の加重を招くわけではないとして、明文がないことの実務上の意味は限られるとみる立場もありうる。それでも、Qilinの手口が示すように、恐喝者が突くのは法的な帰結そのものより、被害組織が抱く不確かさであるように思われる。病院が報告の対象に加わる局面で、報告が不利益な取扱いにつながらないことを指針や運用の説明で明らかにしておくことは、攻撃者が示す期限から被害組織の判断を切り離す手段の一つになりうる。同法附則7条は、通信情報の取得などに関する規定の施行後3年を目途として、特定侵害事象等の報告を含む状況について検討を加え、必要があると認めるときは所要の措置を講ずることを政府に求めており〔注14〕、明文化の要否もその際の検討事項に加えることが考えられる。

Ⅴ　むすびにかえて

　ENISAの2026年版報告から浮かぶのは、サイバー脅威の全体像が、攻撃の実態とそれを数える仕組みの双方によって形づくられるという構図である。公開情報の集計では上位に見えない医療が、NIS2指令に基づく報告では公共行政に次ぐ位置に現れた。報告制度は、見えにくい被害を浮かび上がらせる働きを持つといえそうである。その一方で、持ち出し型の恐喝の下では被害組織への圧力の材料として使われうるし、AIが攻撃の工程を担うようになれば、原因の記録という面で精度を問われることにもなるであろう。

　日本は、2026年10月にサイバー対処能力強化法の報告制度を動かし、経済安全保障推進法の改正によって病院をその対象に迎え入れようとしている。誰に報告を求めるかという範囲の選択と、集まった報告をどう集計して示し、報告と責任の関係をどう説明するかという運用の選択は、今後の日本で医療の被害がどう見え、どこに対策の資源が向かうかを左右しうる。制度が動き出す前後のこの時期に、報告の網の張り方そのものを論点として意識しておく意味は小さくないであろう。詳細は、原典をご確認いただきたい。

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