変革の波に乗れるか？企業・自治体のAI導入戦略

概要

企業や自治体に

おける

生成AIの

活用状況、

その効果と

課題

そして

社会人の

リスキリング

(＝学び直し）の

必要性について

様々な観点から

説明する。

 

 企業における生成AIの活用事例

＜大和証券＞

 

全社員

約9,000人を

対象に

チャットGPTを

導入し、

海外企業の

決算発表の要約

などに活用する。

 

これにより、

年間

計8万時間の

業務効率化を

実現した。

 

＜パナソニックHD＞

 

生成AIの

基盤技術となる

大規模言語モデル

(＝LLM)を

社内専用に構築し、

ベテラン社員の

技術や

ノウハウの

伝承に活用した。

 

デジタル・

AI技術

センターの

所長は、

キャプチャー

技術や

インタビュー

などを

組み合わせて

ベテランの

技術を

学習させ、

若手が

必要な時に

情報を

引き出せる

ようにしたい

と述べている。

 

＜サイバー

　エージェント＞

 

社内向けの

生成AI研修の

内容を

リスキリングや

コンサルティング

の

サービスとして

外部に提供した。

 

＜ストックマーク＞

 

パナソニックHDと

協業し、

社内専用の

大規模言語

モデル構築を

発表した。

 

自治体における生成AIの活用事例

＜山形市＞

 

通信アプリ

「LINE」

を活用し、

生成AIと

専門スタッフに

よる

「ハイブリッド

形式」

で24時間、

市民の

悩み相談を

受け付ける

「つながり

よりそい

チャット」

の運用を開始した。

 

＜三豊市＞

 

チャットGPTを

利用した

ごみ出し案内の

導入を断念した。

 

理由は

実証実験で

正答率が目標に

届かなかった

ためである。

 

生成AI活用における課題

先ずは、

中小企業の

状況である。

 

大半の

中小企業が

生成AIの

活用に

取り組めて

いない。

 

帝国

データバンクの

調査によると、

生成AIを

活用している

中小企業は

わずか10.3%

である。

 

理由として

資金面の問題が

指摘されている。

 

次に

人材不足で

ある。

 

各企業に

言える事だが

生成AIを

使いこなせる

社員をいかに

増やすかが

課題である。

 

続いて

正確性の

問題点を

あげる。

 

生成AIが

生成する

回答には

不正確な点が

あるため、

二重チェック

などによる

正確性の担保が

必要となる。

 

更に

スキル格差の

問題点をあげる。

 

同じ企業の

社員でも、

生成AIを

活用する

意識やスキルに

差がある。

 

これは、相当

大きな問題点

である。

 

社会人のリスキリングの必要性

パーソル

総合研究所の

調査によると、

所属する企業で

生成AIを

活用するには

リスキリングが

不可欠だと

回答した人は

66.4%。

 

それ故、

A会社では、

社会人向けの

生成AI

リスキリング講座

を提供。

 

また

B社では、

定額制

学習サービス

の中で

生成AI関連の

コンテンツを

提供した。

 

専門家の意見

関西学院大の

教授は、

生成AIは

既存の業務を

補助する形で

使われている

ため、

現状では

効率化には

なっても、

業績に

大きな差を

つけるほどの

ものではない

と指摘する。

 

また、

パーソル

総合研究所の

シニア

コンサルタントは、

企業や自治体に

とって

生成AIを

活用しない

選択肢はなく、

割り切って

使っていく

姿勢も必要だ

と述べている。

 

具体的な例

大和証券の例では、

海外企業の

決算発表の要約に

チャットGPTを

活用することで、

社員は

深夜に起きて

決算情報を

確認する必要が

なくなり、

朝一番で顧客に

情報提供できる

ようになった。

 

これは、

業務効率化

だけでなく、

社員の

ワークライフ

バランスの改善

にもつながる。

 

パナソニック

HDの例では、

ベテラン社員の

技術や

ノウハウを

生成AIに

学習させる事で、

若手社員は

いつでも

必要な情報を

引き出せる

ようになる。

 

これは、

人材育成

だけでなく、

技術伝承の

効率化にも

つながる。

 

山形市の例では、

生成AIを

活用した

悩み相談

サービスを

提供することで、

市民は

24時間

いつでも

相談できる

ようになった。

 

これは、

市民サービスの

向上だけでなく、

行政の効率化にも

つながる。

 

総合

生成AIは、

企業や自治体に

とって、

業務効率化や

人材育成、

市民サービス向上

など、

さまざまな

メリットを

もたらす

可能性を

秘めている。

 

しかし、

その活用には、

人材育成や

正確性の確保など、

さまざまな課題を

克服する必要が

ある。

 

それから、

社会人の

リスキリングは、

生成AIを

活用するために

不可欠である。

 

企業や個人は、

積極的に

リスキリングに

取り組み、

生成AIを

使いこなせる

人材を育成して

いく必要がある。

 

深井ITゼミナール

 

AIエンジニアになるための必須スキルをフルコースで指導

 

米中AI競争の行方と日本の展望

AI分野の「知識蒸留」とは？

米中AI競争の陰で

日本はどう生きる

のか？

 

「知識蒸留」と

「蒸留」の

例え話から

考える。

 

AI分野の

「知識蒸留」

とは、

大規模なAI

(＝教師モデル）

から、

コンパクトな

データを

小型AI

(＝生徒モデル）

が、学習する

仕組みの事で

ある。

 

生徒モデルは

教師モデルの

知識を

効率的に

吸収し、

精度を

維持しながらも

高速な処理を

実現する。

 

この仕組みを

何かに

例えるなら

「家庭教師」

が、妥当な

イメージだと

言える。

 

知識蒸留は、

まるで

家庭教師が

生徒に

マンツーマンで

教える状況に

似ている。

 

生徒は、

先生

(＝教師モデル）

の知識を

効率的に

学び、

短時間で実力を

つけることが

出来るのである。

 

ここで、

「蒸留」という

言葉の由来に

ついて

触れてみる。

 

「蒸留」

という言葉は、

「混合物の液体を

加熱して

特定の成分を

取り出す」

という意味に加え、

「物事の精髄だけを

取り出す」

という意味もある。

 

歴史的には、

150年前、

福澤諭吉は

人材育成に関して

「蒸留」

という言葉を

用いた。

 

彼は、多くの人を

教育しても、

その中で

真に才能を

発揮できるのは

ごく一部である

ということを、

「酒造り」に

例えた。

 

この酒造りと

教育論の内容を

端的に記すと

以下のように

なる。

 

1. 原料選び

＝教育の基礎

 

2. 米を蒸す

＝思考力の養成

 

3. 麹造り

＝専門知識の習得

 

4. 発酵

＝多様性の尊重

 

5. ろ過

＝批判的思考力の

育成

 

6. 火入れ

＝継続的な努力

 

＊福澤諭吉の

教育論に関して、

詳しく学習

されたい方は、

深井進学公務員

ゼミナールの

ホームページに

「福澤諭吉の教育論」

というブログがある

ので、参考にして

貰いたい。

 

福澤諭吉の教育論

 

 

米中AI競争と日本の立ち位置

AI分野では、

米国と中国が

激しい競争を

繰り広げている。

 

大規模な

AI開発には

多大な

資金と人材が

必要であり、

日本は両国に

比べて不利な

状況である。

 

では、

日本の活路は

何処にあるのか？

 

日本が武器に

できる材料として

中小企業がある。

 

日本の中小企業には、

大規模ではないから

こそ、得意な分野が

ある。

 

例えば、

特定の産業に

特化したAIや、

日本語に特化

したAIなど、

ニッチな分野で

独自の技術を

開発することで、

活路を見出す事が

できる。

 

但し、これには

資金が不可欠で

あるため、政府の

助成金などの援助が

必要である。

 

中国のDeepSeekについて

DeepSeekは、

中国発の

AI(人工知能)企業

であり、特に

大規模言語モデル

(＝LLM）の開発で

注目されている。

 

DeepSeekの

主な特徴を

以下に示す。

 

➀ 高い性能

 

DeepSeekが

開発したLLMは、

OpenAIの

ChatGPTに

匹敵する性能を

持つ、

と評価されている。

 

特に、

数学やコーディング

といった分野では、

ChatGPTを上回る

結果を出している。

 

➁低コスト

 

DeepSeekの

LLMは、

他の

大規模言語モデル

と比較して、

学習コストが

大幅に低い事が

特徴である。

 

これにより、

中小企業や

研究機関でも

利用しやすく

なっている。

 

③オープンソース

 

DeepSeekは、

一部のモデルを

オープンソース

として

公開している。

 

これにより、

研究者や開発者は

自由に

DeepSeekの技術

を利用し、

改良することが

できる。

 

また、

DeepSeekのLLMは、

教育分野での活用が

期待されている。

 

例えば、

生徒の質問に

答えたり、

宿題の添削をする

ことが可能である。

 

また、

DeepSeekの技術は、

医療分野での応用も

期待されている。

 

例えば、

患者の症状を

分析し、

適切な治療法を

提案する事が

可能である。

 

以上の事から、

これからの

展望として

DeepSeekは、

今後も

大規模言語

モデルの

開発に注力

していく

と考えられる。

 

また、

その技術を

様々な分野に

応用していく

事が期待される。

 

とはいえ、

DeepSeekは、

中国の企業で

あるため、

中国政府の

影響下にある

可能性が高い。

 

そのため、

利用にあたっては、

その点を考慮する

必要が大いにある。

 

「ディープシーク」事件から学ぶこと

中国の

ベンチャー企業が、

アメリカの

「チャットGPT」

に、匹敵する

AIモデルを、

10分の1の

コストで

作り上げた事が

話題となった。

 

この背景には、

中国側が

アメリカ製品の

知識を不正に

利用した疑いが

ある。

 

とはいえ、

新しい技術が

登場すると、

その影響や変化に

警戒するのは

当然である。

 

しかし、

警戒するだけで

なく、

技術革新の

可能性を理解し、

活用する方法を

考えることも

重要である。

 

総合

AI分野における

日本の課題は

多いが、

中小企業には

独自の技術で

勝負できる

チャンスが

ある。

 

米中間のAI競争を

冷静に見つめながら、

日本の強みを

活かした戦略を

立てることが

重要である。

 

深井ITゼミナール

 

AIエンジニアになるための必須スキルをフルコースで指導

 

 

生成AIの正体➁

はじめに

今回は、AIに関して

どんな歴史があり、

社会や人類と

どう関わり、

今後、

どう関わって

いくのかを

「生成AIの正体➀」

と

「生成AIの正体➁」

という

2パターンで記した。

 

どちらでも構わない

ので、読者には、

自由に選んで

読んで貰いたい。

 

AIブームの変遷と生成AIの登場

AI研究は、

1950年代から

始まり、

何度かの

ブームと

低迷期を

繰り返して

きた。

 

過去のブーム

では、

AIが

特定のタスク

(チェス、

文章理解など）

において、

人間を超える

能力を示す

ことが

注目されたが、

社会全体を

大きく

変えるまでには

至らなかった。

 

しかし、

2010年代

からの

ディープ

ラーニング

の登場により、

AIの性能は

飛躍的に

向上した。

 

特に、

2022年に

OpenAIが

公開した

ChatGPTは、

自然な

文章生成能力で

世界を驚かせ、

生成AIブームを

巻き起こた。

 

生成AIとは何か？

生成AIは、

既存のデータから

学習し、

新たなコンテンツ

(文章、画像、

音楽など）

を生成する

AIである。

 

従来のAIは、

与えられた

データに

基づいて回答を

検索したり、

予測したりする

能力に優れて

いたが、

生成AIは、

創造的な

作業を行う

ことができる。

 

例えば、

ChatGPTは、

まるで、

人間と会話して

いるかのように、

自然な文章で

質問に答えたり、

文章を作成したり

することができる。

 

また、

画像生成AI

(Stable Diffusion

など）は、

テキストによる

指示に基づいて、

様々な画像を

生成することが

できる。

 

生成AIが社会にもたらす変革

生成AIは、

ビジネス、

医療、

教育、

エンターテイ

メントなど、

様々な分野に

大きな影響を

与え始めている。

 

➀ビジネス

 

議事録作成、

メール作成、

翻訳、

データ分析など、

様々な業務を

効率化する事が

できる。

 

➁医療

 

診断支援、

新薬開発、

患者ケアなど、

医療現場の

負担を軽減し、

より質の高い

医療を提供する

ことが

期待されている。

 

③教育

 

個別学習

プランの作成、

質問応答、

採点など、

教育現場の

効率化に

貢献し、

より効果的な

教育を実現する

可能性がある。

 

④エンター

テイメント

 

音楽生成、

ゲーム開発、

映像制作など、

新たな

表現方法を

生み出し、

エンター

テイメント

の可能性を

広げる。

 

生成AIの課題と対策

生成AIは、

多くの可能性を

秘めている

一方で、

いくつかの

課題も抱えて

いる。

 

➀倫理的な問題

 

差別的な

コンテンツや

虚偽情報を

生成する

可能性がある。

 

➁著作権侵害

 

他の著作物を

無断で利用する

可能性がある。

 

③情報漏洩

 

機密情報や

個人情報を

学習してしまう

可能性がある。

 

これらの課題を

解決するために、

技術開発と

ともに、

倫理的な

ガイドラインや

法的な

規制の整備が

急務となって

いる。

 

総合

生成AIは、

社会に大きな

変革を

もたらす

可能性を

秘めた技術

である。

 

その一方で、

倫理的な

問題や

著作権侵害

などの課題も

抱えている。

 

生成AIを

最大限に

活用し、

その恩恵を

社会全体に

もたらす

ためには、

技術開発と

ともに、

課題解決に

向けた

取り組みが

不可欠である。

 

政府、

企業、

研究機関、

そして

一般市民が

協力し、

生成AIと

共存する

社会を築いて

いく必要がある。

 

深井ITゼミナール

 

AIエンジニアになるための必須スキルをフルコースで指導

 

生成AIの正体➀

はじめに

今回は、AIに関して

どんな歴史があり、

社会や人類と

どう関わり、

今後、

どう関わって

いくのかを

「生成AIの正体➀」

と

「生成AIの正体➁」

という

2パターンで記した。

 

どちらでも構わない

ので、読者には、

自由に選んで

読んで貰いたい。

 

AIを巡る主な出来事

AIの歴史は、

1940年代に遡る。

 

➀1946年

 

アメリカで

世界初の

コンピューター

「ENIAC」

が、完成する。

 

これは、

AI研究の基盤

となる

計算能力を

提供した。

 

➁1956年

 

ダートマス会議で

「人工知能(AI)」

という言葉が

正式に提唱される。

 

この会議には、

ジョン・マッカーシー、

マービン・ミンスキー

など、

後のAI研究を

牽引する人物が

集まった。

 

③1972年

 

アメリカで

診断支援AI

「MYCIN」

が、登場する。

 

これは、

医療分野における

AIの応用例として

注目された。

 

④1997年

 

IBMの

コンピューター

「ディープ・ブルー」

が、チェスの世界

チャンピオン、

ガルリ・カスパロフに

勝利した。

 

これは、

AIの能力の高さを

世界に示す出来事

となる。

 

⑤2000年代

 

Googleが

自動運転車の

開発に着手した。

 

AIが現実世界の

問題解決に

役立つことが

期待される

ようになる。

 

⑥2016年

 

Google傘下の

AI囲碁ソフト

「AlphaGo」

が、囲碁の

世界トップ

プロ棋士に

勝利した。

 

これは、

AIの学習能力が

人間を超える

可能性を示唆した。

 

⑦ 2022年

 

OpenAIが生成AI

「Chat GPT」

を、公開した。

 

これは、

自然な

文章生成能力を

持つAIとして、

社会に大きな

インパクトを

与えた。

 

⑧2024年

 

人工ニューラル

ネットワークの

研究者が

ノーベル

物理学賞を、

タンパク質の

立体構造予測

AIの開発者が

ノーベル

化学賞を

受賞した。

 

AI研究が

科学分野にも

貢献している

事が示された。

 

飛躍的な進展を支えた技術

AIの進化は、

様々な技術

によって

支えられて

いる。

 

➀ ニューラル

ネットワーク

 

脳の神経回路を

模倣した

情報処理モデル

である。

 

大量のデータ

から学習し、

複雑な

パターンを

認識する事が

できる。

 

➁ディープ

ラーニング

 

ニューラル

ネットワークを

多層化した技術

である。

 

より高度な学習が

可能になり、

画像認識や

自然言語処理

などの分野で

大きな成果を

上げている。

 

③生成AI

 

テキスト、

画像、

音楽

などの

コンテンツを

生成する

AIである。

 

ChatGPTや

画像生成AI

「Stable Diffusion」

などが

代表例である。

 

生成AIがさらに応用を加速

➀ビジネス

 

商品の需要予測、

議事録作成、

顧客対応など、

様々な業務の

効率化に

貢献している。

 

➁産業

 

製品の品質管理、

設備の故障予測、

自動運転など、

生産性向上に

役立っている。

 

③ 医療・介護

 

画像診断の補助、

介護計画の作成、

患者のモニタリング

など、

医療現場の

負担軽減に

貢献している。

 

④生活

 

AIアシスタント、

掃除ロボット、

スマートホーム

など、

私たちの生活を

より便利で

快適にする

製品やサービスが

登場している。

 

⑤防犯

 

空き巣の監視、

イベント会場の

不審者検知など、

安全な社会の実現に

貢献している。

 

⑥交通

 

自動運転、

最適な経路案内

など、

交通システムの

効率化に

役立っている。

 

生成AIの課題

生成AIは、

多くの可能性を

秘めている一方で、

いくつかの課題も

抱えている。

 

➀ 情報漏洩

 

企業の

機密情報や

個人情報が

漏洩する

リスクがある。

 

➁不適切な回答

 

差別的な内容や

偏見を含む回答を

生成する可能性が

ある。

 

③著作権侵害

 

他の著作物を

無断で利用する

可能性がある。

 

これらの課題を

解決するために、

技術開発とともに、

倫理的な問題や

法的な規制に

ついても議論が

進められている。

 

総合

AIは、

私たちの社会に

大きな影響を

与え始めている。

 

生成AIの登場に

より、

その影響は

ますます

拡大していく

に違いない。

 

AIの進化を

正しく理解し、

その恩恵を

最大限に

活かすためには、

技術開発とともに、

倫理的な問題や

社会的な課題に

ついても真剣に

向き合っていく

必要がある。

 

深井ITゼミナール

 

AIエンジニアになるための必須スキルをフルコースで指導

 

 

 

 

「トロイの木馬」・マルウェア感染

マルウェアとは？

マルウェア

(＝Malware)

という言葉は、

悪意のある

ソフトウェア

(＝Malicious

　Software)に

由来し、

いくつかの

変異種を含む、

そのような

ソフトウェアの

総称として

使用されている。

 

ウィルス、

トロイの木馬、

ワーム、

ランサムウェア、

不正な

スパイウェア

などは

マルウェアの

1種である。

 

マルウェアとは、

コンピューター、

プログラム、

デバイス、

ユーザーに

危害を加える

目的で開発された

ソフトウェアを

意味する。

 

マルウェアには、

システムに侵入

して、

その機能に

ダメージを与え、

機能を使用不能

にする。

 

攻撃者は、

通常、

金銭目的で

マルウェアを

開発している。

 

その理由は

盗み出した

コンピューター

リソースや

データを

もとに利益を

得るためである。

 

また、

マルウェア攻撃は

国家主導の

組織的な攻撃の

一環として

行われることも

あり、

政府関係機関や

企業のシステム

に、侵入して

技術情報、

機密情報、

そして

更なる

攻撃のための

情報を

盗み出したり、

電力、

通信

などの重要な

システムを

停止させたり

する。

 

トロイの木馬とは？

この名前は、

ギリシャ神話に

登場する

ギリシャと

トロイとの

戦いで

ギリシャ軍の

オデュッセウスが

考案した

「トロイの木馬」

に由来している。

 

戦いに負けて

いた

ギリシャ軍は

トロイ攻略の

ため

「トロイの木馬」

に、

兵士を潜り込ませ、

一旦、

軍を撤退させる。

 

その後、

戦いに勝利して

いた

トロイ軍の油断

した隙を突いて

ギリシャ軍が

襲撃し、

トロイは滅亡

した。

 

この話のように

ユーザーに

気づかれない

ように

なりすまし

様々な攻撃を

仕掛けるのが

「トロイの木馬」

の、最大の特徴と

なっている。

 

「トロイの木馬」

が、なりすます

ソフトウェア

や

ファイルは、

パソコン用の

スクリーン

セーバー

(＝パソコンや

　スマホで

　一定時間

　使用され

　なかった

　ときに

　自動的に

　表示される

　画像や

　アニメーション）

や、

画像・文章などの

添付ファイル

など

多岐にわたる。

 

「トロイの木馬」感染対策

➀不審なウェブサイト

　へのアクセスに注意

　する

 

ウェブサイトを

開いて

全く無関係な

ページに

リダイレクトした

場合は、直ちに

ページを閉じる

こと。

 

「トロイの木馬」

に、感染する

恐れがある。

 

また、

不審な

ポップアップが

表示された

場合も、すぐに

閉じるように

すること。

 

➁セキュリティ

　ソフトの導入

 

パーソナル

ファイア

ウォール

(＝不正な

　送信を

　判断して

　パソコンを

　保護）

や

ウイルス対策

ソフトを、

導入していれば、

「トロイの木馬」

を、検知・駆除

する事ができる。

 

また、

サイト運営などを

されているケース

では、

WAF

(＝Web

　Application

　Firewal・ワフ）

などの

セキュリティ

製品を導入し、

多層防御する

事も有効である。

 

③提供元が

　不明な

　ソフトウェア

や

　アプリを

　ダウンロード

　しない

 

提供元が不明な

ソフトウェア、

アプリ

を、ダウンロード

してはいけない。

 

これは

スマホでも

同様である。

 

特に

BYOD

「Bring Your

　Own Device」

(＝従業員が

私物として

所有する

　デバイスを

　業務に利用

　する形態

　つまり、

　私的な

　デバイスを

　持ち込む、

　という意味)

を、

実施する場合は、

アプリの使用

や

ダウンロードに

おける基準や

ガイドラインを

明確にする事が

重要である。

 

④定期的に

　OSやアプリ

  の

　アップデート

　を行う

 

「トロイの木馬」

は、OS

(＝コンピューター

　を動かすソフト

　ウェア)

や

アプリ

の脆弱性を悪用

して感染する

ケースもある。

 

脆弱性や

セキュリ

ティホール

(＝情報

　セキュリティを

　脅かす

　コンピューター

　の欠陥）

が、報告された

場合は、

開発者から

提供される

セキュリ

ティパッチ

(脆弱性や

問題点を

 修正する

プログラム)

を必ず適用

すること。

 

トロイの木馬に感染したらどうなる？

➀CPUの使用率が

　上がる

 

「トロイの木馬」

により、

複数の

プログラムが

挙動している

場合は、

CPUの使用率が

上がる。

 

言うまでも無く、

CPUの使用率が

上昇すると、

パソコンの動作が

遅くなる。

 

どのプログラムが

CPUの使用率を

上昇させて

いるかは、

タスク

マネージャー

から

確認できる。

 

➁個人情報の

　流出

 

「トロイ木馬」

に、感染し、

真っ先に

思い浮かぶのは

個人情報の流出

ではないだろうか。

 

アカウント情報

だけでなく、

クレジット

カードも

情報流出すると、

金銭的な被害に

まで及ぶこと

もある。

 

また、

スマホに

感染すると

電話帳内の

個人情報が

奪取され、

第三者も

巻き込む

可能性がある。

 

③不正攻撃の

　踏み台に

　される

 

「トロイの木馬」

に、感染すると、

不正攻撃の

踏み台にされ、

知らぬ間に

加害者に

なることも

ある。

 

1例として

挙げられるのは、

スパムメールの

送信元に

なることである。

 

感染すると、

スパムメールが

大量送信され、

友人だけでなく、

全く知らない人

にも被害を

与えてしまう。

 

また、

パソコンが

遠隔操作され

SNSなどに

不正な投稿が

される事例も

ある。

 

④パソコンが

　突然終了する

 

バッテリーの

劣化

や

メモリの不具合

による原因も

考えられるが、

「トロイの木馬」

に、

感染することで

電源が突然

落ちたり、

再起動を

繰り返す

場合もある。

 

「トロイの木馬」の種類

➀SMS

 

荷物の不在通知を

装った

SMSメッセージも

「トロイの木馬」

の、

攻撃方法の1つで

ある。

 

荷物の不在通知

と共に

貼られたリンクを

タップすると、

マルウェアが

ダウンロード

され、

個人情報に

流出したり、

攻撃の踏み台に

されたりする。

 

➁メール

 

攻撃者

若しくは

既に

感染している

パソコンから、

スパムメールが

送られてくる。

 

メールに添付

されている

ファイルの開封

もしくは

メールに記載

されている

リンクを

クリックすると、

「トロイの木馬」

が、ダウンロード

され、実行される。

 

スマホの場合は、

アプリが

ダウンロード

される。

 

③SNS

 

2008年、

アメリカの

人気SNS

「Habbo」

の、

ユーザーを

狙った

「トロイの木馬」

が、話題になった。

 

これは

「Habboで有名に

　なれる」

という触れ込みで

ファイルを

ダウンロード

させる

というもので

ある。

 

感染により、

パソコンの

キー入力

履歴が

記録され、

外部に

個人情報が

流出する

といった

被害が出た。

 

④脆弱性の悪用

 

メールの

添付ファイルを

開いたり、

ウェブサイトに

接続させ

脆弱性を

悪用して

マルウェアに

感染させる。

 

添付ファイルや

Webは、正常に

表示されるので、

ユーザーは

気づかないうちに

感染してしまう。

 

⑤ウェブサイト

　の改ざん

 

改ざんされた

ウェブサイトに

アクセスする

ことで、

「トロイの木馬」

に、

感染することが

ある。

 

以前は、

アクセス数の

多い

大企業や

官公庁の

ウェブサイトが

標的になって

いたが、

最近では

中小企業の

サイトが

狙われる

ケースも

増えている。

 

⑥アプリ・ソフト

　ウェア

 

近年、

増加している

のが、

アプリや

ソフトウェアを

介した

「トロイの木馬」

である。

 

その1例が

タクシー配車

アプリに

なりすました

「トロイの木馬」

(＝Fake token)

である。

 

「Fake　token」

を、

ダウンロード

すると

銀行口座などの

関連情報が

奪取される。

 

また、

バージョン

アップした

「Fake token」

では、

勝手にSMSを

大量送信させ、

高額通信量を

ユーザーに

支払わせる

機能が追加

されている。

 

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