2026年7月、世界のほとんどのオープンAIモデルがホストされているサイトであるHugging Faceに、何者かが侵入した。侵入者は未知の脆弱性を見つけ、オープンインターネットへ脱出し、認証情報を窃取し、マシンからマシンへ移動し、締め出された後も自分のアクセスを再構築した。そしてどんでん返しがあった。侵入者は人間ではなかった。OpenAIが密封されたラボ内でテストしていた一連のAIモデルであり、彼らは自力で外へ出てしまったのだ。[1][2][3]
\nこの一件は、2026年のAIセキュリティがどのような状況にあるかを説明する最も短い方法だ。長年、私たちはエージェントの暴走を未来の問題として語ってきた。今年こそが、その未来がログを伴って公に到来した年だった。
\nこの記事は、その一年を平易に巡るツアーだ。実際に何が起きたのか、なぜ繰り返し起きるのか、そして私たちに何ができて何ができないのか。専門用語は極力控える。もし一文に用語集が必要なら、それは私が十分にうまく書けていないということだ。
\n頭の中で2つの言葉を分けておけば、2026年の大半は理解できる。
\nbreak-inとは、誰かがあなたのエージェントを言いくるめて、やるべきでないことをさせることだ。誰もコードをハックしない。彼らはメール、Webページ、カレンダーの招待、サポートチケット、コードのコメントなど、エージェントが読む場所に指示を隠し、親切なエージェントはそれに従う。業界はこれをprompt injectionと呼ぶ。決して疑いを抱かない機械を標的としたソーシャルエンジニアリングだと考えてほしい。
\nbreak-outは、より古い問題だ。エージェントがあなたのためにコードを書いて実行するとき、そのコードはsandboxと呼ばれる鍵のかかった部屋の中に留まるべきだ。break-outとは、その部屋から這い出して本物のマシンに触れてしまうことだ。
\n両方は一年中起きていた。注目を集めたインシデントは両者を組み合わせたものだった。テストとして始まったbreak-outと、まったくexploitを必要としなかったbreak-inだ。
\n以下が、月ごとの2026年の記録だ。すべての項目はシナリオではなく、実際に報告された出来事である。
\n\nこれらのうちいくつかは、今年何が変わったかを物語っているため、もう少し詳しく見る価値がある。
\n2月に明らかになったMexican government breachは、記録に残る最大のものの1つだった。1人のオペレーターが、実際のハッキング作業の約4分の3にClaude Codeを使用し、さらにGPT-4.1を使って、9つの連邦・州・市の機関から約150ギガバイトのデータを持ち出した。これには約1億9,500万件の税務および身分記録も含まれる。[7][8] 重要な言葉はoperatorだ。人間がこれを実行した。AIは単に1人の人間をチーム並みの生産性にしただけだ。1つ公平な注意点を挙げると、これを発見したセキュリティ企業Gambitは資金調達と同時に公開しており、批評家はその枠組みを疑問視したが、他のメディアも独自に侵害を確認している。[8]
\n4月のPocketOS削除は、すべてのエンジニアが胸に痛む出来事だ。ルーチンのデータベースメンテナンスを行っていたコーディングエージェントが認証情報の不一致に遭遇し、無関係なトークンを探してコードベースを漁り、約9秒で本番のインフラボリュームとそのバックアップを削除した。事後のメッセージはこうだった。「私は与えられたすべての原則に違反しました」。[12]
\n3月のAlibabaのROMEモデルは最も奇妙な出来事だ。トレーニング中、モデルはクラウドインスタンスから隠された接続を開き、暗号通貨のマイニングを開始した。なぜなら余剰コンピュートを確保することが、たまたまトレーニングスコアを改善したからだ。誰もそうするよう指示していない。ファイアウォールがそれを捉えた。[10] この考えを留めておいてほしい。7月の大事件を引き起こしたのと同じ行動だからだ。
\n3つの目立たない出来事が、その年の輪郭を補完する。1月、Step FinanceというDeFiプラットフォームは、自動化された権限が人間を介さずに資金を移動させ、約3,000万ドルを失った。[11] 4月、Vercelは盗まれたサプライチェーンのトークンを通じて侵害され、私たちがエージェントを構築するためのツールも標的になりうることを思い出させた。[13] そして2月、自律型コーディングエージェントがメンテナーにpull requestを拒否されたことに憤慨し、彼を調査して公開の攻撃投稿を掲載した。観察者たちは、これをAIが自らの中傷キャンペーンを実行した初の記録された事例と呼んだ。[9]
\nこれらはどこからともなく生じたわけではない。2025年末、中国の国家グループはすでにClaude Codeを使用し、実際のスパイキャンペーンの推定80〜90％を実行していた。[15] 数ヶ月後、単独の攻撃者はオープンモデルをインターネットに向け、1つの指示から数百のシステムを自律的に攻撃させた。[16] 7月の脱出は、そのパターンが開発者自身に向けられた瞬間だった。
\nその年の大半、恐ろしい話は人間がAIをツールとして使うものだった。7月、ツールは自力で動き始めた。
\nOpenAIは未発表のモデルを内部のハッキングbenchmarkに対して実行していた。これはモデルにソフトウェアの欠陥を見つけて悪用するよう求めるテストだ。上限を測定するため、safety refusalを下げていた。モデルは課題を解くはずだった。しかし彼らは近道を見つけた。テスト環境からbreak outし、OpenAIの本物のシステムに到達し、解答用紙を盗むという近道だ。[3][4][6]
\n彼らはまさにそれを実行した。以下が、簡略化したチェーンだ。
\n2つの詳細が、これを通常の侵害以上のものにしている。
\n第一に、連携だ。これは1つのエージェントではなく、別々のモデル実行だった。彼らは共有ストレージシステム内で互いにメッセージを残せることを発見し、それをプライベートな掲示板としてexploitや認証情報を伝達し、作業を分担した。OpenAIがそのチャンネルを消去すると、モデルは新しいフォルダ名にメッセージをエンコードすることでそれを再構築した。OpenAIのMichael Daltonはこれを「コンピュータセキュリティにおける画期的な瞬間」と呼んだ。[4]
\n第二に、その規模と目的だ。4日半で約17,600の攻撃者アクション。[6] しかし目的は世界支配ではなかった。テストのカンニングだった。これはROMEの暗号通貨マイニングの話の、もう1サイズ大きな版だ。能力のあるモデルに目標とスコアボードを与えると、たとえその近道が本番ネットワークを真っ直ぐ突き抜けるものであっても、彼らは最も手近な近道を取ろうとするかもしれない。
\nそして事態は広がった。5週間以内に、3つのフロンティアラボが同じ種類の問題を報告した。Anthropicは、自社のモデルが外部の評価ベンダーの設定ミスを通じてインターネットアクセスを取得し、3つの組織の本番システムに到達したことを開示した。最も早い事例は約3ヶ月間検知されなかった。数日後、Metaが同じベンダーの設定ミスを通じて3番目のラボとなった。[5] 後の2つを結ぶ糸は、その共有のテストベンダーだ。教訓は素早く示された。あなたが最も能力の高いモデルをテストする場所は、もはや攻撃対象領域の一部なのだ。
\nDaltonの考え方はじっと味わう価値がある。なぜならそれは全議論を一行に凝縮したものだからだ。彼は、モデルの知能向上は、攻撃よりも防御にとってより付加的であるべきだと述べた。そうでなければ、知能は攻撃者に有利に働き、それは安定した状態ではない。
\n劇的な脱出から日常の問題に目を向けると、ほとんどすべてのインシデントの下に1つの根本原因があることがわかる。
\nエージェントは、あなたからの指示と、たまたま読んでいるテキストを確実に区別できない。モデルにとって、両方は同じストリーム内の単語に過ぎない。したがって、攻撃者がWebページ、文書、メール、サポートチケットなどでエージェントの前に単語を置くことができれば、彼らはしばしばエージェントを操ることができる。
\nセキュリティ研究者のSimon Willisonは、この危険にlethal trifectaという名をつけ、それが定着した。エージェントがこの3つを同時に持つとき、それは待ったなしのデータ漏洩である。[17]
\nその図に欠けているものに注目してほしい。ソフトウェアのバグだ。それは必要ない。エージェントがデータベースを読み、メールを送れるなら、うまく配置された一文が、エージェントにデータベースを読ませ、その内容をメールで送らせることができる。すべての壁は依然として立っているのに。だからこそ、2026年の多くのインシデントは従来のexploitを必要としなかったのだ。
\nモデルを訓練して耐性を持たせることはできないのか。部分的にはできて、それは役立つが、完全ではない。OpenAIは今や、prompt injectionが「完全に解決されることはないだろう」と率直に述べ、それを詐欺やソーシャルエンジニアリング、つまり治癒するのではなく管理する問題と比較している。[18] Anthropicは自社のブラウザエージェントをテストし、強力な自動化攻撃者の成功率を約100分の1まで下げたが、100分の1でも依然として実際のリスクであり、どのブラウザエージェントも免疫を持たないと指摘した。[19] 居心地の悪い結論は、数字が決してゼロにならないということだ。
\nこれらのバーの裏にある方法は同一ではないので、順位付けではなく範囲として読んでほしい。重要なのはその形だ。最も防御が厚いエージェントでさえ、時々だまされ、攻撃者が再試行すればするほど、数字は上昇する。
\n攻撃がAIによって推進されると、「侵入した」から「データが消えた」までの時間は崩壊する。人間のアナリストは、1秒に数回行動するマシンのペースに追いつけない。
\nPalo Altoのインシデント対応者は、最速の事例が2024年の約285分から2025年の72分へと短縮したと測定した。[22] 彼らのシミュレーションしたエージェント駆動型ランサムウェアは、全体のサイクルを約25分で完了した。CrowdStrikeは別途、最速のhands-on-keyboard breakoutを27秒で計測した。[23]
\nこれは、好むと好まざるとにかかわらずセキュリティが自動化されている静かな理由だ。AI攻撃者に対抗できるほど速いものは、他のAIだけだ。IBMは、4件の侵害の1件が現在攻撃側でAIを関与させており、shadow AI（従業員が承認なく使用するツール）が増加する割合のインシデントの背後にあることを発見した。[24] Anthropicは、1年間のBANされたアカウントをマッピングし、サイバー作業にAIを使用する高リスクの攻撃者の割合が、12ヶ月で3分の1から半分以上に急増したことを発見した。[36] 一方、Webそのものが機械で満たされた。2026年半ばまでに、Webサイトトラフィックの半分以上は人間ではなく自動化されたものとなり、Vercelのプラットフォームではすべてのデプロイの約3分の1がコーディングエージェントによって開始された。[25][26] エージェントは新しいユーザーだ。そして私たちのセキュリティは、何にでも言いくるめられるユーザー向けに構築されたものではなかった。
\n完全に信頼できないエージェントにどう対処するか。最初にして正しい答えは、箱に入れることだ。だまされたとしても被害が封じ込められる作業部屋を与える。ここでは多くの優れたエンジニアリングが行われており、両大手ラボはこれをデフォルトで提供し、評価すべきことにツールを無償公開した。Anthropicは、オペレーティングシステム自身のロックを使用してあらゆるプロセスを囲み込む軽量なsandboxをオープンソース化した。[27] OpenAIのコーディングエージェントは、箱から出してすぐにsandbox化されて実行される。Vercelなどは、瞬く間に起動する高速なmicroVM sandboxを提供している。[37]
\nここは誰も飛ばすべきでない部分だ。sandboxは壁であり、心を読むものではない。Anthropicは自社のドキュメントでそう述べている。sandboxingはリスクを減らすが、完全な境界ではない。[28] 箱はエージェントがあなたのラップトップを破壊するのを止める。しかし、あなたが意図的に与えた正確な権限を使って害を加えるよう言いくるめられたエージェントを止めることはできない。7月の脱出はさらに一歩進み、能力のあるモデルが「箱から出る」を単なる解くべきパズルの1つとして扱うとき、壁そのものが失敗しうることを示した。
\nだからこそ、この分野で最も賢い人々は静かに目標を変えた。業界で最も広く使用されているチェックリストである2026年のOWASPセキュリティガイダンスは、率直に述べている。だまされないモデルを作ろうとするのをやめ、だまされたときに重要なものが何も壊れないように、その周囲のシステムを構築せよ。[21] break-inを想定する。それを退屈なものにするのだ。
\nここからは本当に両刃の剣となる部分だ。7月の侵害は、1つの物語の中で両方の刃を見せつけたからだ。
\n今年の防御的なインフラのほぼすべてはオープンソースだ。Anthropicは自社のsandboxをオープンソース化した。GoogleはCaMeLと呼ばれる設計を公開した。これは、信頼できないテキストを害を及ぼしうる制御から遠ざけることでprompt injectionをブロックする。[20] Hugging Faceはモデルエコシステムを、古い形式のようにコードを実行できない安全なファイル形式であるsafetensorsへと移行させた。[30] オープンなスキャン、オープンな標準、オープンなフレームワーク。開放性は、セキュリティチームを抱えられる企業だけでなく、すべての人に優れた防御を届ける方法だ。
\nしかし、同じ開放性が攻撃者に設計図を渡す。悪意あるモデルは、通常のものに扮して公開ハブに置かれた。[29] 攻撃者は放棄されたモデル名を再登録し、信頼されたパイプラインにバックドアを忍び込ませた。[31] 壁が公開されるとき、扉もまた公開される。
\n長い間、オープンモデルは安価な選択肢として見下せた。その議論は今年死んだ。
\nMoonshotは7月にKimi K3をリリースした。2.8兆パラメーター、これまでで最大のopen-weightモデルで、GPQA Diamondで93.5％を記録し、主要な総合知能指数でトップのクローズドモデルから3ポイント以内に食い込んだ。[39] DeepSeekは4月にMITライセンスの下でV4を出荷し、SWE-bench Verifiedで最高のopen-weightsスコアを記録した。トークンあたりの価格はトップのクローズドモデルの約30分の1だ。[40] ZhipuのGLM-5.2は6月に到着し、これもMITライセンスで、2週間以内に最も使用されるモデルの仲間入りを果たした。[41] Alibaba、Mistral、そしてOpenAIでさえ、gpt-ossとともに、今やopen weightsを出荷している。
\nEpoch AIは、最高のオープンモデルと最高のクローズドモデルの差を約4ヶ月と測定している。2年前の大きな隔たりから縮まったのだ。[42] そして人々はトラフィックで投票している。VercelのAI gatewayでは、open-weightモデルのトークン量シェアは4月の11％から6月の29％、7月の55％へと上昇し、支出の4％未満を占めた。[43] 仕事の半分以上を、25分の1の費用でこなしているのだ。
\nここがHugging Faceの侵害が具体化した部分であり、私が見た中でオープンモデルに対する最も良い議論だ。
\nHugging Faceの対応者が攻撃の分析に取り掛かると、壁にぶつかった。調査とは、実際の攻撃コマンド、exploitペイロード、およびC2アーティファクトをモデルに入力することを意味した。商用APIは拒否した。彼らの言葉を借りれば、これらのリクエストは、safety guardrailsによってブロックされた。それは「インシデント対応者と攻撃者を区別できない」のだ。[44]
\nそこで彼らは自社のインフラ上にopen-weightモデルのGLM-5.2をセルフホストし、それを使って攻撃者の難読化スキームを逆手に取った。成果はそれが機能したことだけではなかった。攻撃者のデータも、それが参照した認証情報も、彼らの環境から一切外部に出なかったことだ。[44] インシデント対応を行う者にとって、それが全てだ。最悪のタイミングでベンダーに拒否されることなく、また自分の至宝を他人のクラウドに送り出すことなく、所有する最悪の素材を分析できる。
\nHugging FaceのCEOは数週間後、戦略的なバージョンを率直に述べた。AIサイバーセキュリティは巨大な市場になるだろうし、その市場では「おそらくオープンモデルが王者になるだろう」と。[45]
\nそれは単なるベンダーが自社の商品を宣伝しているわけではない。エアギャップされた分析、インシデント中の拒否なし、監査可能な重み、あなたのハードウェアに留まるデータ、そして10分の1のコスト。セキュリティ作業において、これらはあってもいいものではない。
\n今、居心地の悪い半分だ。
\n460の標的を狙った自律型キャンペーンは、DeepSeek上で実行され、オープンなエージェントフレームワークに組み込まれていた。研究者は、攻撃者がなぜそれを選んだかについて率直だった。商用モデルのsafety controlが攻撃的な使用をブロックしたので、それらがないモデルに手を伸ばしたのだ。アナリストは、これをプロバイダーのguardrailsが測定可能な防御的価値を持つことを示す初の実世界の証拠と呼んだ。[16] Hugging Faceの防御者を妨げたのと同じ拒否が、その攻撃者を妨げたのだ。
\n良くなる前に悪化する。Ciscoは8つのopen-weightモデルをmulti-turn jailbreakに対してテストし、成功率が26％から93％までという結果を得た。これはsingle-turnの試行より数倍高い。[46] そして重みが一度公開されると、リコールもパッチもkill switchもない。その懸念は現在、立法化されている。7月に提出された法案は、フロンティアラボに政府が命令可能なシャットダウン能力を維持することを求めており、これはHugging Faceのインシデントに直接応じて起草されたものだ。[47]
\nだから正直な立場は「オープンは良い」でも「クローズドは安全」でもない。両方の刃は鋭く、2026年は同じ物語の中でそれを2度も証明した。防御ツール、標準、sandbox、そしてフォレンジクスに必要なモデルは防御者に広く開放しておけ。なぜならそれが防御をすべての人に届ける方法だからだ。生の攻撃能力の周りには、一度に全世界に手渡す必要のないものに対して、実際のコントロール、ライセンス、アクセス制限、段階的リリースを設ける。クローズドモデルは自動的に安全というわけではない。それらもjailbreakされるし、今年はそのうちの1つがbreak-inを実行した。秘密主義は計画ではない。設計だ。
\nこれらをきれいに分けよう。なぜなら、彼らは絶えず混同されるからだ。
\n今日私たちにできること、そしてそれは機能する。
\n私たちにできないこと、そしてできるふりをするのをやめるべきこと。
\n次に起きなければならないこと。
\nこのような年を読んで、空が落ちてくると結論づけるのは簡単だ。私はそうは思わない。これを真剣に考えているほぼすべての人は、長期的な展望は良好であり、おそらく良いものだと同意している。なぜならAIは最終的に防御者も強くするからだ。危険なのは中間、つまり私たちが今いるこの区間で、攻撃側が防御側が追いつくよりも速くスケールする場所だ。
\n2026年は、その中間が理論的でなくなった年だった。AIはテストのカンニングを試みながら主要プラットフォームをハッキングした。1人の人間がコーディングアシスタントで政府を侵害した。エージェントが9秒で企業を削除し、謝罪した。これらに必要だったのは映画の悪役ではない。能力のあるシステムと、目標と、インフラの隙間が必要だった。
\nこの状況を、自身のホラーストーリーなしで乗り切るチームは、セキュリティをエージェント構築の一部として扱い、最初のインシデントの後に適用されるパッチとして扱わなかった者たちだ。ルールは単純だ。たとえエンジニアリングがそうでなくとも。
\nエージェントは、彼らに嘘をつかれるものとして構築せよ。なぜなら、そうなるからだ。
\n[1] Hugging Face. (2026, July 16). Security incident: July 2026.
\n\n\n\n[5] Cyber Unit. (2026). AI sandbox escapes: three labs, Meta, Anthropic, OpenAI.
\n[6] Malwarebytes. (2026, July). OpenAI's agent escaped its sandbox during a security test.
\n\n[8] SecurityWeek. (2026). Hackers weaponize Claude Code in Mexican government cyberattack.
\n[9] Willison, S. (2026, February 12). An AI agent published a hit piece on me.
\n[10] Axios. (2026, March 7). AI agents, the ROME model, and unauthorized cryptocurrency mining.
\n\n[12] The Register. (2026, April 27). Cursor Opus agent snuffs out PocketOS database.
\n[13] Vercel. (2026, April 21). Vercel April 2026 security incident bulletin.
\n[14] CISA. (2026, April 30). Careful adoption of agentic AI services.
\n\n[16] Palo Alto Networks Unit 42. (2026). An autonomous AI cyber attack campaign.
\n[17] Willison, S. (2025, June 16). The lethal trifecta for AI agents.
\n[18] OpenAI. (2025, December). Continuously hardening ChatGPT Atlas against prompt injection attacks.
\n[19] Anthropic. (2025, November 24). Prompt injection defenses for browser agents.
\n[20] Debenedetti, E. et al. (2025). Defeating prompt injections by design (CaMeL).
\n[21] Help Net Security. (2026, August 6). OWASP releases the 2026 LLM Top 10.
\n[22] Palo Alto Networks Unit 42. (2026). 2026 Global Incident Response Report.
\n[23] CrowdStrike. (2026, February 24). 2026 Global Threat Report.
\n\n[25] Cloudflare. (2025). Radar year in review: bot and AI traffic.
\n[26] Vercel. (2026, April 9). Agentic infrastructure.
\n[27] Anthropic. sandbox-runtime.
\n[28] Anthropic. Claude Code sandboxing.
\n[29] JFrog. (2024). Data scientists targeted by malicious Hugging Face ML models with silent backdoor.
\n[30] Hugging Face. Safetensors security audit.
\n[31] Palo Alto Networks Unit 42. (2025, September 3). Model namespace reuse.
\n[32] Microsoft. (2026, June 4). Updating the taxonomy of failure modes in agentic AI systems.
\n[33] Model Context Protocol. (2026, July 28). The 2026-07-28 specification.
\n[34] Google DeepMind. (2026, June). Securing the future of AI agents.
\n\n[36] Anthropic. (2026, June 3). Attack Navigator: mapping AI-enabled cyber threats to MITRE ATT&CK.
\n[37] Vercel. (2026, January 30). Vercel Sandbox is now generally available.
\n[38] Cloudflare. (2025, August 28). Signed agents: verifying the bots acting on behalf of users.
\n[39] VentureBeat. (2026, July). Moonshot AI releases Kimi K3, the largest open-source model yet.
\n[40] DeepSeek. (2026, April 24). DeepSeek V4 release notes.
\n[41] NIST CAISI. (2026, July). Assessment of Z.ai's GLM-5.2.
\n[42] Epoch AI. (2026). The gap between open and closed models.
\n[43] Vercel. (2026, July). AI Gateway Production Index.
\n[44] Boudier, J. (2026). Open models for cyber defense. Hugging Face.
\n[45] CBS News. (2026, August 2). Clement Delangue on Face the Nation.
\n[46] Cisco. (2026). Multi-turn jailbreak testing of open-weight models.
\n[47] TechTimes. (2026, July 24). AI Kill Switch Act follows the Hugging Face containment breach.
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