Author: 中島 章博

AWS は AES-XTS 復号の最適化された Arm64 アセンブリ実装の形式的検証に成功し、s2n-bignum ライブラリに初の AES アルゴリズムとして追加しました。本記事では、コア演算のアセンブリコードを単純化することで SLOTHY による自動最適化を可能にし、HOL Light 対話型定理証明器を用いて IEEE 1619 仕様への適合を数学的に証明したプロセスを紹介します。暗号文スティーリングや定数時間設計、メモリ安全性の検証についても解説します。

AWS Security Agent の新機能であるフルリポジトリコードレビューのプレビューリリースを発表。コードベース全体に対してコンテキスト認識型のセキュリティ分析を実行し、人間のセキュリティ研究者のように信頼境界やデータフローを推論します。従来の SAST が見逃す不整合や設計レベルの脆弱性を、透明性のある証拠と具体的な修復方法とともに検出します。本記事では仕組みと開発ワークフローへの組み込み方を紹介します。

AWS が Anthropic と共同で取り組む Project Glasswing と Claude Mythos Preview の発表、自律型ペネトレーションテストを実現する AWS Security Agent の一般提供開始、Amazon Bedrock の自動推論によるハルシネーション防止など、AI を活用した大規模セキュリティ防御の最新の取り組みと、脅威が現実化する前に先手を打つ AWS のセキュリティ哲学を紹介します。

AWS Security Agent のオンデマンドペネトレーションテストの一般提供を開始しました。エージェンティック AI を活用した自律型ペネトレーションテストにより、すべてのアプリケーションを対象に、手動テストの数分の一のコストで脆弱性の検出・検証・修復までを実現します。コンテキスト認識型のアプローチにより、単独では見過ごされる脆弱性も検出し、それらの連鎖がもたらす重大なリスクを特定します。本記事では、仕組み、セットアップ手順、料金体系を詳しく解説します。

AWS Security Agent に組み込まれた自動ペネトレーションテストのマルチエージェントアーキテクチャについて解説します。従来は数週間を要していたペネトレーションテストを、専門化された AI エージェント群の連携により自動化し、認証処理、ベースラインスキャン、多段階探索、アサーションベースの検証までを一貫して実行します。単一の脆弱性検出にとどまらず、複数の脆弱性を組み合わせた複雑な連鎖攻撃の検出・検証まで実現する仕組みを紹介します。

Amazon Threat Intelligence が、Cisco Secure Firewall Management Center の重大な脆弱性 CVE-2026-20131 を悪用する Interlock ランサムウェアのキャンペーンを特定しました。調査の結果、この脆弱性は公開の 36 日前からゼロデイとして悪用されていたことが判明しました。攻撃者の設定ミスにより外部に露出していたインフラストラクチャから攻撃ツールキットの全容が明らかになり、本記事ではその技術分析、侵害インジケータ (IoC)、および多層防御の重要性を含む防御の推奨事項を共有します。

AWS では過去 10 年にわたり自動推論を適用する中で、形式的検証されたコードが未検証のコードよりもパフォーマンスに優れることが多いことを確認しています。S3 インデックスサブシステムの開発高速化、IAM 認可エンジンの 50% のパフォーマンス向上、暗号ライブラリのデプロイとコードの高速化という 3 つの事例を通じて、自動推論がシステムの正しさの保証にとどまらず、効率化と保守性の向上にもつながる好循環を紹介します。

自動推論と CPU マイクロアーキテクチャ固有の最適化を組み合わせ、AWS-LC における x25519/Ed25519 楕円曲線暗号の高速化と正当性保証を実現しました。HOL Light 定理証明器による形式的証明で実装の正しさを検証し、AWS Graviton 2、AWS Graviton 3、Intel Ice Lake の 3 つのマイクロアーキテクチャ全体で平均 86% のパフォーマンス向上を達成しています。定数時間実装によるサイドチャネル攻撃対策や、アプリケーションでの活用方法についても紹介します。

Amazon の Automated Reasoning グループが、Graviton チップにおける RSA 署名のスループットを、モンゴメリ乗算やカラツバアルゴリズム、SIMD 命令の活用により鍵サイズに応じて 33～94% 向上させました。さらに、HOL Light 対話型定理証明器と形式的検証済み多倍長整数演算ライブラリ s2n-bignum を用いて最適化コードの機能的正当性を証明し、開発時間の短縮も実現した取り組みを紹介します。

Amazon Threat Intelligence が観測した、AI で強化された脅威アクターによる FortiGate デバイスへの大規模な不正アクセスキャンペーンについて解説します。ロシア語話者の脅威アクターが複数の商用生成 AI サービスを活用し、55 か国以上、600 台超の FortiGate デバイスの認証情報を悪用して内部ネットワークに侵入し、AI が生成した攻撃計画やツールを駆使して Active Directory の侵害やバックアップインフラストラクチャの標的化を行いました。攻撃手法の詳細と、組織が講じるべき防御策および AWS 固有の推奨事項を紹介します。