Zscaler ThreatLabz：生成 AI により高度なフィッシングサイトの大量生成が可能に　日本は世界の攻撃対象国トップ 10 入り

※本資料は、米カリフォルニア州にて 2026 年 6 月 10 日（現地時間）に発表したプレス リリースの日本語抄訳版です。

 

ニュースのハイライト
 

• 量より質： 攻撃者が AI を活用して精巧さを高めたフィッシング手法へと戦略を転換した結果、フィッシング攻撃の総数は 2 年連続で 20%減少しました。
   
• サービス業界への攻撃急増： 攻撃者が請求や契約更新といった信頼に基づくワークフローを悪用した結果、サービス業界を標的とした攻撃は 65.5%急増しました。
   
• 暗号化の死角： 現在、フィッシング攻撃の 95.2%が暗号化されたトラフィックに潜んでおり、詳細な TLS 検査機能を備えていない従来のセキュリティスタックを迂回しています。
   
• 「テキストからサイトへ」の武器化： ThreatLabz は、生成 AI によって生成された 413,000 件以上のフィッシング事例を特定し、攻撃者がいかに容易に洗練された悪意のあるサイトを立ち上げるようになったかを証明しました。
   
• 脅威にさらされる MFA：「BlackForce」のような高度なキットが、アクティブなセッションを乗っ取り、多要素認証をリアルタイムで迂回するために展開されています。
   
• 露見した偵察活動：デセプション テレメトリにより、6 か月間で 137 万のユニークな攻撃者 IP から 8,990 万件の敵対的なインタラクションが記録され、侵害に先立つ大規模なスキャンや認証情報の検証が行われていることが明らかになりました。
   
• 日本の状況：日本は暗号化攻撃の標的国ランキングで世界第 9 位となり、日本を標的としたフィッシング試行は約 1,567 万件を記録しました。
   

AI 時代のサイバーセキュリティ プラットフォームを提供する Zscaler, Inc. (NASDAQ: ZS、以下ゼットスケーラー)は本日、2026 年版 ThreatLabz フィッシングと初期アクセスに関するレポートを発表しました。世界最大規模のインライン セキュリティ クラウドから収集された、フィッシング活動、暗号化されたセッション、およびデセプション デコイとのやり取りに及ぶ包括的なテレメトリー データに基づき、本調査ではサイバー犯罪の経済性に根本的な変化が生じていることが明らかになりました。フィッシングの総件数は 2 年連続で減少 (前年比 20%減) した一方で、攻撃の有効性と高度化は急激に高まっています。

攻撃者は、多要素認証(MFA)を回避するために、AI を活用した「テキストからサイト生成」ツールやリアルタイムのセッションハイジャックキットをますます活用しています。特に重要なのは、攻撃者がこれらの高度なキャンペーンを徹底的に隠蔽しており、現在、フィッシング攻撃の 95.2%が暗号化されたトラフィック内に潜んで、従来のセキュリティ スタックを迂回しているという点です。さらに、約 9,000 万件の悪意あるインタラクションを捕捉した、新たに公開されたデセプション テレメトリーによると、攻撃者は最初の侵害が発生するずっと前から、企業の ID やコラボレーション プラットフォームを積極的にスキャンし、探査していることが明らかになりました。

ゼットスケーラーの最高セキュリティ責任者であるディーペン・デサイ(Deepen Desai)は次のように述べています。「私たちは、攻撃者の初期アクセス獲得の手法における戦略的な変化を目の当たりにしています。フィッシングの総件数の減少は、攻撃の後退ではなく進化の兆候なのです。攻撃者は量から質へと戦略を転換し、生成 AI を使って文法の誤りやいかにも誘い文句といった従来の『不審さ』を排除しています。また現在、フィッシングの 95%が暗号化されたトラフィックに隠れており、組織にはもはやこうした TLS トラフィックを検査せずに放置する余裕はありません。発見からデータ流出に至るまでの攻
撃チェーンを断ち切る唯一の方法は、ゼロトラスト アーキテクチャーの導入です。」
 

生成 AI の活用で高精度な初期アクセスを実現する攻撃

本レポートでは、AI が現代の侵入攻撃における主要な原動力となっている実態を浮き彫りにしています。ThreatLabzは、生成 AI によって生成された 413,524 件のサイト インスタンスを特定し、そのうち 10%近くが明示的に悪意のあるものと判定されました。Manus AI、Blackbox AI、Lovable AI といったツールが武器化され、以前は手作業による開発に数日かかっていたような、洗練され、ブランドイメージに忠実なフィッシング ポータルを数分で立ち上げることに利用されています。

こうした生成 AI による誘引手段は、信頼されたワークフローを模倣する点で特に効果的です。サービス業界はこの変化の矢面に立たされ、攻撃者が請求、オンボーディング、サポート契約の更新といった信頼に基づくやり取りを悪用した結果、攻撃件数が前年比 65.5%急増しました。

今回のレポートでは、日本を含む各地域における脅威動向や、業界別の傾向などについても分析しています。
 

日本に関する主な調査結果

日本は暗号化された攻撃の標的国ランキングで世界第 9 位となりました。また、日本を標的としたフィッシング試行件数は 1,567 万 855 件に達し、アジア太平洋地域全体の 10.84%を占めています。

その他の調査結果

• 世界的な動向： 米国は依然としてメール フィッシング攻撃の主要な標的であり続けています。ブラジルではフィッシング ホスティングが 2,522%急増し、世界トップ 5 の発信地となりました。
   
• 業界別内訳： 製造業と政府機関は依然として電子メールによるフィッシング攻撃の主要な標的であり、攻撃者が高価値な機密情報を狙う中、政府機関への攻撃件数は 50%増加しました。
   
• 認証情報窃取のトレンド： Microsoft と Google はフィッシング攻撃で最も模倣されるブランドであり、企業のID システムを侵害することに引き続き焦点が当てられています。
   
• 検知回避： 暗号化は今やサイバー犯罪者にとって標準的手法となっており、悪意のある活動の 87%がHTTPS 経由で配信されています。
   
• 敵対的なスキャン活動： 攻撃者は偵察のために正規のクラウド インフラストラクチャーを活用しており、121,000 件以上のユニークなパブリック クラウド ホスト型 IP を使用して環境を調査しています。
  
   

デセプション技術で明らかになった攻撃者の意図

世界中のデコイから収集されたゼットスケーラーのテレメトリー データによると、137 万件の異なる攻撃元 IP アドレスから約9,000 万件の敵対的なインタラクションが捕捉されました。このデータは、攻撃者がコラボレーションおよび ID プラットフォームを積極的に探査し、弱点を見つけ出そうとしていること、また、どのような防御策が有効かという仮説を検証していることまた、どのような防御策が有効かという仮説を検証していることを裏付けています。

侵害への経路を軽減
 

1. 攻撃対象領域の発見を最小限に抑える：クラウド経由のプロキシの背後にアプリケーションを隠すことで露出を低減すると同時に、デセプション技術を活用して、スキャン、探査、認証情報の検証試行といった偵察行動を早期に検知します。
    
2. 初期侵害の排除を支援：AI を活用したインライン検査(完全な TLS/SSL 検査を含む)により、AI 対応のフィッシング攻撃やセッションベースの攻撃をブロックし、暗号化されたトラフィックに潜む脅威を可視化します。
    
3. ラテラル ムーブメントを阻止：ユーザーをアプリケーションに直接接続し、ゼロトラストのアクセス制御を適用することで、攻撃者が単一の足掛かりからより広範な環境へ移動するのを防ぎます。
    
4. データ損失を防止：AI を活用したデータ保護により、転送中の機密データを特定し、不正な共有や流出を防止することで、侵害による影響を軽減します。
   
    

調査結果や組織のセキュリティ保護に向けたベスト プラクティスについてさらに詳しく知りたい場合は、2026 年版ThreatLabz フィッシングと初期アクセスに関するレポートの全文を
/jp/campaign/threatlabz-phishing-initial-access-reportからダウンロードしてください。

調査方法
 

ThreatLabz は、Zscaler Zero Trust Exchange から毎日 500 兆件以上のシグナルを分析し、1 日あたり90 億件以上の脅威をブロックしています。本レポートは、2025 年 1 月から 12 月にかけて収集されたデータに基づき、2025 年 10 月から 2026 年 3 月にかけて観測されたデセプション テレメトリーのデータで補完されています。