概要 AWSは8月19日、欧州（ロンドン）リージョン（eu-west-2）に4つ目のアベイラビリティーゾーン「eu-west-2d」を新設したと発表した。新しいゾーンでは、Amazon EC2の汎用インスタンスに加え、Trn3やP6といった次世代のAI/ML向けアクセラレーテッドインスタンスの容量が提供される。これにより、ロンドンリージョンでアプリケーションを4つのアベイラビリティーゾーンに分散配置できるようになり、耐障害性と高可用性がさらに強化される。 技術的な詳細 新設されたeu-west-2dでは、AWS Trainiumベースの次世代インスタンスであるTrn3や、最新世代のGPUインスタンスであるP6が利用可能になる。ロンドンリージョンのAI/MLチームは、これら最新のアクセラレータを使ってモデルのトレーニングや推論ワークロードを実行できるようになる。新しいインフラはAWSマネジメントコンソール、API、既存のツール群にシームレスに統合されており、利用にあたって設定変更は不要。料金体系も既存のロンドンリージョンの価格がそのまま適用される。詳細情報は、AWSのグローバルインフラストラクチャに関するドキュメントやBuilder Center、EC2 Trainiumの解説ページなどで確認できる。

概要 Microsoftは、クラウドセキュリティ態勢管理(CSPM)製品「Microsoft Defender for Cloud」のマルチクラウド対応を拡大し、AWSおよびGoogle Cloud向けに約90の新しいリソースタイプと200以上のセキュリティ推奨事項を一般提供(GA)として追加したと発表した。Azure・AWS・GCPにまたがるハイブリッド/マルチクラウド環境を単一のコンソールから一元的に可視化・管理できるようにすることが狙いで、複数のクラウド基盤を併用する組織に対して、一貫したセキュリティ可視性とポスチャー管理を提供する。 新規対応リソースと推奨事項 今回のアップデートでは、コンピュート、データベース、ストレージ、分析、ネットワーキング、ID、シークレット管理、DevOps、AI/ML関連サービスといった幅広い領域にわたり、新たなリソースタイプの検出とポスチャー評価が可能になった。新しく対応したAWS・GCPのリソースは、Defender for Cloudの「アセットインベントリ」機能上で自動的に検出・可視化されるようになる。また、これらの新規対応リソースにおける設定ミスやセキュリティ上のギャップを特定するため、200件を超える新しい推奨事項が追加された。 ID・アクセス管理の強化 セキュリティ機能の強化として、過剰な権限を持つID、リスクの高い権限設定、脆弱な認証方式、権限昇格経路の評価にも改善が加えられた。特にクラウドインフラストラクチャ権限管理(CIEM)のロジックが刷新され、従来のサインイン履歴ベースの評価から、実際の権限利用状況(エンタイトルメント利用)に基づくID リスク評価へと移行した。評価には過去90日間の利用実績を遡って参照する仕組みが採用されており、実態に即したリスク判定が可能になっているという。 今後の展望 マルチクラウド環境の運用は年々複雑化しており、クラウドごとに異なるセキュリティツールや可視性のギャップが、組織全体のリスク管理を難しくする要因となってきた。今回のGA提供により、Azureを中心に据えつつAWSやGoogle Cloudも併用する企業にとって、単一のダッシュボードから横断的にセキュリティ態勢を把握・改善できる環境がさらに整うことになる。Microsoftは今後もDefender for Cloudの対応リソース範囲や検出ロジックの拡充を継続する方針とみられ、マルチクラウドセキュリティ市場における競争力強化を図る狙いがあるとみられる。

概要 Check Point Researchは、Black Hat USA 2026およびDEF CON 34において、Windows Defenderに組み込まれた正規の署名済みドライバ「BTR.sys」（Boot-Time Removal、ブート時修復ドライバ）を悪用し、起動時にカーネルレベルで任意のファイル・レジストリ操作を実行できる手法「BTR Reforged」を発表した。BTR.sysは本来、ロックされたマルウェアコンポーネントなど再起動が必要なファイルを安全に削除するためにDefenderが利用する正規機能で、MpEngine.dllの「BOOTTIMETOOL」リソースとして埋め込まれ、Windows 7からWindows 11 25H2まで全バージョンに存在する。研究者らはこの機能のプロトコルをリバースエンジニアリングし、Defender自身のセキュリティバイナリ（WdFilter.sysやMsMpEng.exeなど）を削除できることを実証した。ゼロデイ脆弱性ではなく正規機能の悪用にあたるためCVEは付与されておらず、MSRCは緊急のサービス提供基準を満たさないと判断している。 技術的な詳細 BTR.sysの設定データはRC4ストリーム暗号（ハードコードされた256バイトの共通鍵）で保護され、修正版CRC-32で整合性が検証された上でAlternate Data Stream（ADS）に格納される。この鍵は少なくとも18種類確認されている64ビット署名済みバージョンすべてで共通しているため、研究者らは概念実証ツール「BTR_CLI」を用いてドライバを抽出し、暗号化された操作トランザクションを独自に構築できることを示した。この手法により、ファイル・ディレクトリの削除や移動、レジストリキー・値の削除や任意の値の書き込みといった操作をカーネルモード（Ring 0）から実行可能になる。特に危険視されているのが「Golden Window」と呼ばれるタイミングで、ドライバを「Boot Bus Extender」グループでStart=1（System起動時）に設定すると、ファイルシステムは書き込み可能な状態になっている一方でセキュリティサービスはまだ起動していない隙間が生じ、この間にDefender自身を含むセキュリティ製品のバイナリを削除できてしまう。悪用には管理者権限とSeLoadDriverPrivilegeが必要なため、いわゆる「LOLDriver」（環境寄生型ドライバ)の一種として分類される。 Microsoftの対応と検出策 MSRCはこの手法について、悪用に管理者権限を要することを理由に「即時のサービス提供基準を満たさない」と判断した。研究者が公開した概念実証ツール「BTR_CLI」のGitHubリポジトリには「パッチ予定なし」との記載があるが、これはMicrosoftが公式に確認した内容ではない。今のところ実際の攻撃での悪用は報告されていない。防御側の対策としては、ADS（代替データストリーム)の作成監視（SysmonのイベントID 15）、System（PID 4）プロセスによる想定外のファイル削除の監視、不審なドライバロードのコンテキスト分析などが有効とされる。研究者らは、この事例が事件対応調査の過程で偶然発見されたと説明しており、信頼されているセキュリティ基盤コンポーネント自体が、意図せず攻撃者に悪用されうるカーネル操作のプリミティブになり得ることを示す事例として注目されている。

概要 Nature誌が報じたプレプリント調査により、生物医学分野の論文の約9割に大規模言語モデル(LLM)使用の痕跡が見られることが明らかになった。2025年に発表された論文では77%、2024年発表分では52%でAI利用の兆候が確認され、わずか1年の間に科学出版へのAI浸透が急速に進んでいる実態が浮き彫りになった。抄録のみを対象とした2024年分の分析では13.5%だったが、より感度の高い検出手法を用いると31%まで上昇するといい、手法によって推定値が大きく変わることも示された。 調査手法 研究チームは、言語モデルが文章生成時に統計的に使用しやすい特定の単語の出現頻度を分析することで、AIによる執筆支援の痕跡を検出した。コンピュータ科学者のDmitry Kobak氏は、より感度の高い手法を用いることで、従来よりも直接的で精度の高い推定値が得られると説明している。この手法はPubMed Centralのリポジトリに収録された論文を対象に適用された。 セクションごとの使用実態 論文内のセクション別にAI使用の痕跡を分析したところ、明確な差異が見られた。考察(ディスカッション)部分では78%と高い割合でAI使用の兆候が確認された一方、結果(リザルト)部分でも58%に達した。研究者らは特に結果部分でのAI使用について懸念を示している。これは、言語モデルがデータを捏造(ハルシネーション)する傾向があるためで、実験結果そのものの記述にAIが関与している場合、科学的な正確性や再現性に影響を及ぼしかねないという指摘だ。 今後の展望 社会学者のKyle Siler氏は、生成AIはすでに科学出版のプロセスに深く組み込まれており、後戻りすることはないとの見方を示し、「チューブから出た歯磨き粉は元に戻らない」と比喩した。この見解は、2025年に実施された別の調査で71%の研究者が論文執筆の支援にAIを利用していると回答した結果とも一致している。AIの活用が既成事実化しつつある中、今後は結果の捏造リスクや査読プロセスでの検証体制など、科学的信頼性を担保するための対応が課題となりそうだ。

概要 Kasperskyは2026年6月、中国・深圳の駆動控制科技（Shenzhen Driving Control Technology）が製造するDoFunブランドのAndroid車載インフォテインメント機器（ヘッドユニット）を標的とした、車載機器としては初めて確認されるマルウェア感染チェーンを発見した。同社はこの攻撃を、BADBOXエコシステムに関連する「MoYu Group」によるものと高い確度で特定している。感染した機器は広告詐欺やレジデンシャルプロキシボットネットのノードとして悪用されており、ナビゲーションやオーディオ、一部の車両設定を制御するこれらのアフターマーケット機器がサプライチェーン経由で侵害された点が特徴的だ。DoFun側はKasperskyからの通報を受け、問題を修正したという。 感染経路 攻撃者は、端末の分析データ収集とソフトウェアアップデートを担う正規のシステムアプリ「TWCore」（パッケージ名 com.tw.core）を悪用した。具体的には、cardoor[.]cn でホストされるMQTTメッセージブローカーを操作し、正規のアップデート配信経路を通じて不正なAPKファイルをインストールさせる。その際、既存アプリのチェックを回避する installNotExists フラグが利用されており、ユーザーが正規の更新だと信じて疑わない形でマルウェアが仕込まれる仕組みになっている。 マルウェアの構成と機能 感染チェーンは多段階構成で、第1段階のドロッパー「JarService」がXOR暗号化されたペイロードを展開する。第2段階のローダーは端末情報（画面解像度、機種、Wi-Fi SSID、MACアドレスなど）をC2サーバーへ送信し、単バイトおよび浮動小数点XORキーで暗号化された次段階ペイロードのダウンロードリンクを受信する。第3段階は「クリッカー／リバースプロキシローダー」として90分ごとに /cpc/api/task にHTTP POSTでポーリングし、SharedPreferences APIにJSON形式で保存された設定に基づき、クリップボード操作、WebView内でのJavaScript実行、任意コードのダウンロード実行、ブラウザのディープリンク起動など9種類のコマンドを処理する。さらに loadlib2 コマンドにより、IPTVアプリでも過去に確認された「zhima」リバースプロキシモジュールを読み込み、感染端末をレジデンシャルプロキシとして稼働させる。 Kasperskyはペイロードのバージョン管理から「dex3.57」から「dex3.68」までの7種の異なる第3段階ペイロードと、8種のzhimaモジュールの亜種を確認しており、長期間にわたり活動が継続・更新されてきたことがうかがえる。C2インフラとしては kshahnd[.]sbs、mdsjhd[.]sbs、nmnsny[.]sbs、kookjar[.]com などの .sbs ドメインや複数のIPアドレスが利用されている。 攻撃主体の特定 Kasperskyは、スレッド名「mosdk-host-loader」がMoYu Group関連インフラと一致すること、関連マルウェア内のサービス名に「Moyu」への言及が見られること、既知のMoYu Group活動とネットワークインフラが重複していること、さらにuipoxyやProxyForU、PXYEDGEといったプロキシサービスパネルとの関連が確認できることから、高い確度で本キャンペーンをMoYu Groupに帰属させている。MoYu Groupは、これまでも広告詐欺とレジデンシャルプロキシ事業を展開する大規模ボットネット「BADBOX」の一部として知られてきたグループだ。BADBOXを巡っては、Googleが2025年7月、関連インフラを運営しているとされる身元不明の中国企業25社を相手取り訴訟を提起しており、法執行の動きが強まる中でも攻撃者側が新たなプラットフォームへの侵害範囲を拡大し続けている実態が浮き彫りになった。 今後の展望 Kasperskyの研究者Dmitry Kalinin氏は「車載ヘッドユニットで発見されたマルウェアとして、この種の機器に特化した感染チェーンが確認されたのはこれが初めてのケースだ」とし、「現代の自動車プラットフォームは、マルウェアに対する堅牢な防御策を早急に必要としている」と警鐘を鳴らしている。今回の事例は、スマートフォンやIoT機器に続き、車両に搭載されるインフォテインメントシステムもサプライチェーン攻撃やボットネット化の標的となり得ることを示した。

概要 Varonis Threat Labsは、Microsoft Copilot Personalに存在した深刻な脆弱性「CoSnitch」(CVE-2026-24301、深刻度Critical)を発見したと発表した。この脆弱性を悪用すると、攻撃者が用意した悪意あるリンクを被害者が1回クリックするだけで、GmailやGoogleドライブ、カレンダー、OneDriveなどCopilotに連携された外部サービスから、メール本文やパスワード、ファイル名、会話履歴といった機密情報を密かに窃取できてしまう。Microsoftは2025年12月の報告を受け、2026年8月18日にパッチを適用済みで、Varonisは実際の攻撃での悪用は確認されていないとしている。 攻撃の技術的な仕組み CoSnitchは3つの脆弱性を組み合わせた攻撃チェーンで構成される。まず、CopilotのURLにドキュメント化されていないautorun=1というパラメータと既存のqパラメータを組み合わせることで、ユーザーの確認操作なしに攻撃者が仕込んだプロンプトをページ読み込み時に自動実行できる。次に、自動実行されたプロンプトはOAuthで連携済みのサービス(メール、カレンダー、ドライブなど)に対してユーザーの認証済みセッションのままアクセスし、取得した情報をBase64エンコードしてURLパラメータに埋め込む。最後に、Copilotに標準搭載されたURL取得機能を使ってそのURLを攻撃者のWebhookサーバーへ通常のトラフィックを装って送信させ、データを外部に持ち出す。さらに第3の経路として、Webページ内に隠された指示をCopilotが要約する際に読み込ませることで、被害者の永続的な記憶ストア(メモリ)に不正な指示を注入する手法も確認された。この注入された指示はパスワード変更やセッションの無効化を行っても消えずに残り続けるという。 発見の経緯 Varonisの研究者Lior Adar氏らは、この脆弱性を「メタハッキング」と呼ぶ手法で発見した。これはCopilot自身に対して「なぜこのプロンプトはユーザー操作なしに実行できないのか」といった質問を繰り返し投げかけ、AIモデルを直接攻撃するのではなく、対話を通じて内部の仕組みや制限事項を段階的に聞き出すというアプローチだ。研究者は「モデルを攻撃するのではなく、協力させるように仕向ける」と説明しており、Copilotが拒否のたびに返す技術的な理由付けの中から、防御の仕組みや未公開のパラメータautorun=1の存在が明らかになっていったという。 影響と対策 検証では、メールの送信者アドレスや本文全体、平文のパスワード、会議のタイトル・参加者・場所、Googleドライブのファイル名、チャット履歴や保存済みのユーザー指示など、幅広い機密情報へのアクセスが可能であることが実証された。VaronisはMicrosoftとの協力的な対応を評価する一方、企業に対してはCopilotの連携アプリ(コネクタ)設定を定期的に監査して不要な連携を最小化すること、Copilotへのアクセス権限を特権的なものとして扱うこと、リンク経由でAIアシスタントを起動させる仕組みのリスクを見直すこと、Copilotによる異常なデータアクセスパターンを検知できる監視体制を整えることを推奨している。プロンプトインジェクションを起点にAIエージェントの権限や記憶領域が乗っ取られるリスクは、AIアシスタントが業務システムに深く統合されるほど深刻化することを示す事例といえる。

概要 複数のセキュリティ研究者が、OpenAIが提供するサイバーセキュリティ研究向けの限定プログラムへのアクセスを、予告なく突然剥奪されたと訴えている。TechCrunchが取材した5名の研究者はいずれも米国およびヨーロッパ以外に居住しており、2026年8月19日、ChatGPTのCyberページ上で「identity could not be verified(本人確認ができませんでした)」というメッセージが表示され、アクセスできなくなったという。OpenAIはこれについて「一部の利用者に影響する技術的な問題(technical issue affecting a limited number of users)」だったと認め、該当ユーザーに再検証を求めている。 プログラムの内容 問題となっているのは「Trusted Access for Cyber(TAC)」と呼ばれるプログラムで、本人確認を経た検証済みの研究者に対し、通常より制限を緩和した(guardrailsを削減した)強力なAIモデルへのアクセスを提供するものだ。目的は脆弱性の発見とバグ報告であり、セキュリティコミュニティとOpenAIの協業の枠組みとして位置づけられている。OpenAIは2026年8月10日、このプログラム内に新たな階層を導入しており、防御的なセキュリティ業務向けにカスタマイズされた保護機能を備える「Daybreak Blue」(GPT-5.6 Solを含む)と、脆弱性研究およびエクスプロイト検証に特化した「Daybreak Red」の2種類が用意されている。 研究者らの反応と背景 OpenAIは今回の件を「こちら側の問題(This was an issue on our end)」だとし、ユーザー体験が目標水準に達していなかったことを認めているが、研究者らはより根本的な不満も口にしている。ガードレールが正当な研究活動の妨げになっている(guardrails prevent legitimate work)という批判は以前から続いており、今回のアクセス停止はその不満を再燃させる形となった。なお、競合のAnthropicも同様の枠組みとして「Cyber Verification Program」を提供しており、AI企業各社がセキュリティ研究者との協業モデルを模索する中で、検証プロセスの透明性や安定運用が課題として浮かび上がっている。

概要 Samsung Electronicsは取締役会で、2026年に90兆～110兆ウォン(約650億～800億ドル)規模の株主還元を実施する方針を承認したと発表した。上限額は韓国企業として過去最大となり、同社が2020年に記録した従来最高額20.3兆ウォンの5倍以上にあたる。AIチップ・メモリ需要の急増によって積み上がった潤沢な現金を背景にした決定だが、発表後の同社株価は2.6%下落した。 還元策の内訳 今回の計画では、四半期配当を含む現金配当として第3四半期に約30兆ウォンを支払う予定で、配当の最終的な規模と構造は10月下旬の取締役会で確定する。これとは別に、従業員向け株式インセンティブを目的とした15兆ウォン相当の自社株買いを8月24日から11月21日にかけて市場で実施する。残る還元分については、配当と自社株買い・消却の組み合わせを含め、2027年1月の取締役会で規模と詳細を決定するとしている。これは2024年から2026年の3年間でフリーキャッシュフローの50%を株主に還元するという既存方針の一環で、3年間の還元総額は120兆～140兆ウォンに達する見込みだ。2024・2025年にはそれぞれ約9.8兆ウォンの定期配当(2年で計19.6兆ウォン)、2025年に1.3兆ウォンの特別配当、8.4兆ウォンの自社株買い・消却を実施済みという。 背景にあるAIメモリ特需 同社の株価は年初来135%上昇しており、AIチップ・高帯域幅メモリ(HBM)需要の高まりが業績を押し上げている。一方でライバルのSK Hynixは7200億ドル規模のメモリ工場建設に投資しており、HBM市場ではSamsungが後れを取っているとの指摘もある。今回の大規模な株主還元は、潤沢な純現金を背景にしつつ、AI特需による収益をどう配分するかという業界全体の競争環境の中で打ち出された格好だ。 市場の反応と今後の見通し 発表を受けて株価が下落した背景には、一部の投資家が最大150兆ウォン規模の還元を期待していたことがあるとポートフォリオマネージャーのKim Minji氏はBloombergに指摘している。Petra Capital ManagementのAlbert Yong氏は、配当と自社株買い・消却のどちらが還元の中心になるかが依然不明確な点を課題として挙げる。1株当たり利益を押し上げる自社株買い・消却と、単なる現金流出となる配当とでは株主にとっての意味合いが異なるためだ。一方でCounterpointのTom Kang氏は、今回の動きが韓国株式市場全体でより株主志向の経営への構造的な転換を促す可能性があると評価しており、10月下旬の配当詳細確定や来年1月の追加還元方針の発表が今後の焦点となる。

概要 Rustで書かれた高速コードエディタZedの開発チームは8月19日、安定版1.16.1をmacOS・Windows・Linux向けにリリースした。今回のアップデートはAIモデルのラインアップ拡充とGit・Markdown周りの操作性改善が中心で、あわせてターミナルツール関連のパストラバーサル脆弱性を含む複数のバグ修正も行われている。 AIモデルとエージェント機能の拡充 Zedに統合されているAIエージェント機能では、Google AI経由で新たに「Gemini 3.6 Flash」が利用可能になった。あわせてOpenCode Zen経由でもClaude Opus 5やGemini 3.7 Flashなどが追加され、選択できるモデルの幅が広がっている。またエージェントが利用するターミナルツールが改善され、プロジェクトのサブディレクトリへのアクセスがより適切に行えるようになった。なお破壊的変更として、OpenAIのサブスクリプションを利用しているユーザー向けのデフォルトモデルはGPT-5.6 Solに変更されている。 Git・Markdown周りの操作性改善 開発者の日常的なワークフローに関わる改善も多い。Git Panelでは変更ファイルのグループ化セクションが折りたたみ可能になり、大量の変更がある際の見通しが良くなった。スタッシュ実行時にメッセージを入力できるプロンプトオプションや、ファイルへのコンテキストメニューに「Copy Path」「Copy Relative Path」が追加され、パス操作の手間が減っている。またMarkdownプレビューやAgent Panelで表示されるMermaid図には、ズームおよび横スクロール機能が新たに加わり、複雑な図の閲覧がしやすくなった。このほか、新規ワークスペース作成時にTerminal Panelを自動起動するかどうかを制御する設定「terminal.starts_open」も追加されている。 セキュリティ修正とその他の不具合対応 今回のリリースでは、AIエージェントが利用するターミナルツールに存在したパストラバーサル脆弱性が修正されており、セキュリティ面での改善として注目される。このほかSSHやWSL経由の接続時に絶対パスの扱いに問題があった点や、リモート接続時にMarkdown Previewで画像が正しく表示されないケース、バイナリファイルがUTF-16と誤検出されてZedがハングしてしまう不具合なども解消された。 今後の展望 AIモデルの選択肢拡大とGit・ドキュメント表示の細かな使い勝手向上を両立させた今回のアップデートは、Zedが単なるエディタにとどまらず、AIエージェントを組み込んだ開発環境としての完成度を高め続けていることを示している。今後もモデル対応の追随とセキュリティ面の継続的な強化が期待される。

概要 遺伝子検査大手のBaylor Geneticsは8月14日、6月に発生したサイバー攻撃により患者や従業員の機微な個人情報が外部に流出したと発表した。同社によると、第三者による不正アクセスは6月11日から17日にかけて発生し、6月15日前後に侵害が判明。約1カ月半に及ぶ調査を7月30日に完了させたうえで、影響を受けた個人への通知を開始した。通知対象は約31万人に上るとみられる。同社は情報技術環境の「一部」が影響を受けたとしており、検査結果が改ざんされた証拠は確認されていないとしている。 流出した情報の範囲 流出した可能性がある患者情報には、生年月日、検査結果を含む医療・検査情報、健康保険関連の情報が含まれる。さらに、一部の患者については社会保障番号(SSN)も対象になったという。従業員に関しては、SSNに加えて政府発行の身分証明書情報、金融口座情報が流出した可能性があるとされる。同社は現時点で、なりすまし被害や詐欺、個人情報の悪用が確認された事例は把握していないとコメントしている。一方で、外部の第三者がどのような手法でネットワークやデータにアクセスしたのかという具体的な侵入経路については、同社の発表では明らかにされていない。 対応と今後の見通し Baylor Geneticsは外部のサイバーセキュリティ専門家と法執行機関を交えて調査を実施し、通知に合わせてID・アクセス管理体制の強化や追加の防御策の導入を進めているとしている。影響を受けた個人に対しては無料の信用情報レポート取得や不審な活動の監視に関する案内も行われた。 今回の事案は、Medtronic、Stryker、Abbott、Intuitive、iRhythmなど2026年に相次いだ医療機器・医療技術(medtech)企業へのサイバー攻撃の一つに位置づけられる。医療技術ベンダーは膨大な患者データを扱う一方で、病院本体に比べて規制上の監視が手薄になりがちだとの指摘もあり、2025年8月に発覚したCenters Labの侵害事例なども含め、ヘルスケアのサプライチェーン全体におけるセキュリティ強化が改めて課題として浮かび上がっている。