悪意のある者たちがすでに次世代AIのパイロットを開始している

人工知能は、従来のコンピューティングモデルの限界を急速に拡張しています。これは、運用するために substantial infrastructure and resources を要求するからです。

潜在的な解決策は量子コンピューティングにあり、これは量子力学の原則を利用して従来のバイナリおよび線形処理を超えることを目的としています。AIを量子コンピューティング基盤に移行することは、理論的にはモデルが効率を向上させ、リソースを少なく消費することを可能にするかもしれません。

量子AIは、生成的およびエージェントAIを統合し始めたばかりの組織にとってはまだ遠い展望のように思えるかもしれませんが、サイバー犯罪者がすでに次のレベルの人工知能を実験している兆候があります。

公認詐欺監査人協会とSASのデータによると、ほとんどの回答者は2030年までに量子AIが詐欺防止に大きな影響を与えると期待しており、約10%がすでに影響を及ぼしていると報告しています。

ディープフェイク脅威の過激化

同様に懸念すべきことに、この研究では悪意のある行為者が消費者詐欺から文書偽造まで、運用のほぼすべての側面でAIの使用を増加させていることがわかりました。しかし、ディープフェイクを利用したソーシャルエンジニアリングは急激に増加しており、回答者の約4分の3が過去2年間での増加を報告しています。

初期のディープフェイクは識別が容易でしたが、より高度なAIモデルにより、もはや無視できない脅威となっています。AIインシデントデータベースはこれらの懸念を強化し、2025年11月から2026年1月の間に100件以上の異なるディープフェイクのインシデントを記録しました。

危険な状況

これらの新たな脅威は、現代のサイバーセキュリティシステムの能力に負荷をかけています。特に金融機関は、厳しいコンプライアンス制約と高い顧客期待に縛られ、新しい技術を実装することがしばしば複雑でリソース集約的なプロセスとなります。

これにより、サイバー犯罪者が急速に進化する技術に合わせて進化している一方で、多くの銀行がそのペースに追いつけないという不安定な状況が生まれています。ACFEの調査によれば、回答者のわずか7%が自組織がAI駆動の詐欺を検出または防止する準備が「中程度以上」と答えています。

量子コンピューティングがこの方程式に入る可能性があるため、このギャップは迅速に壊滅的なものになるかもしれません。

「私たちは量子コンピューティングが暗号を破る寸前のところにいます」と、Javelin Strategy & Researchのサイバーセキュリティディレクターであるトレーシー・ゴールドバーグはPaymentsJournalに語りました。「これは、今日データを保護している方法に関するリスク全体に戻ります。データはトークン化または暗号化されます; カード番号はPCIコンプライアンスの要件として送信される際にトークン化されます。」

「もし量子コンピューティングがその暗号を破ることができれば、最終的にはカードデータが明示的に送信され、私たちを20年前に戻すことになります」と彼女は述べました。「トークン化は意味を持たなくなるでしょう。」