AIシステムが失敗するとき：2025年最も重大なセキュリティインシデントからの教訓

エグゼクティブサマリー

2025年は、AIと金融技術の分野におけるガバナンスの重要な転換点となりました。3つの異なるカテゴリのセキュリティインシデント—プロンプトインジェクション攻撃、AIモデルのセキュリティ障害、オラクル操作—が数十億ドルの損失を引き起こし、世界中でますます厳格な規制対応を促しています。

重要なポイント

証拠は明らかです：業界は信頼ベースから検証ベースのガバナンスに移行する必要があります。AIとアルゴリズムシステム向けに特別に設計された暗号監査証跡は、もはやオプションの強化ではなく、必須のインフラストラクチャです。

この分析では、2025年を特徴づけた3つの主要なインシデントカテゴリ、それらの総合的な規制影響を検証し、VeritasChain Protocol（VCP）を、機密の運用データを一元化することなく規制当局を満足させることができる検証ベースのガバナンスへの実現可能な道筋として提示します。

第1部：プロンプトインジェクションの蔓延

Fortune 500企業の侵害：ケーススタディ

2025年3月、Fortune 500企業のAI駆動カスタマーサービスシステムが、高度なセマンティックプロンプト操作攻撃によって侵害されました。従来のSQLインジェクションやクロスサイトスクリプティングとは異なり、この攻撃はAIシステムの自然言語理解を悪用してセキュリティ制御を完全にバイパスしました。

攻撃ベクター分析

手法：一見無害な顧客クエリに埋め込まれたセマンティックプロンプト操作
標的：内部ナレッジベースと顧客データリポジトリ
影響：機密情報と顧客PIIへの不正アクセス
検出ギャップ：従来のログではセマンティック操作を完全に見逃した

2025年の統計：憂慮すべき軌跡

540%

プロンプトインジェクション攻撃の年間増加

38%

少なくとも1回の操作に遭遇した企業

97%

AIシステムの適切なアクセス管理欠如

従来のログが失敗する理由

従来のアプリケーションログは、HTTPリクエスト、データベースクエリ、システムイベントをキャプチャしますが、AI推論レイヤーで発生するセマンティック操作を完全に見逃します。攻撃者がAIにその指示を再解釈させるプロンプトを作成すると、この操作は従来のログに痕跡を残しません。

暗号監査証跡がキャプチャするもの

入力プロンプト：暗号タイムスタンプ付きのユーザークエリ全文
推論トレース：AIシステムの内部処理ステップ
出力生成：プロベナンスチェーン付きの完全な応答
改ざん防止証明：事後操作を防ぐマークルツリーアンカリング

第2部：DeepSeekの脆弱性

NIST CAISI評価結果

2025年9月30日、米国国立標準技術研究所（NIST）のAI安全イノベーションセンター（CAISI）は、DeepSeekのAIモデルに関する壊滅的な評価を発表し、根本的なセキュリティの欠陥を明らかにしました。

100%

HarmBenchプロンプトに対する攻撃成功率

NIST CAISIレポート

主な発見

指標	DeepSeek-R1	業界平均
HarmBench攻撃成功率	100%	〜30%
悪意あるリクエスト成功率（ジェイルブレイク使用）	94%	〜15%
悪意ある指示への従順性	12倍高い確率	ベースライン

取引ボットへの影響

DeepSeekの脆弱性は、AI推論を組み込んだアルゴリズム取引システムに直接的な影響を与えます：

取引固有のリスク

操作リスク：AI取引シグナルが敵対的プロンプトによって影響を受ける可能性
エージェントハイジャック：自律取引エージェントが不正な取引を実行するようリダイレクトされる可能性
コンプライアンスギャップ：モデル動作の不整合が監査証跡の不連続性を生む

第3部：大規模オラクル操作

2025年の損失は3億5,700万ドルを超過

攻撃者が価格フィードメカニズムを悪用してDeFiプロトコルから資金を流出させるオラクル操作攻撃は、2025年に前例のない規模に達しました。

2.23億ドル

Cetus Protocol（2025年5月）

1.29億ドル

Balancer V2

270万ドル

Moonwell

マルチソースオラクルの必要性

これらのインシデントは以下の重要な必要性を強調しています：

マルチソース価格フィード：複数の独立したオラクルから集約
偏差しきい値：異常な価格に対する自動サーキットブレーカー
オラクルデータの監査証跡：価格フィード履歴の暗号証明
クロス検証：ソース間のリアルタイム整合性チェック

第4部：総合的な規制影響

2025年の暗号資産窃盗：34〜40億ドル

Chainalysisのデータによると、2025年の暗号資産窃盗総額は34億ドルから40億ドルの間に達し、2024年の水準から大幅に増加しました。

規制罰金417%増加

12.3億ドル

2025年上半期の規制罰金（前年比417%増）

発効中の主要規制フレームワーク

規制	管轄	主要要件
MiFID II / RTS 25	EU	クロック同期、注文記録保存、アルゴテスト
EU AI法	EU	高リスクAIログ記録（第12条）、人間の監視
MiCA	EU	暗号資産サービスプロバイダー要件
SEC Rule 17a-4	米国	電子記録保持（WORM）

プライバシーと監視に関するSECの見解

SECのアトキンス委員長は、金融監視とプライバシー権のバランスを取る必要性を強調しています：

「規制当局が必要とする保証を提供しながら、それ自体が攻撃対象となる機密取引データの一元化リポジトリを作成しないメカニズムを見つける必要があります。」

暗号監査証跡は、まさにこの能力を提供します—一元化されたデータ集約を必要とせずに、コンプライアンスの検証可能な証明を提供します。

第5部：暗号監査証跡ソリューション

現代のAI監査システムの要件

不変レコード：一度書き込まれると、変更または削除不可
暗号署名：すべてのエントリは検証可能なキーで署名
選択的開示：監査人に必要なデータのみを開示
リアルタイム検証：ログの完全性の即時証明
相互運用性：プラットフォームと管轄区域を越えて機能

VCP 3層アーキテクチャ

層	アンカリング	時間精度	ユースケース
シルバー	RFC 3161 TSA	NTP同期	リテール、中小企業取引
ゴールド	+ ブロックチェーン	ミリ秒	機関投資家取引
プラチナ	+ マルチチェーン + ゴシップ	マイクロ秒（PTP）	HFT、超低遅延

暗号アジリティとプライバシー

VCP v1.1は将来を見据えて設計されています：

現在：パフォーマンス向けのEd25519署名
移行パス：Dilithium（ポスト量子）アルゴリズムサポート
GDPRコンプライアンス：消去権のためのクリプト・シュレッディングパターン
仮名化：アイデンティティとトランザクションレイヤーの分離

結論：信頼から検証へ

2025年のセキュリティインシデント—プロンプトインジェクションの蔓延、DeepSeekのような AI モデルの脆弱性、大規模なオラクル操作損失—は、信頼ベースのガバナンスモデルがAI駆動の金融システムにはもはや適切ではないことを総合的に示しています。

前進への道

業界は「私のログは正確です、信じてください」から「暗号証明を通じて私のログが正確であることを検証してください」へと移行する必要があります。

VCPは実現可能な道筋の1つを表しています。重要なのは、業界が以下を可能にする検証ベースのアプローチを採用することです：

機密データを一元化せずに規制要件を満たす
AIシステム動作の改ざん防止証明を提供
企業秘密を保護しながら監査のための選択的開示を可能に
リテール取引から高頻度機関投資家システムまでスケール

技術者、規制当局、市場参加者からの協力を招き、検証ベースのガバナンス標準を洗練し採用することを望みます。2025年の危機は無策のコストを示しました—前進への道は明らかです。

AIシステムが失敗するとき：2025年最も重大なセキュリティインシデントからの教訓と暗号監査証跡の必要性

目次