2026年10月29日、攻撃者らは4時間足らずの間に、バイナンスのインターネットに接続された取引用ウォレット（ホットウォレット）から約63億4000万ドルを不正に引き出した。FBIは、この盗難事件の犯人を北朝鮮のハッキング組織「TraderTraitor」と特定している。バイナンスが11月3日に公表した情報によると、約28億5000万ドルが凍結されている。
この「ウォレットを空にする」手口は暗号資産特有のものです。そのため、企業のセキュリティ担当者のほとんどは、これに出くわすことはないでしょう。しかし、この手口を可能にした数か月にわたる準備の過程は、一見すると標準的な企業への侵入事件のように見えます。つまり、ソーシャルエンジニアリング、開発者のワークステーションへの不正アクセス、認証情報の盗用、そしてチーム間の境界を越えた横方向の移動（あるシステムから別のシステムへの移動）が行われ、どのセキュリティチームもその一連の流れ全体を把握できていなかったのです。
偽の就職面接が、最初の足がかりとなった
この攻撃は、遅くとも2026年6月までに、ウォレット開発運用（DevOps）エンジニアの端末への改ざんされたソフトウェアのダウンロードをきっかけに開始された。バイナンスはこれを検知し、端末を交換するとともに、認証情報を更新した。この対応は適切であったが、不十分でもあった。というのも、攻撃者はすでにウォレットインフラチームの人員構成を把握していたからである。
9月、別のソフトウェアエンジニアが、 正規の求人プラットフォームを通じて連絡を受けた。その後、2段階の面接が行われ、その中には面接官が信頼関係を築くために個人的な写真を共有したライブビデオ通話も含まれていた。第2段階の面接の終盤、そのエンジニアはコーディングの「課題」をダウンロードするよう指示された。そのリポジトリには、正規の開発ツールに代わって悪意のあるバイナリが仕込まれていた。バイナンスは、「当時はエンドポイントセキュリティ保護ツールによって検出されなかった」と確認している。
一見、何もおかしいところはないようだった：
- ある開発者が、就職の面接で出されたコーディング課題をダウンロードした。
- そのバイナリは、本来あるべき正当なツールのあった場所に置かれていた。
- そのエンジニアのマシンにインストールされていたセキュリティソフトウェアには、照合できる対象が何もありませんでした。
そのAIツールは、チーム間の架け橋となった
この細部こそが、仮想通貨の盗難事件を企業ニュースへと昇華させる要素なのです。
盗難発生の9日前の10月20日、攻撃者は侵害されたエンジニアの端末と社内のAIツールを用いて、ウォレットチームの他の2人のエンジニアに接触した。バイナンスの公表によると、攻撃者は「エンジニアBの侵害された端末を利用し、社内のAIツールを用いて」エンジニアAとCを掌握したことが確認されている。当該ツールの名称は明らかにされていない。
このAIツールは、さまざまな役割の人々をつなぐ共有サービスでした。攻撃者はすでに 、アカウントを乗っ取られたエンジニアとして認証されていたため 、ツールとのやり取りは 通常の利用と見分けがつきませんでした。ツール自体に脆弱性が悪用されたわけではありません 。ツールは設計どおりに機能していました。つまり、人々をつなぎ、背景情報を共有し、コラボレーションを可能にしていたのです。それこそが、チーム間を移動するための経路となった所以でした。
その経路を通じて、攻撃者はあるエンジニアのマシン上でコンテナをデプロイするための権限トークンを入手しました。10月29日、攻撃者はこのトークンを利用して悪意のあるコンテナをデプロイし、それがバイナンスの内部ウォレット署名サービスに到達しました。そこから、攻撃者は通常の署名経路を通じて有効な認証情報を使用し、不正な取引を開始しました。
1つのチェーンに3つの隙間
バイナンスのセキュリティ侵害が特異なのは、3つの検知の抜け穴すべてが同一のインシデントで発生している点にある：
- 脆弱性1、一見して異常は見当たらない：悪意のあるバイナリが正規のツールに置き換えられ、zero-day はセキュリティソフトウェアの検知を回避し、攻撃者は侵害の痕跡を消去した。
- ギャップ 2、認証に成功：攻撃者のリクエストは、有効な認証情報とともに通常の経路を通じて送信されたため、署名サービスによって処理されてしまった。
- ギャップ3、移動経路が把握できない：攻撃者は、ソフトウェアエンジニアのワークステーションから、社内AIツール、Wallet DevOpsの認証情報、別のエンジニアのマシン、コンテナプラットフォーム、そして署名サービスへと移動した。4つの機能境界をまたぐ5つのホップである。それぞれが異なるログに記録されていた。
社内向けAIツールは、誰も監視していない信頼の境界線である
社内向けAIツールを導入している組織の多くは、データ漏洩や、攻撃者がツールの入力データを操作することへの対策に注力しています。これらは確かに現実的なリスクです。しかし、バイナンスの侵害事件は、これらとは異なる第3のリスクを浮き彫りにしました。それは、ツール自体がチーム間の架け橋となり、一方の側で侵害されたIDが、境界が存在しないため、境界アラートをトリガーすることなく、もう一方の側へと移動できてしまうというものです。
署名サービスは正常に機能していました。セキュリティソフトウェアも、zero-day に遭遇するまでは正常に動作していました。これがまさにゼロデイ攻撃の常套手段です。6月に行われた認証情報のローテーションは正しい判断でした。各制御手段は、それぞれ個別にその役割を果たしていました。 問題となったのは、それらをつなぐ連鎖そのものであり、その連鎖の中間に位置し、信頼境界ではなく単なるアプリケーションとして扱われていたAIツールでした。
検出機能は故障しているわけではありません。不完全なだけです。
これら3つの検知ギャップがどのように相互作用するかについての詳細な解説（ID、ネットワーク、クラウドのテレメトリに関するカバレッジマッピングを含む）については、ホワイトペーパー『AIを活用した攻撃の時代における「ギャップ」への対処』の第3章から第5章をご覧ください。