AI時代に問われる生体認証の安全性：脅威と対策の最新情報

生体認証はパスワードに代わる便利な認証手段として普及が進んでいます。しかし、AI技術の進化はディープフェイクなどの新たな脅威も生み出しており、その安全性に注目が集まっています。本記事では、生体認証の基礎知識から最新の脅威、そして多層防御やゼロトラストといった有効なセキュリティ対策までを網羅的に解説。AI時代の生体認証を安全に活用するためのポイントが分かります。

1. 生体認証技術の概要

生体認証とは、指紋、顔、虹彩、声、静脈といった個人の身体的特徴や、署名、キーストロークといった行動的特徴など、人それぞれに固有の生体情報を利用して本人確認を行う技術です。従来の知識情報（パスワードやPINコード）や所持情報（ICカードや鍵）による認証方法と比較して、紛失や盗難のリスクが低く、なりすましが困難であるという大きなメリットがあります。また、利用者がパスワードを記憶したり、認証媒体を携帯したりする必要がないため、利便性の向上にも大きく貢献します。デジタル化が急速に進展する現代社会において、オンラインサービスへのログイン、金融取引、施設の入退室管理など、多岐にわたるシーンで生体認証の活用が拡大しており、私たちの生活に不可欠なセキュリティ技術となりつつあります。

1.1 身体的特徴を利用する認証

生体認証技術は、認証に用いる生体情報によって、主に「身体的特徴（Static Biometrics）」を利用するものと、「行動的特徴（Behavioral Biometrics）」を利用するものに大別されます。

身体的特徴を利用する認証とは、個人の身体そのものが持つ不変的な特徴を読み取って認証する方式です。

■ 指紋認証

概要・仕組み

• 指先の紋様（隆線パターン）を読み取り、登録された指紋と照合

• 光学式、静電容量式、超音波式などの方式がある

メリット

• 個人ごとに異なるため認証精度が高い

• 小型化しやすく、スマホなどに組み込みやすい

• 比較的低コストで導入できる

デメリット・課題

• 指の乾燥や濡れ、傷などで認証失敗の可能性

• 残った指紋からの偽造リスク

• 接触型は衛生面での懸念あり

主な利用シーン

• スマートフォンやPCのログイン

• 勤怠管理、入退室管理

• キャッシュレス決済端末など

■ 顔認証

概要・仕組み

• 顔のパーツや比率など特徴点を抽出し照合

• カメラによる撮影だけで認証可能

メリット

• 非接触で衛生的

• カメラがあれば利用できるため導入しやすい

• ユーザーの抵抗感が少ない

デメリット・課題

• マスク・眼鏡・髪型・化粧・年齢変化の影響を受ける

• 光の影響を受けやすい（逆光・暗所など）

• 写真や動画、3Dマスクによるなりすましリスクあり

主な利用シーン

• スマホやPCのログイン

• 空港の出入国審査、搭乗手続き

• 施設の入退室管理、決済サービス

• イベントでの本人確認

■ 虹彩認証

概要・仕組み

• 瞳の周囲にある虹彩のパターンを読み取り照合

• 生涯ほとんど変化しない、極めて複雑な模様を利用

メリット

• 認証精度が非常に高い

• 偽造が極めて難しい

• 経年変化の影響が少ない

デメリット・課題

• 専用装置が必要でコストが高い

• 目を近づける必要があり、心理的抵抗がある場合も

• 強い光の中では読み取りが難しいことも

主な利用シーン

• セキュリティが厳しいエリアの入退室管理

• 銀行ATM

• 国家規模のIDシステム

1.2 生体認証の普及状況

生体認証技術は、その利便性とセキュリティの高さから、私たちの日常生活やビジネスシーンにおいて急速に普及し、多岐にわたる分野で活用されています。特に近年では、パスワードレス社会の実現に向けた動きとも連動し、その重要性が一層高まっています。

最も身近な例としては、スマートフォンやタブレット端末における指紋認証や顔認証の標準搭載が挙げられます。これにより、端末のロック解除、アプリへのログイン、モバイル決済などが、より安全かつスムーズに行えるようになりました。Apple社のFace IDやTouch ID、Google社のAndroidプラットフォームにおける生体認証機能は、多くのユーザーにとって日常的な認証手段となっています。

金融機関においても、生体認証の導入は積極的に進められています。ATMでは、指静脈認証や手のひら静脈認証が不正引き出し防止に貢献しており、インターネットバンキングやモバイルバンキングでは、ログイン時や送金時の本人確認手段として、顔認証や指紋認証、さらにはFIDO（Fast IDentity Online）認証規格に準拠した生体認証が採用されるケースが増えています。これにより、フィッシング詐欺や不正送金のリスクを低減し、利用者の資産保護を強化しています。

オフィスや工場、研究所といった施設では、顔認証や指紋認証を利用した入退室管理システムが普及し、セキュリティレベルの向上と利便性の両立を実現しています。ICカードの貸し借りによる不正入室を防ぎ、正確な入退室記録は勤怠管理との連携にも活用されています。

行政サービスのデジタル化においても、生体認証は重要な役割を担っています。例えば、日本ではマイナンバーカードを用いた公的個人認証サービスにおいて、顔認証付きカードリーダーの導入が進み、オンラインでの行政手続きの利便性向上に貢献しています。また、空港では、顔認証技術を活用した出入国審査システムや搭乗手続きシステム（例：成田空港の「Face Express」）が導入され、手続きの迅速化とセキュリティ強化が図られています。

これらの普及を後押ししている要因の一つに、FIDOアライアンス（FIDO Alliance Japan）のような業界団体による技術標準化の推進があります。FIDO認証は、パスワードに依存しない強力な認証方式を提供し、生体認証デバイスとの連携を容易にすることで、より安全で使いやすいオンライン認証の普及を促進しています。多くの大手IT企業や金融機関がFIDO認証に対応した製品やサービスを提供し始めており、今後ますます生体認証の利用シーンは拡大していくと予想されます。

2. 生体認証を取り巻く脅威：AIとディープフェイク

かつては鉄壁の守りと思われた生体認証ですが、AI（人工知能）とディープフェイク技術の急速な進化により、その安全性は新たな局面を迎えています。これまでは考えられなかったような巧妙な手口による不正アクセスやなりすましが現実のものとなり、私たちのデジタル社会に深刻な警鐘を鳴らしています。本章では、生体認証システムを脅かすこれらの最新技術と、それによって引き起こされる具体的なリスクについて掘り下げていきます。

2.1 AI技術による生体認証の突破手法

AI技術は、画像認識、音声合成、パターン分析など多岐にわたる分野で目覚ましい進歩を遂げていますが、その能力が悪用されるケースも後を絶ちません。特に生体認証システムにおいては、AIを用いて生成された偽の生体情報によって正規の認証プロセスが突破されるという、深刻な脅威が現実化しています。

例えば、AIは大量の顔写真データや音声データを学習することで、特定の個人の顔や声を極めて精巧に模倣した動画や音声を生成できます。これにより、顔認証システムや音声認証システムを欺き、不正にアクセスすることが可能になります。さらに、AIは認証システムの微細なパターンや脆弱性を学習し、それを悪用する攻撃手法を自動的に編み出す可能性も指摘されています。

国家サイバーセキュリティ協会の技術部門責任者であるヴー・ゴック・ソン氏は、最近の事例に関連して、攻撃者が「ルート化」されたAndroidスマートフォンを使用していた可能性に言及しています。ルート化とは、デバイスのオペレーティングシステムに深く介入し、通常はメーカーによって制限されている最高レベルのアクセス権限を取得する行為です。これにより、デバイスを完全に制御下に置き、仮想カメラ（実際のカメラを模倣するソフトウェア）などをインストールして、AIが生成した偽の映像を認証システムに送り込むといった手口が考えられます。この方法では、銀行などのアプリケーションは、正規のユーザーが生体認証を行っていると誤認してしまう可能性があります。

このように、AI技術の悪用は、従来のセキュリティ対策では想定されていなかった新たな攻撃ベクトルを生み出しており、生体認証の信頼性を根底から揺るがす事態となっています。

2.2 ディープフェイクによるなりすましリスク

ディープフェイク技術は、AIの一分野である深層学習（ディープラーニング）を用いて、既存の画像や動画、音声などを合成し、あたかも本物であるかのような偽のコンテンツを生成する技術です。この技術が生体認証システムに対して悪用されると、極めて深刻ななりすましリスクが生じます。

攻撃者は、ソーシャルメディアやインターネット上からターゲットの顔写真や動画、音声データを収集し、それらをディープフェイク技術で加工することで、本人の顔の動きや声色、話し方の癖まで忠実に再現した偽の動画や音声を作成します。これにより、以下のようなリスクが考えられます。

• 顔認証システムの突破： 生成された偽の顔動画を用いて、オンラインバンキングの顔認証や、スマートフォンのロック解除などを不正に行う。

• 音声認証システムの突破： 偽の音声を用いて、コールセンターの本人確認を突破したり、音声アシスタントを悪用したりする。

• ライブネス検知の回避： ディープフェイク技術は、まばたきや微妙な表情の変化といった「生きている」証拠（ライブネス）までも模倣できるため、高度な生体認証システムでも見破ることが困難な場合があります。

ケトノイ法律事務所（ハノイ弁護士会）所長のグエン・ゴック・フン弁護士は、犯罪者が様々な技術的トリックを用いて生体認証を偽造していると指摘しています。例えば、オンラインで漏洩した個人情報や写真・動画から被害者の顔画像を収集し、ディープフェイク技術で顔の複製を作成し、それを用いて銀行の生体認証システムを欺き、財産を横領するといった手口です。（出典：生体認証詐欺技術が銀行のセキュリティシステムを脅かす）

ディープフェイクによるなりすましは、単に金銭的な被害に留まらず、個人情報の不正利用、社会的信用の失墜、さらには国家レベルのセキュリティ問題にまで発展する可能性を秘めており、極めて警戒すべき脅威と言えるでしょう。

2.3 最新の詐欺事例

AIとディープフェイク技術を悪用した生体認証破りの脅威は、理論上の話だけではありません。実際に、これらの技術を使った巧妙な詐欺事件が発生し、社会に衝撃を与えています。ここでは、その代表的な事例を紹介します。

2.3.1 タイビン省における大規模賭博組織によるAI悪用事件

最近、ベトナムのタイビン省で摘発された大規模なオンライン賭博組織の事件は、AI技術が生体認証を回避するために悪用された衝撃的な事例として注目されています。この事件の概要は以下の通りです。

このタイビン省の事件は、AIとディープフェイク技術が、もはや実験室レベルのものではなく、現実の犯罪に利用され、強固とされる生体認証システムすら脅かす存在であることを明確に示しています。金融機関をはじめとする各組織は、このような新たな脅威に対応するためのセキュリティ対策の見直しと強化が急務となっています。

3. 生体認証システムのセキュリティ対策

AI技術やディープフェイクの進化は、これまで安全と考えられてきた生体認証システムに対しても新たな脅威をもたらしています。これらの脅威に対抗し、ユーザーの情報を守るためには、単一の対策に依存するのではなく、多角的かつ深層的なセキュリティ対策を講じることが不可欠です。本章では、AI時代における生体認証システムの堅牢性を高めるための主要なセキュリティ対策について詳述します。

3.1 多層防御の重要性

生体認証は確かに強力な本人確認手段の一つですが、それ単独で完璧なセキュリティを保証するものではありません。特に巧妙化するサイバー攻撃に対しては、複数の防御壁を組み合わせる多層防御（Defense in Depth）のアプローチが極めて重要となります。一つの防御層が突破されたとしても、次の層で攻撃を食い止めることを目指します。

具体的には、以下のような対策の組み合わせが考えられます。

• 多要素認証（MFA）の導入： 生体情報（指紋、顔など）に加えて、知識情報（パスワード、PINコード）、所持情報（スマートフォンへのプッシュ通知、セキュリティキー）といった異なる要素を組み合わせることで、不正アクセスのリスクを大幅に低減します。特に、FIDO（Fast IDentity Online）認証のようなパスワードレス認証技術との連携は、セキュリティと利便性の両立に貢献します。

• 生体認証データの厳格な保護： 生体認証データそのものが漏洩・悪用されるリスクを最小限に抑えるため、テンプレートデータの暗号化、安全な場所（例：デバイス内のセキュアエレメント）への保管、分散管理などの対策が不可欠です。生体認証システムを提供するベンダーは、これらのデータの取り扱いに関する透明性と高いセキュリティ基準を保証する必要があります。

• システム全体のセキュリティ強化： 生体認証システムだけでなく、それを取り巻くITインフラ全体のセキュリティレベルを向上させることも重要です。以下の表に示すように、各レイヤーで適切な対策を講じることが求められます。

これらの対策を組み合わせることで、仮に一部の生体情報が偽造されたとしても、他の認証要素や防御機構によって不正アクセスを阻止する可能性を高めます。

3.2 ゼロトラストセキュリティ

従来のセキュリティモデルである「境界型防御」は、社内ネットワークは信頼できるが外部は信頼できないという前提に立っていました。しかし、クラウドサービスの普及、リモートワークの常態化、そして内部不正のリスクなどを考慮すると、このモデルでは現代の脅威に対応しきれなくなっています。

そこで注目されているのが、「決して信頼せず、常に検証する（Never Trust, Always Verify）」を基本原則とするゼロトラストセキュリティです。このアプローチでは、アクセス元が社内ネットワークであろうと外部であろうと、すべてのユーザーやデバイスからのアクセス要求を信頼せず、その都度厳格な検証を行います。

生体認証システムをゼロトラストアーキテクチャに組み込む際のポイントは以下の通りです。

• 継続的な認証と認可： 生体認証によって一度認証が成功した後も、ユーザーの行動やアクセスコンテキスト（場所、時間、デバイスの状態など）を継続的に監視し、リスクレベルに応じて追加の認証を要求したり、アクセス権限を動的に調整したりします。

• マイクロセグメンテーション： ネットワークを細かく論理的に分割し、各セグメントへのアクセスを厳密に制御します。これにより、万が一侵害が発生した場合でも、被害の拡大を最小限に抑えることができます。生体認証システムがアクセスできるリソースも必要最小限に限定します。

• アイデンティティ中心のセキュリティ： ユーザーやデバイスのアイデンティティ情報をセキュリティポリシーの中心に据え、アクセス制御を行います。生体認証は、このアイデンティティ検証の強力な手段となります。

• デバイスの健全性チェック： 生体認証を行うデバイスがマルウェアに感染していないか、OSが最新の状態であるかなど、デバイスのセキュリティ状態を検証し、信頼できないデバイスからのアクセスを制限します。

ゼロトラストの考え方を導入することで、生体認証システムを含むIT環境全体のセキュリティレベルを大幅に向上させ、内部・外部双方からの脅威に対してより堅牢な防御体制を構築できます。

4. Infront Securityによる次世代セキュリティ

AI技術の進化、特にディープフェイクによるなりすましリスクの増大は、従来の生体認証システムだけでは対応が困難な新たな脅威を生み出しています。このような背景のもと、既存の認証方式の弱点を克服し、より堅牢かつ利便性の高いセキュリティを実現する次世代の認証ソリューションが求められています。その一つとして注目されるのが、INFRONT株式会社が提供する「Infront Security（インフロントセキュリティ）」です。

4.1 Infront Securityが提供する新たな認証パラダイム

Infront Securityは、従来の知識情報（パスワード等）や所持情報（ICカード等）、生体情報（指紋、顔等）に依存する認証の課題を解決するために開発された、電話番号と端末情報を活用した独自の認証技術です。これにより、AIによる偽造やなりすましといった高度な脅威に対しても有効な防御策を講じることが可能になります。

4.1.1 デバイス非依存の「本人性認証」とは

Infront Securityの中核をなすのは、「デバイス非依存の本人性認証」というコンセプトです。これは、特定のデバイスに認証情報が固定されるのではなく、利用者が実際に使用している電話回線と端末そのものを認証要素として組み合わせることで、より確実な本人確認を実現する考え方です。例えば、電話発信認証では、ユーザーが自身の電話番号から指定された番号へ発信する行為をもって認証を行います。この操作は、実際にその電話回線を契約し、物理的に端末を操作できる本人でなければ実行困難であり、AIによる遠隔からの不正アクセスやディープフェイクによるなりすましを効果的に排除します。

4.1.2 電話番号と端末情報を活用した堅牢なシステム

Infront Securityは、以下の情報を多角的に分析し、不正利用のリスクを最小限に抑えます。

• 電話番号の実在性・有効性確認：実際に通信可能な電話番号であるかを確認し、使い捨て番号や偽造番号による不正登録を防ぎます。

• 端末固有情報：端末の識別情報を活用した技術などを活用し、端末の正当性を検証します。

これらの情報を組み合わせることで、単一の認証要素に依存するシステムよりも格段に高いセキュリティレベルを構築します。

4.2 Infront Security導入のメリット：3つの約束

Infront Securityを導入することで、企業やサービス提供者は以下のような具体的なメリットを享受できます。

4.3 Infront Securityの主な特徴

Infront Securityが次世代のセキュリティソリューションとして評価される背景には、以下のような際立った特徴があります。

4.3.1 特徴1：最高レベルのセキュリティと究極の使いやすさの両立

Infront Securityは、電話網というインターネット網とは独立したインフラを活用することで、サイバー攻撃に対する耐性を高めています。電話番号と端末情報を組み合わせた多要素認証により、フィッシング詐欺やリスト型攻撃にも強い堅牢性を実現。それでいて、ユーザーは使い慣れた電話機能を利用するだけで認証が完了するため、特別なアプリのインストールや専門知識は一切不要です。

4.3.2 特徴2：他の認証方式を凌駕するシンプルさと直感性

従来のSMS認証やワンタイムパスワード認証、生体認証と比較しても、Infront Securityの認証プロセスは非常にシンプルです。

• 初期設定不要：ユーザー側での面倒な初期設定作業は発生しません。

• 教育コストゼロ：直感的に操作できるため、利用方法に関する特別な教育やトレーニングは不要です。

• デバイスの普遍性：スマートフォンだけでなく、固定電話やガラケーなど、発信機能を持つほぼ全ての電話機で利用可能です（サービス提供側の実装によります）。

4.3.3 特徴3：迅速かつ容易な開発・導入プロセス

サービス提供者側のメリットとして、導入の容易さと開発期間の短縮が挙げられます。

• シンプルなAPI連携：既存システムへの組み込みが容易なAPIを提供しており、開発負担を最小限に抑えます。

• テスト環境の無料提供：導入前に十分な検証が可能なテスト環境を利用できます。

• 充実した導入サポート：専任のスタッフが導入から運用までをサポートし、スムーズな移行を実現します。

• JavaScript版SDK：Webサイトであれば、JavaScript版SDKを利用することで、最短即日でのトライアル導入も可能です。

4.4 多様な業界での導入実績と効果

Infront Securityは、その高いセキュリティと利便性から、既にフードデリバリー、ECサイト、金融サービス、マッチングアプリ、ゲームなど、幅広い業界で導入が進んでいます。具体的な導入事例と効果は以下の通りです。

これらの実績は、Infront Securityが理論上だけでなく、実際のビジネスシーンにおいても確かな効果を発揮するソリューションであることを示しています。

4.5 AI時代におけるInfront Securityの役割

AIによるディープフェイク技術が悪用され、顔認証や音声認証といった生体認証すら突破される事例が報告される現代において、Infront Securityが提供する「電話発信」という物理的な行為を伴う認証プロセスは、デジタルな偽造に対する強力な対抗策となります。AIがどれほど巧妙に人間の特徴を模倣できたとしても、正規の電話回線契約と物理的な端末操作までは再現できません。この「模倣不可能性」こそが、AI時代のセキュリティにおいてInfront Securityが果たすべき重要な役割と言えるでしょう。

企業は、進化する脅威に対応するため、常にセキュリティ対策を見直し、強化していく必要があります。Infront Securityは、そのための信頼できる選択肢の一つとして、安全なデジタル社会の実現に貢献します。

5. まとめ

AI技術の急速な進化は、ディープフェイクに代表される巧妙な手口で生体認証システムへの新たな脅威を生み出しています。このため、従来の認証方式に加え、多層防御、ゼロトラストの概念といった包括的なセキュリティ対策の導入が急務です。Infront Securityのような次世代ソリューションは、これらの課題に対応する有効な手段となり得ます。結論として、絶えず進化する脅威から情報を守るためには、セキュリティ対策の継続的な強化とアップデートが不可欠です。

 

不正は劇的に、ユーザーは快適に。Infront Security。