Zscaler のセキュリティ研究者は、悪意のある Web サイトに間接的なプロンプト インジェクションを埋め込み、Web を閲覧する自律型 AI エージェントを悪用し、場合によってはエージェントを操作して暗号通貨での支払いをさせる 2 つのキャンペーンを発見しました。 SecurityWeekが詳述したこの調査結果は、エージェント型AIシステムが資金を投じて外部ソースを信頼するタスクを引き受けるにつれて、攻撃対象領域が急速に拡大していることを浮き彫りにしている。

脅威アクターは、悪意のある Web サイトに隠されたプロンプト インジェクション攻撃や検索結果の操作を利用して、AI エージェントをだまして支払いをさせたり、不正な暗号通貨プラットフォームを信頼させたりしています。 Zscalerは、間接プロンプトインジェクションに依存する2つのキャンペーンを特定したと述べている。APIドキュメントの背後に隠れた決済詐欺と、分散型金融ポートフォリオトラッカーであるDeBankになりすました暗号プラットフォームを宣伝するタイポスクワッティング操作だ。

キャンペーン 1: 偽の Python ライブラリと隠された支払い要求

最初のキャンペーンでは、攻撃者は SEO ポイズニングを使用して、正規のパッケージとしては存在しない Python ライブラリ「requests-secure-v2」を検索する AI エージェントをターゲットにしました。この詐欺的な Web サイトには、パッケージのインストールや依存関係のトラブルシューティング クエリの検索結果を汚染するために、偽のモジュールに関連付けられたキーワードを多用した HTML が含まれていると Zscaler 氏は説明しました。

攻撃者は、API キーを取得する日常的なプロセスの一環として、訪問エージェントに支払いを指示する間接的なプロンプトをサイト内に隠しました。支払い指示は、エージェントが従う可能性を高めるためにスキーマ マークアップでエンコードされ、隠された `

` タグがエージェントに支払いを完了することでエラーを解決するように指示しました。このページには、ハードコードされたウォレットへの暗号通貨送金を初期化するコードも含まれていました。キャンペーンの背後にいる攻撃者は、間接的なプロンプト インジェクションを含む複数の同様の Web サイトにリンクする 10 個の GitHub リポジトリを使用しています。

重要なのは、このサイトは機械と人間の両方をターゲットにしているということです。 「ウェブサイトがデスクトップブラウザでレンダリングされると、クレジットカードや暗号通貨による同じ支払いオプションがユーザーに表示される」とZscaler氏は指摘した。

キャンペーン 2: DeBank になりすます

2 番目のキャンペーンでは、攻撃者が DeFi ポートフォリオ トラッカー DeBank をタイポスクワッティングする詐欺的な Web サイトを宣伝しました。使用される間接的なプロンプトは、なりすました Web サイトが正規の DeBank ドメインであることを AI エージェントに伝えます。この詐欺サイトは、タイトルとメタタグに「DeBank Login」、「DeFi Dashboard」、「Crypto Tracker」などのキーワードを詰め込むことで、DeBank 関連の検索でランク付けされるように最適化されており、Open Graph と X (旧 Twitter) メタデータが含まれているため、リンクは公式の DeBank サービスであるかのように見えます。

キャンペーンの影響をテストするために、Zscaler は Web ブラウジングおよび支払い実行機能を備えた自律型 AI エージェントを構築し、26 の大規模な言語モデルに対して評価しました。そのうちの 4 つ (Llama 3.3 70B Instruct、Llama 3.2 90B Vision Instruct、Gemini 3 Flash、および Gemini 2.5 Pro) は、支払いを行わせることに成功しました。 Claude Sonnet 4.5 と GPT-5.4 の 2 つだけが、詐欺 Web サイトを信頼できる DeBank プラットフォームとして誤って分類しました。

間接プロンプトインジェクションが解決するのが難しい理由

間接プロンプト インジェクションは、悪意のある命令が直接のユーザー リクエストとして到着しないため、生成 AI における最も厄介なセキュリティ問題の 1 つと考えられています。代わりに、エージェントがワークフローの一部として取得して処理するデータ (Web ページ、ドキュメント、電子メール) に埋め込まれます。エージェントは、取得したコンテンツ内の正当な命令と攻撃者が仕込んだコマンドを簡単に区別することができません。これは、どちらも通常のテキストのように見えるためです。

Zscaler の調査結果は、エージェントに支払いの開始など実際のアクションを実行する権限が付与されると、その曖昧さがどのように危険になるかを示しています。かつては人間を狙ったソーシャル エンジニアリングが必要だった詐欺も、現在では Web コンテンツに直接エンコードして、自動アシスタントが読み取って実行するのを待つことが可能です。

「AIエージェントがWebへのより一般的なインターフェースになるにつれて、コンテンツ自体がより大きな攻撃対象領域になるだろう。これは、AIがワークフローを合理化すると同時に悪用の新たな手段を導入できる両刃の剣であることを強調している」とZscaler氏は結論付けた。

企業と開発者への影響

この調査は、エージェント AI を導入する組織にとって直接的な教訓をもたらします。人間による厳密な確認を行わずにエージェントに支払い、アカウント作成、またはデータ共有の機能を付与すると、侵害された Web コンテンツを攻撃者が収益化する経路が生じます。 Zscaler のテストでは、感受性はモデルによって大きく異なることが示唆されており、これはモデルの選択とその上に重ねられるガードレールの両方が重要であることを意味します。

この研究はまた、パッケージの信頼性の検証、タイポスクワッティングされたドメインの精査、一方的な支払い要求の疑いの処理など、従来の Web セキュリティ衛生が AI の動作と交差していることを裏付けています。エージェントがユーザーに代わって Web コンテンツを閲覧、要約し、操作することが増えているため、侵害された Web サイトと侵害されたアシスタントとの間の境界線はなくなりつつあります。

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