年報

危機管理研究1

第 27 号

サイバー強国中国と如何に向き合うか
原田

要

泉*

旨

スノーデン事件以降，中国は「サイバー強国」をめざし，米国を猛追している。その結果，サイバー空間は米国一極覇権の体制から米中覇権分有時代へと移行している。また近年の AI の進展によりサイバーセキュリティの世界もAI 対 AI の力勝負の局面を迎えようとしているが，ここでも先行する米国に中国が迫りつつある。このような状況下，日本はまずは自らの実力を高め，更に米英とのサイバー安全保障面での協力強化を進めなければならない。一方，中国との信頼醸成と友好関係の促進も同時に図らなければならない。
キーワード：サイバー攻撃，AI，機械学習，自律型致死性兵器，信頼醸成

１. はじめに

２．サイバー空間の現状認識

近年，サイバーセキュリティは，サイバー攻撃の可能性を

2 -1

サイバー空間の国際関係懸念する段階から，社会機能の喪失につながる攻撃の予防

現在，サイバー攻撃は多種・多様，大規模，かつ高と対処の段階と進化し，特に IoT（Internet of Things）に度化しており，国家機関や国際的な犯罪組織が主要なよりあらゆる物がネットでつながる社会になると，これまで

攻撃者となっている。

以上にサイバー攻撃の脅威が社会にとって飛躍的に拡大し国家機関による攻撃は，重なる部分はあるものの，ていくと思われる。このような状況にあって，我が国でもそ

主に軍隊による軍事攻撃といわゆる諜報機関（インテリの対応が国家レベルの喫緊な課題として求められている。

ジェンス）による攻撃がある。

特にスノーデン事件以降，米国によるインターネット管理が衰退する中，中国が「サイバー強国」をめざし飛躍的にその存在感を増しており，サイバー空間における勢力図が大きく変わろうとしている。

軍事攻撃には，スタクスネット1），DDos 攻撃などがあり，物的破壊も含む攻撃である。
これに対して諜報機関による攻撃は主に標的型メールに代表される情報窃取，またエシュロン 2）やプリズム 3）に一方，最 近 最も注目されているのが AI（ 人 工知 能：代表される通信傍受（無線，有線）があり，また最近

artificial intelligence）の活用である。サイバーセキュリティ

ではロシアの米国大 統領選挙 へのサイバー攻撃に見ら分野での AI 開発は国家の存亡にも大きくかかわる重要問

れるようなプロパガンダ・心理戦として，デマ情報の流

題ともいわれているが，ここでも中国が先行する米国を猛布を行うフェイクニュース，偽メールなど世論操作や社追しているのである。

会混乱を狙うものも目立ってきている。

本稿ではこのようなサイバー空間での現状を述べるとともに，今後の我が国の対応を考えたい。

また，国家安全保障のため，大国ではサイバーセキュ
リティ分野の研究機関に莫大な研究開発費を投入しており，レベルの違いはあるものの途上国も費用対効果の高い武器としてサイバー攻撃を認識しつつある。
一方，民間による攻撃は金銭目的のフィッシング，標的型メールで知的財産や電子マネーの詐取等であり，国＊国際社会経済研究所

上席研究員

家機関からの委託を受けるものもある。また，アルカイ

2
ダや IS 等のテロ集団による軍事攻撃，プロパガンダも2 -2

中国がサイバー強国へ

一部あり，アノミマスやウィキリークスなどのいわゆるハ

中国では近年，習近平国家主席により 2014 年 4 月にクティビスト のプロパガンダやハッカー等の愉快犯も存打ち出された「総合的国家安全保障観」11）の下で，国家在する。

安全法（2015 年 7 月 1 日施行）や反テロリズム法（20164）

このような状況下，サイバー空間での国際秩序作りは

年 1 月 1 日施行）等の国家安全に関する立法を進めてき

困難な局面を迎えている。国連も，サイバー空間の国際ているが，特に，スノーデン事件に大きなショックを受け，的な規 範を作るべく取り組みを進めている。2010 年，

事件発覚以降サイバー強化へと大きく政策転換を図って米国や中国，ロシアを含む 15 カ国からなる国連におけきている。

る政府専門家会合である国連サイバー GGE（Group of

すなわち中国は「サイバー強国」をめざし，2014 年

Governmental Experts）が設置され，米国主導で国以降国家を上げてサイバー面での強化を進めているので

際法を当てはめたサイバー空間の規範を作るべく議論をある。インターネットが正式に繋がって 20 周年という重重ねている。しかし 2017 年 6 月に開催された最後の会

要な節目に当たって，中国は 2014 年 2 月に中央ネットワー

合で，米国主導による国連のルール策定の取り組みは，

ク安全・情報化指導小組を設立し，北京でその第一回

中国やロシアが反発して事実上崩壊した 。

会議を開催した 12）。

5）

一方，インターネット自体はまだ米国の実質的支配下

ここで習近平主 席自らが 組長に就任し，李克強氏，にあり米国国防総省傘下の情報機関である米国国家安劉雲山氏が副組長を担当し，習近平主席がサイバー強全保障局（NSA）による監視は続いている。周知のよう

国構築の戦略目標を提示したのである13）。このことは中にインターネットの 電 話 帳といわれ る DNS 7）のルート

国が国家として如何にサイバーを重視するかを示したもサーバレコードの管理権は米国商務省が握っている。まのと言えよう。

6）

た，インターネットの大 動脈であるルートサーバーは，翌年の 2015 年 9 月 25 日に，米国で両首脳会談が行全 世界に 13 台あるうち 10 台が米国政府の監督下で運われた。そこでは，知的財産権に対する産業スパイなど営されている 8）。

のサイバー攻撃を双方の政府が容認しないことと，閣僚

その結果インターネットを流れる情報の 8 割以上が米級の対話メカニズムを構築することで合意したのである。

国にある相互接続ポイントを経由することになる。そしまた両国はハイレベルでの共同対話メカニズム，すなわてそれは，NSA の監 視下となっている。 したがって，

ちサイバースペースにおける信頼醸成措置を構築してい米国の実効的な支配は継続しているといわざるを得ない

くことも明らかにした。その後 12 月 2 日，中国の郭声のである。

琨国務 委員は米ワシントンでスーザン・ライス（Susan

しかし，一方では世界中の ICT 機器や部品，スマホ

Rice）米大統領補佐官（安全保障担当）と会談し，サの多くは中国製となっており，それらにセキュリティ上のイバー犯罪を取り締まるうえでのガイドラインや，当局間脅威となるバックドアが仕組まれているとも言われていのホットラインの設置などで合意したのである。

る 。

2016 年 10 月には， 習近平主席が，中国共産党中央

9）

もともとインターネットは米国の対ソ軍事戦略で開発さ

政治局第 36 回集団学習会において，「サイバー空間のれ，その後冷戦構造崩壊とともに商用化する中で，サイ安全保障・防御能力の強化を加速し，IT 技術を用いた

バー空間は自由で国境のない空間という幻想が広まって社会ガバナンスの推進を加速し，我が国のサイバー空間

いた。しかし，2013 年のスノーデン事件以後は，サイバーにおける国際的発言権とルール設定権の向上を加速し，空間は一面では米国の世界監視システムであり情報収集

サイバー強国建設の目標に向けて努力を怠らない」ことシステムであって，安全保障面でもビジネス面でも米国を強調し14），さらに中央ネットワーク安全・情報化指導の国益に叶うツール（特に 9.11 以降）であることが世界小組の承認を経て，国家インターネット情報弁公室は同中に知れ渡ったのであった。しかしこれに不服があって年 12 月に「国家サイバー空間安 全戦略」を発表した。

もインターネットを使わないわけにはいかず，またテロ対

これはサイバー空間の発展と安全に関する中国の立場と策 では先 進 国の 多くが NSA や英 国の政 府 通 信 本 部

主張を明らかにし，戦略的方針と主要課題を明確にし，（GCHQ） を頼らざるを得ないという状況も存在するの国のサイバーセキュリティの取り組みを指導する綱領的である。

文書と位置付けられる 15）。

10）

サイバー強国中国と如何に向き合うか

その後，中国外交部（外務省）と国家インターネット
情報弁公室は 2017 年 3 月 1 日，
「サイバー空間国際協

3

認証が義務付けられた。
⑦

法的責任と罰則：サイバースペースにおける中国当力戦略」 を共同で発表した。これは，中国初のサイバー局の強い権限が規定され，違反者には高額な罰金問題に関する国際戦略の公開となる。同戦略は平和発を含む罰則が与えられることが明確化された。

16）

展，協力と相互利益をテーマに，サイバー空間における運命共同体の構築を目標として，サイバー空間におけるこの内容については欧米諸国から懸念の声があがっ

国際協力の推進について初めて全面的かつ系統的に中ている。たとえば英国の「フィナンシャル・タイムズ」は，国の主張を打ち出したのである。また，世界のサイバー「明らかに市民の言同法の施行翌日の社説18）において，空間のガバナンスという難問の解決のために中国のプラ論と思想の統制を強化するだけでなく，グローバル企業

ンを提起して，中国が主導するサイバー空間をめぐる国が中国で操業する際の非関税障壁となる。その保護主

際交流・協力へ各国の参加を促そうとする戦略的文書

義的な姿勢によって，ひいては中国企業の国際競争力もでもある。またここでは，各国が「国際連合憲章」の主奪いかねない」と批判している。

旨と原則を着実に遵守し，サイバー空間の平和と安全を

その後 2017 年 10 月の中国共産党大会において習総確保することを提唱しており，主権の平等を堅持し，サ

書記は 21 世紀半ばまでに中国が「トップレベルの総合

イバーの覇権争いをせず，他国の内政に干渉しないこと

国力と国際的影響力を有する国となる」 としたが，以上を提唱している。その上でサイバー空間における優位性のような一連のサイバー強化策により既にサイバー空間

による相互補完と共同発展を推進し，「デジタル・デバイ

では，米国一極覇権の体制から，二つのスーパーパワー

ド」（情報格差）を解消し，人々がインターネット発展のの米中覇権分有時代へと移行していると言えるかもしれ

成果を享受できる状況を確保することを提唱しているの

ない。

である。
他方，以上のようなサイバー戦略とともに，「サイバー安全法」 が 2016 年 11 月，全国人民代表会議におい17）て可決され，2017 年 6 月 1 日より施行された。

３．AI によるサイバーセキュリティ
3 -1

AI によるサイバー防御

従来のサイバーセキュリティ技術では未知の脅威には

同法の初案が提出されたのは 2015 年 6 月のことであ対応できなかった。しかし最近未知のマルウエアを検知

り，審議を経た第 3 案に至って施工されるまで丸 2 年するために，機械学習20）を使ってマルウエアの振る舞いを要した。また，この過程ではパブリックコメントの募や属性を深く分析する技術が生まれた。そこでは Dark

集が 2 回も行われたほか，米国大使館や日米欧の在中

Web 21）で取り引きされている情報を収集し，機械学習，

商工会議所との意見交換も行われた。

自然言語処理といった技術で分析することで，今後生じ同法の要点は以下 7 点にまとめられる。

る攻撃手法を事前に把握するのである。

①

個人情報の保護：中国国内での個人情報の収集，仕様，保護に関する要件が明確化された。

現在，AI はサイバー空間における犯罪者側の動向を理解する技術として使用されており，深層学習22）を使っ② 「ネットワーク運営者」：これにあたる事業者は，セてリアルタイムに大量の通信トラフィックを監視し，サイキュリティにかかる責任を負うことが明確化された。

バー攻撃に共通するデータや送信元，接続数などの情③ 「重要情報インフラ運営者」：これにあたる事業者

報を AI が蓄積，解析し，その中で異常を検知して，新は，その保護を名目に中国当局の強い統制を受けることが明確化された。
④⑤⑥

たな脅威の予測と迅速な対策を行っている。
深層学習を用いた AI による分析とは，データ内の注

機密情報の保存：中国国内で収集・生成された個

目すべき点となる特徴量23）を数多く抽出し，その分析か

人情報やデータは，中国国内で保管することが義らマルウエアに対する知見を見出すものである。たとえば，

務付けられた。

マルウエアの解析で AI は，ファイルのサイズやファイル

国外へのデータ移転：原則的に禁止されることが明のヘッダ情報，文字列などから特徴量を確定し，約 5 億確化された。

個にも上るマルウエアを AI に学習させることで，精度のセキュリティ製品の認証：重要なサイバー設備・セ

高い検出を行うのである。また，シグネチャ24）の作成中

キュリティ製品については，中国当局のセキュリティに生じるマルウエアと，有効な対策を作成する間のタイム

4
業ネットワークにどのように侵入し，攻撃を仕掛けるかを

ラグを短縮化して，高い検出率を実現するのである。
今後 AI を利用したサイバー防御は，高度なサイバー攻撃を検知し，防御できる知的プラットフォームを形成し把握する適切な方法がなく，そのため早期警告を行うた
めの兆候を見つけるのが困難な状況である。

て，膨大な量のオープンデータからサイバー攻撃に関連

加えて，AI は，ID 盗難，DDoS 攻撃，パスワードクラッ

した情報を自動モニタリングするようになるであろう。まキングなどのサイバー攻撃の既存の試みを，より強力でた異常の検知，分類，予測，可視化を行う高精度な攻撃

効率的なものにし，複雑な攻撃を人間のハッカーよりも監視が進み，追加学習，オンライン特徴抽出，自動デー

迅速かつ効果的にすることができ，人間のサイバー犯罪

タ収集，自動ラベリングなどの自律学習機能も進展して者が攻撃をカスタマイズするのを助けることができるのいくことで一層その防御力を増していくと考えられる。

である。

機械学習の長所としては，大量かつ高次元の観測デー
タから知識獲得できることや，観測データの追加学習に

3 -2

AI を利用したサイバー攻撃の実現性

よる攻撃の変遷に合わせた異常の検出，分類，予測が以上のように AI を利用することで，サイバー攻撃の可能なことがあげられる。もちろん AI は 24 時間，365

効率は飛躍的に高まるのである。従来は特徴が僅かに日働き続けることができるし，機械学習で判定可能なも異なる亜種のマルウエアを数多く作って検知を回避してのは自動化し，管理者の負担を軽減することができる。

きたが，今後は機械学習で開発の自動化を進めるなど

一方，短所としては，攻撃事例は少なく，攻撃に関連して，新たなマルウエアがより大量に生み出されるようにしたデータの収集は容易でない点があげられる。またなると考えられる。

AI 自 身 の 特 性 とし て 騙 さ れ や す い（adversarial

しかし，現在のところ犯罪 者側から見ればまだまだ

setting）点がある。悪意を持つ人々によって誤った学AI 利用のコストは高く，本 格的な機械学習を用いての習データが使われたり，サイバー攻撃によって AI をだ

新たな攻撃の作成は散見されてはいない。攻撃者が金ませる一定の入力パターンさえ調べれば，その判断や動銭獲得などの目的を達成するために，AI 利用によるサ作を歪ませることもできるのである。これら AI を誤作

イバー攻撃の費用対効果が良いと判断しなければなら動させる内部・外部要因を取り除くのが AI の安全面でないが，まだそこまでには至っていないようである。との課題であるが，この関連研究はまだまだ進んでいない

はいえ，AI サイバー攻撃は間違いなく起こると思われ，のが実情だと言われている 。

その要素技術であるデータサイエンスに取り組むハード25）

他方，サイバー攻撃面においては，AI や機械学習がルは低くなっている。手 軽に機 械学習アルゴリズムを進展することで，これまで人手でこなす必要のあった作利用可能にするためのシステムが，実 際に提 供されて業の自動化が進むと見られている。その結果，これまで

おり，Google の「Cloud AutoML」 や Amazon Web

よりも多くの攻撃の自動化が 可能になると考えられる。

Services の「Amazon SageMaker」 は， ど ちらもそ

たとえば，効果的なフィッシングメール を作成し送付すの例と言える。このように安価に機械学習アルゴリズム

るができるようになるだろう。スピアフィッシング攻撃27）を利用可能にするためのシステムが提供されはじめ，学では，標的を確定する際，どの企業，どのような組 織

習データへのアクセスも楽になっており，こうしたトレンが騙されやすいかなどの詳細情報を，攻撃者に与える必ドは攻撃者にとってのハードルも下げるものとなる。

26）

要があるが，AI システムは，大量のデータベースを収集，もちろん国家の軍，情報機関等はこの限りではなく，整理，処理して識別情報を結びつけ，詳細情報を攻撃

既に後述のように AI によるサイバー攻撃の開発を進めて者に与え，攻撃をより迅速かつ的確に実行させることがいるのである。したがってそう遠くない日にサイバー空間できるのである。また，攻撃対象の絞込みと特定にもは，AI 対 AI の本格的な戦いの場になってしまうだろう。

威力を発揮する。複数の情報源から，攻撃に対して特に脆弱な人物を特定することができる。
また，機械学習を使って企業内のスパムメールフィル
タを混乱させることも可能となる。機械学習アルゴリズム

４．中国における AI の開発と軍事利用
4 -1

中国の AI 開発

を使ってネットワーク内でのユーザーの動作を模倣して

AI は現在第 3 次ブームと言われている。この背景に異常動作の検出を回避するのである。未だ攻撃者が企はコンピュータ性能が飛躍的に伸びたこと，スマートフォ

サイバー強国中国と如何に向き合うかンの普及や IoT の登場で様々なセンサーから大量のデーのシリコンバレーへの進出も加速化している。

タが生み出され，これらのデータから AI 自身が知識を獲得する機械学習が実用化されたためである。

5

調査会社 Rhodium Group によると，2016 年 6 月ま
でに不動産投資を除いて中国から 60 億ドルの資金がシ米国の AI 開発の優位性は，米国の GAFA（Google，

リコンバレーに入っている30）。半分以上は 2015 年初かApple，Facebook，Amazon）のようなプラットフォー

ら 16 年央のあいだに投下され，中国資本は特に，AR/マーがデジタル市場で急成長を遂げており，その競争

VR，AI，ビッグデータ，バイオなど中国が遅れている

優位が固定され，支配的地位を占めることが懸念され技術分野に関心を寄せている。中国系 VC が主催する

28）

るほど ，世界中のデジタルデータと情報を独占していシリコンバレーでの投資説明会，人材誘致商談会，ベることにある。

ンチャー企業ロードショーなども数多く行われている。

これに対し，中国には 7 億人以上のスマホ利用者が数年前までは，シリコンバレーで活躍する中国人技術者

存在し，そこで独自に膨大で様々なデータが利用できるが注目されたが，この 1，2 年では中国系 VC が注目さのである。そして中国の AI に関連する新興企業はベン

れはじめ，シリコンバレーで中国 VC の投資を欲しがる

チャーキャピタルから莫大な資金を呼び込んでいるのでベンチャー企業が増えている。

ある。

一方，中国政府による AI 振興策も目覚ましいものが一方，中国国民はプライバシーや個人情報保護に対しある。2017 年 7 月，国務院が AI 分野での世界的リーダー

あまり頓着せず，このため比較的容易にデータを収集でになることを目指し，2030 年までに同国の AI 産業をきる。これに加え，中国では，漢字を打ち込む手間が1500 億ドル規模にまで成長させる以下のような「新世代

面倒なため，音声による支援サービスが欧米よりも普及

AI 開発計画」31）を発表し，2030 年を見据えた中国の新しており，音声支援システムの改善も速くなる。特に音世代 AI 発展の指導思想，戦略目標，重点任務，保障

声認識分野では，百度に加えてｉ FLYTEK 社（アイフ措置を打ち出した。これは，中国の AI 発展の先行優

ライテック）という新興企業の成長が著しい。

位性を創出し，革新型国家及び科学技術強国の構築を

中国の大手企業（百度，滴滴，騰訊）は，各社独自加速させることを目指している。

の AI リサーチラボを立ち上げている。とりわけ 百度

その戦略目標は，は，深層学習において世界レベルに達しており，シリコ①

2020 年までに，AI の技術と利用が世界先端水準

ンバレーに AI ラボを持ち，そこでは 200 人の開発者に達し，AI 産業が経済成長の新しい原動力になり，がライバルとなる米国企業に対抗すべく，自動運転車，

AI の利用が民生改善の新しい手段になる。

物体認識のライブラリ，表情や自然言語の認識ソフトな②2025 年までに，AI の基礎理論は大きなブレーク
スルーを遂げ，一部の技術と利用は世界先端水 準

ど先駆的な開発を行っている。
騰訊も同様で，いくつかの中国トップレベルの科学技に達し，AI は中国の産業アップグレードと経済発術大学に対して奨学金を提供し，学生らが WeChat の展方式転換の主な原動力になり，知能社会の建設

膨大なデータベースにアクセスできる一方で，騰訊側とを進展させる。

しても優れた研究成果や優秀な卒業生らを確保できるメ
リットを確保している。
また，華為技術も長期的事業拡大を狙い AI 技術で世界のトップになるため莫大な投資をする計画を表明し
ている 。
29）

③

2030 年までに，AI の理論，技術，利用は世界先端水準に達し，グローバルの主な AI 革新センターになる。
その重点任務は，1. 開放的かつ連携的な AI 革新体

系の構築，基礎理論，重要な共通技術，革新的プラット

他方，技術革新による経済成長戦略を打ち出した中フォーム，高級人材等の関係の強化，2. 高度で効率的国は，米国のシリコンバレーのイノベーションリソースのな知能経済や，AI の新興産業を発展させ，産業の知能活用を強化しているのである。その方法としては，シリ化を一層推進，3. 安全かつ便利な知能社会を整備，効コンバレーのインキュベーションシステムを中国国内に率的知能サービスを発展させ，社会ガバナンスの知能水導入し，ベンチャー企業の中国国内での産業化，海外準を引き上げ，社会の種々の関係において相互信頼を促

中国人を中心とする海外人材の中国国内への受け入れ，進，4.AI 分野における軍民融合の強化，軍民 AI 技術

中国系 VC（ベンチャー・キャピタル）やインキュベーター

の相互転換を促進，5. ユビキタス，安全かつ効率的な6
知能化インフラ体系を整備，ネットワーク，ビッグデータ，

他国に先駆けるには政府がさらに資金を投入して研究をHPC（ハイ・パフォーマンス・コンピューティング）等のイ

支援すべきとの声が相次いだ。

ンフラの整備を強化，6. 新世代 AI に特有の重要な基礎

民間企業や学術機関の専門家は，AI 分野は目覚まし理論と重要な技術のボトルネックについて，統括を強化しい発展を見せているが，その可能性を完全に引き出すにて，将来を見据えた重大科学技術プロジェクトのマトリッはまだ程遠い段階にあると説明した。

クスを構築する―というものである。

有力な AI 企業である NVIDIA 社のイアン・バック（Ian以上の内容は，オバマ政権が 2016 年末に公 表したBuck）社長は，「 AI は我々の世代における最大の経済的・AI の将来に関するいくつかの報告 と似通っている。し技術的革命になるだろう」とし，2035 年には AI が米国

かし，中国がその計画を発表して以降，トランプ政権の経済に 8 兆ドルを貢献すると予測されていることを指摘

動きは鈍く，AI 開発を促した前政権の方針を行動に移し，「他国に先んじられるわけにはいかない」と述べた。

す気配を見せていない。かつては空想の産物だった AI

同氏は，中国をはじめとする他国は AI 研究への投資だが，今ではアマゾンやグーグルをはじめとする米国企を積極的に拡大しているのに対して，米国政 府の投資業の開発努力が実って現実のものとなり，国防分野にも額はほぼ横ばいであることにも言及した。トランプ政権

影響を及ぼすほどの存在となっている。

は，AI について「強くコミットしている」としているが，

しかし，トランプ政権が技術者の移民を制限しようとその一方で，トランプ政権が 2019 会計年度予算教書していることもあり，米国に拠点を置いていた AI 開発

で非軍事研究開発予算を 19％以上削減していることに事業は，トロントやロンドン，北京など外国に移りはじ懸念が示されている 35）。

めており，これに伴い，中国がテクノロジーの次の大きな波を牽引するという可能性も高まりつつある。

4 -2

中国の AI のサイバー利用

中国が国家全体でどれだけの額を AI 事業に注ぎ込

このような中，元在日米軍司令部サイバーセキュリティ

んでいるかは不明だが，北京市は市内の AI 開発パーク

長のスコット・ジャーコフ（Scott Jarkoff）氏が産経新に 20 億ドルを投資するとしている 。

聞の取材で明らかにしたところによると，中国とロシアが

33）

これに加え，北京市経済・情報委員会が指導する北AI を活用して自動的にサイバー攻撃を仕掛ける技術を取京市先端国際 AI 研究院が 2018 年 2 月 8 日に設立され得したことが以下のようにわかった 36）。記事によると，た。同研究院は複数のイノベーションセンター，科学研「AI を活用すれば，人材の省力化でハッキングの効率

究プラットフォームから構成され，第 1 期として，北京を高められる。AI が自ら攻撃手法を学んで技術を短期

AI 基礎研究イノベーションセンター，北京智慧社会イノ

間で向上でき，大規模な攻撃を仕掛けることも容易にな

ベーションセンター，北 京 AI 特許イノベーションセンるという。北朝鮮も同様の技術を獲得した恐れがあり，

ター，の 3 つのイノベーションセンターを設立した。同AI を悪用した攻撃の脅威が世界に広がりそうだ。ジャー

研究院の任務について李院長は，①北京市を中国だけ

コフ氏は，欧州警察機関（ユーロポール）などと情報をではなく全世界からの AI 人材のセンターとし，特に産・共有し，2017 年中露の AI 技術取得の情報を入手した

学・研の連携を推進，② AI 技術の都市管理におけるという。同氏によると，中露が獲得した AI 技術は自動

実 践及び関連産業における実用を推進，③より多くの的に膨大な数のパソコンやスマートフォンにウイルスを送AI 研究者の特許出願を奨励，特許取引から価値を創れる機能を持つという。
（中略）

造し，特許プールを育成，知的財産権保護の仕組みをジャーコフ氏は，中露が AI の使用で攻撃を強化でき構築し，国際 AI 業界標準競争に参画，④中国科学研る点について『睡眠を取る必要がないので攻撃の効率が究院の指導の下，インフラプラットフォームを整備，中大幅に上がる』と分析した。AI が大量のデータを基に国最大の AI 共有コンピューティングプラットフォームと自ら学習する深層学習を行うことで『攻撃の技術や手口するなどと述べた 。

が自動的に上がり，育成しなくても優秀なハッカーが誕

3 4）

このような中国の AI の進展に対し米国では多くの懸生する』という。人間のハッカーであれば手法や攻撃を念が出ている。下院監査委員会 IT 小委員会は，AI に仕掛ける時間帯で犯行を特定されやすかったが AI では

ついて予定している 3 回の公聴会の第 1 回目を開催した。

調査が難しく，攻撃側は追跡から逃れやすい』とした。

証人として出席した専門家等からは，米国が AI 開発で

中国には，日本の官公庁の情報を盗むサイバー攻撃

サイバー強国中国と如何に向き合うか

7

を仕掛けるハッカー集団が存在し，ロシアでも，米大統関連 特許申請 が 多く，中国の学 者はすでに米国の学領選で民主党全国委員会に攻撃した集団が確認されて者より多くの AI 論文を発 表しており，AI 推 進 協会のいる。同氏は，『 中露のハッカー集団が AI を使うことで，

2017 年年次会議で，中国の研究者は初めて米国の研究さらに重大な被害が起きる』と強調した。

また，日者と同数の論文を提出した。また中国の官民は何十億ド本の防衛省がネットワークを守るシステムに AI を導入す

ルもの投資をし，有能な若者を育てる努力をしており，る方針にも触れ『今後のサイバー戦争は AI 同士の戦い

中国は米国を追い越しそうである。このような中国は，になる』とした。」

AI が戦争の性質を変えると考えており，AI が戦争で使われるようになるにつれ，戦闘のほとんどを人間のいな

近年，AI 開発面でも中国の進展は目覚ましく，今後

いシステムで行うことが実現すると考えているのである。

サイバー安全保障の世界は AI の力勝負となることを認

米国のエルサ・カニア（Elsa B. Kania）氏は，人民識して国家的な推進体制を作っているのである。

解放軍の AI による軍事革命に関する論文「戦場のシン
ギュラリティ」4 0）を発表し，中国は，AI を将来の最重要

4 -3

米国に続く中国の AI 軍事利用

技術と位置づけ，2030 年までに AI で世界をリードする

米国は，1990 年代後半から当時 登場した情報 通信という目標を達成しようとしており，習近平主席が重視

技術を活用した「軍事における革命」（RMA） により世する「軍民融合」により，民間の AI 技術を軍事転用して，界をリードし，情報時代における不可欠な技術であるス

AI による軍事革命を実現しようとしていると指摘した。

テルス，精密誘導兵器，ハイテクセンサー，指揮統制シ

また，AI による軍事革命の特 徴の一つは，AI と無人

ステム等においても圧倒的に優位であった 。そしてそ機システム，たとえばロボット，無人飛行機，無人水上・の延長線上に現在の AI の軍事利用がある。AI は戦争

水中船などの合体であり，この革命により戦争の様相はを情報化戦争から知能化戦争へシフトさせている。

大きく変わると指摘している。

37）

38）

AI は，戦場における指揮官を手助けし，その状況判

他方，AI の軍事利用によっては，小さな国や組織でも，断を正確かつ迅速にすることができ，ウォーゲーム，シ

我が国を含め他国を脅かしやすくなる。核兵器の開発

ミュレーション，サイバー戦や電子戦への適用，また仮は以前に比べより容易になっているかもしれないが，必想現実の技術と合体すると訓練・演習をより実戦的にす要な資源や技術，専門知識はまだ入手しやすいとは言えることもできるなど適用分野は軍事の大部分にわたって

ないが，AI 兵器ではコードやデジタルデータは安く手にいる。加えて，コンピュータによる画像認識と機械学習入る場合が多く，広く拡散するものもあり，また，前述の技術を応用すると，目標認識が不可欠な各種兵器ののように AI 利用によるサイバー攻撃のハードルが低くな能力を飛躍的に向上させることになる。このような結果，りつつある。

AI は軍事作戦スタイル，兵器体系などを刷新させ，指機械学習やプログラムに基づき，攻撃目標を自律的

揮官の状況判断，幕僚活動，部隊運用，訓練なども大に選 択する AI 兵 器は， 一 般に「 自律 型兵 器（AWS：

きく変えて戦争の様相を一変させるといわれている。

autonomous weapon systems）」と呼ばれ，攻撃目標

周知のように軍事バランスの変化は国際関係の変化にを人間がセットするタイプのミサイルや無人攻撃機とは異直結するものである。今後の AI 開発 優劣が国際関係なる概念の兵器と言える。特に軍事拠点の破壊や人間をも左右すると考えられるのである。

の殺傷を目的にしたものを「自律型致死性兵器（LAWS：

米国は技術力で長年軍事的優位を保ってきたが，最lethal autonomous weapon systems）」と呼ぶ。

近中国の人 民 解放軍は，米国が 誇る最 新技 術，特に米国防省は 2012 年，殺傷力の行使にかかわる決断は

AI に注力し始めている。人民解放軍は，AI を軍事の人が下さなければならないという暫定的な方針を定め41），

あらゆる分野に取り込み，軍事分野における革命ともい2017 年 5 月には，これを恒久的な方針に変更した42）。

える AI の軍事利用を進めているのである。前述のよう

これまで LAWS の規制を巡り，日米ロ中など主要国に米国は現在 AI で世界をリードしているが，中国は「新の外交官が参加する政府専門家会合が 2017 年 11 月と世代 AI 開発計画」を発表し，2030 年までに AI で世2018 年 4 月とに開催された。この会合は通常兵器の使界をリードするとの計画を明らかにした 。

用を規 制する「 国際 特定 通 常兵 器 使 用禁止制限 条 約

39）

既に中国は AI 大国といえる。中国は米国に次ぎ AI（ C C W：C o nvent i o n o n C e r t a i n C o nvent i o n a l

8Weapons）」43）の枠組によるもので，これまで焼夷弾，対な力関係を揺るがす可能性があり，AI の軍事利用に関す

人地雷，クラスター爆弾などの制限が検 討され，後にる規制をめぐる国際的な合意を図っていかねばなるまい。

CCW または個別の条約による使用規制につながった。

EU は既に有識者会議による AI 倫理指針原案を策定

中国外交部軍縮局はここでのコンセンサスで枠組みをしており，2018 年末までには欧州委員会が最終案を作作り，制限することを希望しており，LAWS の研究開発と利用に反対しているとのことである 4 4）。
その後 2018 年 8 月末ジュネーブで開かれた AI を搭載した兵 器 の規制をめぐる国際 会議で，日本政 府は，る予定である 47）。
我が国は，AI のルール作りに関しては，欧州との協力 を軸に更に広範な議論と大胆で大規模な国家的な
4 8）取り組みが必要と思われる。

LAWS を開発する意図はないとした上で，性急な規制

いずれにせよ，中国に対してはその実 態の把握に努は民生分野の技術発展を阻害するとして慎重な見方を示

め，現実を直視して外交的友好関係の促進，信頼醸成

した 。AI の軍事利用は核兵器と同様に各国間の軍事を進める必要があるように思われる。

45）

バランス，ひいては国際関係すら大きく変えると言われているが，ここでも圧倒的な力を持つ米国に，中国やロシアが急追している現状がある。

参考文献
ジョー・マクレイノルズ『中国の進化する軍事戦略』2017/5 原書房

５. むすび
我が国が今後執るべきサイバー・AI 政策
以上述べてきたように中国のサイバー面，AI 面でのチェン，ディーン『中国の情報化戦争―情報戦，政治戦から宇宙戦まで』2018/06 原書房
土屋大洋，持永大，村野正泰 『サイバー空間を支配する者 ――21

力は，極めて強大なものとなっている。このような状況

世紀の国家，組織，個人の戦略』2018/8 日本経済新聞出版社に対し，我が国のサイバー面での対応施策に関しては，

マーティン・ファン・クレフェルト『新時代「戦争論」』2018/05

日本危機管理学会年報『危機管理研究 』第 25 号の拙原書房

稿「IoT 時代に向けてのサイバー危機管理の現状と我が兵頭二十八 『ＡＩ戦争論』 2018/04 飛鳥新社

国の課題」 で自分の国は自分で守るための以下の 8 項

伊東 寛 『サイバー戦争論―ナショナルセキュリティの現在』目の施策を提示した。

2016/08 原書房

1. サイバー戦における防衛力強化（反撃の研究開発）『サイバー・インテリジェンス』 2015/09 祥伝社新書

2. サイバーインテリジェンスの強化，特に専門機関の創設

渡辺悦和『中国人民解放軍の全貌』2018/05 扶桑新書

3. サイバーセキュリティの研究開発（AI，暗号等）と人

宮家邦彦 『AI 時代の新・地政学』 2018/09 新潮新書

4 6）

材育成強化
4. 関連法令の整備，特に重要インフラ等に信頼性確認制度（セキュリティクリアランス），国民の個人情報等

1）Stuxnet：2010 年にイランを中心とする中東各地域で発見さを安全に保有するためにデータベースは国内に設置，れた，標的型攻撃を行うマルウェアの通称である。イランの法執行機関による一部通信傍受に関する検討

原子力施設の制御システムをダウンさせたことで知られる。

5. 政府機関，重要インフラ関連企業等の ICT 機器にバッ
クドアやスパイウエアが組み込まれていないかの安全
検査の徹底
6. サイバーセキュリティの普及啓 発とセキュリティバイデ
ザインの推進7. 海底ケーブルの陸揚げ地にサイバー国境所を設置し，海外からの不正アクセス等を制御する
8. 更なる米英とのサイバー安全保障面での協力強化「IT 用語辞典バイナリ」による
2）Echelon：米国を中心に，英国・カナダ・オーストラリア・ニュー
ジーランドの 5 か国で共同運営する通信傍受システム。無線，
電話，ファクシミリ，電子メール，各種データ通信を傍受し，米国の NSA（国家安全保障局）が一元的にその情報の収集と分析を行っているとされるが，米国政府は公式にはその存在を認めていない「デジタル大辞典」による。
3）PRISM：米国の NSA（国家保安省）が運営して通信監視プ
ログラムである。正式名称は US-984XN。メール，写真，音一方 AI 面では，以下のように考える。

声，動画，文書，接続記録など，ネットでやりとりされるデAI 関連技術の進歩は将来，経済面だけでなく国際的ジタルデータが主な対象。
「Wikipedia」による。

サイバー強国中国と如何に向き合うか
4）hacktivist：社会的・政治的な主張を目的としたハッキング活動を行う者のこと。

919） 新華網 2017 年 10 月 18 日 中国共産党第 19 回全国代表大会
http://jp.xinhuanet.com/2017-10/18/c_136688582.htm20） 機械学習 machine learning とは，コンピュータがデータか

5）外務省
https://www.mofa.go.jp/mofaj/press/release/press4_005330.

ら反復的に学習し，そこに潜むパターンを見つけ出すこと。

html

その学習した結果を新たなデータにあてはめることで，パ

6）National Security Agency：通信傍受・盗聴・暗号解読などの「信号情報」活動を担当する。

ターンにしたがって将来を予測することができる。
21） ダークウェブは，たとえ URL を手に入れても，一般のブラ

7）Domain Name System：インターネットの必要不可欠な基盤

ウザーからは，アクセスできないサイト群である。しかも，技術で，ドメイン名と IP アドレスの対応付けや，メールのそこへのアクセスは匿名化され，追跡が著しく困難になって宛先ホストを指示するためのシステム。

いる。世界中から犯罪者などが集まり，非合法コンテンツが8） 他のルートサーバー 3 台のうち 2 台は欧州，
1 台は日本にある。
「Wikipedia」による。

やりとりされている。
22） 深層学習 deep learning とは，人間が自然に行うタスクをコ9）Latest news on my Hardware Security Research https://

ンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつで，ニューwww.cl.cam.ac.uk/~sps32/sec_news.html#Assurance

ラルネットと呼ばれる主に生物の神経系の挙動を模して学習

WIRED

できるようにデザインされたもの。

https://www.wired.com/2012/10/chinese-telecoms-suspicious/10） Government Communications Headquarters：英国の情報共同体において，偵察衛星や電子機器を用いた国内外の情報収集・暗号解読などを担当する諜報機関

23） 特徴量とは，機械学習を行う際に学習データにどのような特徴があるかを数値化したもの。この特徴量の抽出は人間が設計し作らなければならない。
24） 異常なデータや普通とは異なる行動パターンを定義して，そ11） 習 近 平「 堅 持 総 体 国 家 安 全 観 走 中 国 特 色 国 家 安 全 道れを記録しておく。この記録されたものをシグネチャという。

路」『 新 華 網 』2014/4/15 http://news.xinhuanet.com/

25） AI を使ってセキュリティを向上させる，特に機械学習を使っ

politics/2014-04/15/c_1110253910.htm
12） 人 民 網 http://media.people.com.cn/BIG5/n/2014/0228/
c40606-24488129.html
13） 中央網絡安全和信息化領導小組 http://www.cac.gov.cn/てセキュリティ問題を解決しようという研究は比較的長い歴史を持っており，バイオ認証，侵入探知，DDOS 探知，不正取引探知などの目的に応用されてきた。
26） インターネットのユーザーから経済的価値がある情報（例：14） 新華網「习近平 : 加快推进网络信息技术自主创新朝着建

ユーザー名，パスワード，クレジットカード情報）を奪う

设 网 络 强 国 目 标 不 懈 努 力 」http://www.xinhuanet.com/

ために行われる詐欺行為で，信頼されている主体に成りすま

politics/2016-10/09/c_1119682204.htm

した E メールによって偽の Web サーバーに誘導することに

15） 人民網日本語版 2016/12/29 この連略では，サイバー空間の主権を揺るぎなく守ること，国の安全を断固として守ること，重要な情報インフラを保護すること，サイバー文化建設

よって行われる。
27）偽の電子メールを使って不特定多数の人から個人情報などを盗み取るフィッシング詐欺（phishing）のこと。

を強化すること，サイバーテロと違法犯罪を取り締ること，

28） 経 済 産 業 省「 第 四 次 産 業 革 命 に 向 け た 横 断 的 制

サイバーガバナンスシステムを整備すること，サイバーセ度 研 究 会 」 報 告 書 http://www.meti.go.jp/pre

キュリティの基礎を固めること，サイバー空間の防護能力を

ss/2016/09/20160915001/20160915001-3.pdf

高めること，サイバー空間の国際協力を強化することの 9 項

新産業構造ビジョン中間整理 30 頁

目が挙げられている。
16） 中 国 網 日 本 語 版 http://japanese.china.org.cn/politics/
txt/2017-03/02/content_40390646.htm
17） 中華人民共和国工業和信息部 「中华人民共和国网络安全法」

29）South Morning Post 紙 https://www.scmp.com/tech/science-research/article/2167693/huawei-commits-hugeinvestment-top-ai-talent-eye-long-term
30）“Chinese Direct Investment in California 2017Update”

http://www.miit.gov.cn/n1146295/n1146557/n1146614/

https://rhg.com/wp-content/uploads/2018/03/web_c5345009/content.html

Chinese-Direct-Investment-in-California_2017-update.pdf18） Financial Times, 2017/6/2 “China’s cyber security law
and its chilling effects”

31）国務院，2017/07/20 「国务院关于印发新一代人工智能发展规
划的通知」

10
http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/

43） 外 務 省 https://www.mofa.go.jp/mofaj/gaiko/arms/ccw/
ccw.html

content_5211996.htm
32）“Preparing for The Future of Artificial Intelligence”

44） 2018 年 9 月 3 日 筆者の中国現代国際関係研究院でのヒアリングによる。

2016/10
https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/
whitehouse_files/microsites/ostp/NS.C/preparing_for_

politics/news/180903/plt1809030027-n1.html
46） 原田泉 危機管理研究第 25 号「IoT 時代に向けてのサイバー

the_future_of_ai.pdf“The National Artificial Intelligence Research andDevelopment Strategic Plan”2016/1045） 産 経 新 聞 電 子 版 2018/9/3 https://www.sankei.com/

https://www.

危機管理の現状と我が国の課題」2017/03
47）原案の骨子は，「AI の判断過程などについて企業に説明責任，

nitrd.gov/PUBS/national_ai_rd_strategic_plan.pdf

AI が判断に誓ったデータのどの情報開示制度の創設，AI の“Artificial Intelligence, Automation, and the

透明度などを監視する機関の設置，AI の倫理性を認証する

Economy”2016.10

制度の創設，AI の欠陥による自己への賠償保険加入を企業

https://obamawhitehouse.archives.gov/blog/2016/12/20/に義務付け，AI を利用する企業の利益の一部を AI の透明化

artificial-intelligence-automation-and-economy

促進に還元」日本経済新聞 2018/11/6
48）「欧州委員会のカタイネン副委員長は 2018 年 10 月 23 日に「人33） New York Times 紙 , 2018/02/12
https://www.nytimes.com/2018/02/12/technology/china-

工知能のルール作りで日本と協力できないか議論したい」とtrump-artificial-intelligence.html

述べている。日本経済新聞 2018/10/23

34） 新京報他，2018/02/09
http://epaper.bjnews.com.cn/html/2018-02/09/node_31.
htm
35）“More Money, Fewer Rules Could Help AI Grow, Experts
Say”
http://www.nextgov.com/emerging-tech/2018/02/moremoney-fewer-rules-could-help-ai-grow-experts-say/146004/
36） 産経新聞 2018/2/1 437） Revolution in Military Affairs：戦術・組織等といった，軍事に関する諸要素の革命的な変化のこと。
38） 原田泉『デジタル・デバイド』C ＆ C 振興財団編 NTT 出
版 2002/08（共著）第 8 章「軍事におけるデジタル・デバ
イド」
39） 国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知
http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/
content_5211996.htm40） Elsa B. Kania,“Battlefield Singularity”, Center for a New
American Security41） WIRED“The next president will decide the fate of killer
robots—and the future of war”
https://www.wired.com/2016/09/next-president-willdecide-fate-killer-robots-future-war/42）Department of Defense DIRECTIVE
2012/11/21

NO. 3000.09

Incorporating Change 1, May 8, 2017

http://www.esd.whs.mil/Portals/54/Documents/DD/
issuances/dodd/300009p.pdf