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ハッキング、アダルトコンテンツの盗用、著作権執行の奇妙な連鎖反応が予期せぬ結果を生み出している：ハッキングされた政府ウェブサイトが、OnlyFansのクリエイターが提出したDMCA削除通知によって削除されているのだ。 WIREDの報道によると、詐欺師たちは合法的な政府ウェブサイトを乗っ取り、しばしば管理の行き届いていない地方自治体や州のページを利用して、「流出した」OnlyFansコンテンツの広告をホストしている。詐欺師たちは政府ドメインの権威を利用してスパムフィルターや検索エンジンのペナルティを回避しながら、偽物や盗まれたアダルト素材を宣伝している。 偶然のクリーンアップ。 自分の写真や動画がこれらのページで無断使用されているアダルトコンテンツのクリエイターたちは、乗っ取られたドメインのホスティングプロバイダーや検索エンジンに対してDMCA著作権削除通知を提出している。削除リクエストが受理されると、ページ全体が、元々そこにあった政府のサービスや情報も含めて、消えてしまう。 結果はサイバーセキュリティのパラドックスである：アダルトクリエイターたちが、一度に一つの削除通知で、知らず知らずのうちにハッキングされた政府インフラをウェブから一掃しているのだ。この慣行は十分に広がり、セキュリティ研究者たちはそれを新興パターンとして追跡し始めている。 約20年にわたってオンラインで公開してきたコンテンツクリエイターのローラ・ラックス氏は、自分のコンテンツが無断で使用されているのを発見した場合はいつでも、侵害された政府ドメインを含めて、削除通知を提出するとWIREDに語った。「政府のサイトだろうと、ランダムなブログだろうと、私は気にしません」と彼女は述べた。「私のコンテンツ、私の著作権です。」 より深い問題。 この現象は、2つの進行中のセキュリティ上の失敗を浮き彫りにしている：改ざんや乗っ取りに対して脆弱なままの、セキュリティの不十分な政府ウェブインフラの蔓延と、不正なトラフィック生成のためにアダルトコンテンツを再利用する無節操な詐欺師のエコシステムである。これら2つの問題が一部のケースで互いに打ち消し合っているのは、戦略というよりも偶然であり、オンラインの安全性や政府のウェブセキュリティにとって持続可能なモデルではない。 雅子 訳

Check Point Researchは、DeepSeek V4がChromeの正規のFile System Access APIを利用して、Windows、Linux、macOS、Android上のローカルファイルを暗号化する、ほぼ機能的なブラウザベースのランサムウェア（InfernoGrabber 9000と命名）を生成したことを実証した。ネイティブマルウェアのインストールやエクスプロイトは一切不要である。 この概念実証は新たな攻撃ベクトルを明らかにしている。すなわち、AIモデルが単独で、理論上の能力（ブラウザベースのファイル暗号化）を実用的な手法に結び付け、正規のブラウザ機能である「showDirectoryPicker()」APIを特定して悪用したのである。このAPIはウェブページがユーザー選択したディレクトリ内のファイルを読み取り・変更することを許可する。 仕組み。 攻撃はソーシャルエンジニアリングによる誘導から始まる。偽の「AIアバターエンハンサー」や画像アップスケーラーのウェブアプリが被害者を欺き、フォルダレベルのアクセス許可を付与させる。被害者がフォトフォルダなどのディレクトリを選択すると、JavaScriptベースのランサムウェアがブラウザのファイルハンドルを使ってファイルを列挙・読み取り・暗号化し、身代金要求メモを表示する。ランサムウェアはブラウザタブ内で完全にJavaScriptとして実行されるため、エンドポイントのアンチウイルス製品は悪質なバイナリコードとして検出するようには設計されていない。 Androidではリスクが拡大する。Chromeはファイルシステムへの完全なアクセスをサポートしており、ウェブサイトがDCIMフォトディレクトリへのアクセスを要求できる。このディレクトリには、個人の写真、スキャンした身分証明書、銀行のスクリーンショット、リカバリーコードが長年にわたって蓄積される。iOS Safariは同じAPIを公開しておらず、Apple端末での攻撃対象領域は限定的となる。 DeepSeekの役割。 研究者らは、AnthropicとOpenAIがランサムウェア、認証情報の窃取、マルウェア生成に関連するリクエストを一貫して拒否する一方、DeepSeek V4は制限が緩いことを発見した。「ランサムウェア」といった用語を避けた中立的な表現で提示すると、同モデルは一貫して機能的なブラウザベースのランサムウェアコードを生成した。DeepSeekは自身の出力について「説得力のあるAIアップスケーラーインターフェースと隠されたランサムウェアのような動作を組み合わせた高度なトラップ」と説明した。 この手法には、APKのインストール、ネイティブペイロード、ブラウザエクスプロイト、ルートアクセスのいずれも必要なく、単一の許可クリックのみで済む。Check Pointは管理された概念実証で攻撃を検証し、主要4プラットフォームすべてのChromiumベースブラウザで動作することを確認した。 出典： Check Point Research、Daily Security Review、Organisator 雅子 訳

インテルは、XBM（クロスバッチメモリー）と呼ばれる新しい広帯域メモリー設計の特許を公開した。AIアクセラレーターやデータセンター向けプロセッサーでHBM4の優位に挑戦することを目的とし、UCIeインターコネクトとバックエンド・オブ・ラインDRAMを活用することで、従来のHBMパッケージングのコストと複雑さを回避する。 HBMはAIハードウェアの事実上のメモリー標準となっているが、サムスン、SKハイニックス、マイクロンが支配する供給の逼迫が構造的なボトルネックを生み出している。インテルの特許「Package architectures having vertically stacked dies for high capacity memory」と題されたものは、根本的に異なるアプローチを示している。 XBMがHBMと異なる点. HBMモデルがロジックダイの横にシリコンインターポーザー上でDRAMダイを垂直に積み重ねるのに対し、XBMは最大32 GT/sで動作するUCIe I/Oブロックに接続された超広帯域DRAMブロックを使用する。メモリーダイは、従来のフロントエンドシリコン領域ではなく、バックエンド・オブ・ライン金属層に製造された1T1C（1トランジスタ、1キャパシター）セルを使用する。このバックエンドDRAMアプローチは、PSMC（パワーチップ半導体製造）を含むパートナーにより既に探求されている。 各XBMメモリーダイは0.5 GBから5.0 GBの容量向けに設計され、I/Oはベースダイを通じて経路指定される。アーキテクチャーは内蔵修復メカニズムを採用し、HBMに必要な高価なシリコンインターポーザーを排除して、UCIeベースのチップレット接続に置き換える。 時期. XBMはまだ特許段階にある。業界関係者は、商業的な実装は2030年以降の時期を目標とすると予想しており、将来のAIおよびハイパフォーマンス・コンピューティング・プラットフォームを対象とした他の次世代メモリー構想と同じ長期的カテゴリーに位置づけている。 本特許は、インテルが以前に取り組んだZAMテクノロジー（ソフトバンクおよびSaiMemoryと開発した非TSV広帯域メモリーパス）、およびインテルが以前に説明したNGDB（次世代DRAMブリッジ）アーキテクチャーに続くものである。これらの取り組みは総じて、HBMの複占への依存を減らし、UCIeを中心に構築されたオープンなメモリーエコシステムを創出するというインテルの幅広い推進力を示している。 出典: Tom’s Hardware、SemiVision、Part of Style（特許分析） 雅子 訳

Googleの脅威情報グループ（Threat Intelligence Group）、FBI、および業界パートナーは、200万台以上のスマートテレビ、ストリーミング端末、Android端末を密かに乗っ取り、サイバー犯罪トラフィックを洗浄していた大規模な住宅用プロキシネットワーク「NetNut」を解体した。 「Popa」としても知られるこのボットネットは、トロイ化されたアプリケーションや「Badbox 2.0」などのマルウェアを通じて端末に感染。無名のAndroid TVボックスからデジタルフォトフレーム、車載インフォテインメントシステムに至るまで、あらゆる端末に感染を広げた。一度侵害されると、これらの端末は住宅用プロキシとして利用され、加入者は無実の住宅所有者のIPアドレスを通じて悪意あるトラフィックをルーティングできるようになった。 作戦の規模。 2026年6月の1週間だけで、GoogleはNetNutの出口ノードとみられる316の異なる脅威クラスターを観測した。これにはサイバー犯罪グループとスパイ活動グループの両方が含まれていた。顧客はこのネットワークを利用し、パスワードスプレー攻撃での発信元IPの隠蔽、被害者環境へのアクセス、侵害インフラの使用の隠蔽などを行っていた。 NetNutは、イスラエルの上場企業Alarum Technologiesと関連している。弁護士のOmer Weiss氏は、自社がFBIの押収を認識しており、捜査に協力していると述べた。 解体の仕組み。 GoogleはNetNutがマルウェアの指令制御に使用していたアカウントとサービスを無効化し、Google Play Protectを通じて感染アプリを無効化し、被害者に警告を発し、NetNutのソフトウェア開発キットに関する技術情報をプラットフォームプロバイダーおよび法執行機関と共有した。FBIはネットワークに関連する複数のドメイン名を押収した。 「我々の連携した行動により、NetNutのプロキシネットワークとその事業運営に重大な損害を与え、プロキシ運営者が利用可能な端末プールを数百万台規模で削減したと考えている」とGoogleは述べた。 この作戦は、同様の一連の取り締まりに続くものである。Googleは以前にBadboxキャンペーンを標的にし、住宅用プロキシ運営者に対して法的措置を取ってきた。KrebsOnSecurityとSynthientは、今回の解体に先立ち、PopaとNetNutおよびAlarum Technologiesを結びつける証拠を発表していた。 出典： KrebsOnSecurity、SecurityWeek、Google Threat Intelligence Group 雅子 訳

Discordは、AI搭載のコンテンツモデレーションシステムのバグにより、スプレッドシート、チェス盤、ゲームテクスチャ、単純な白や灰色の透明背景などの無害な画像が誤って有害コンテンツとしてフラグされ、過去2か月間で8,000人以上のユーザーが誤ってBANされたことを認めた。 同社は、この問題が5月からアカウントに影響を与えており、エンジニアリングチームが問題を特定して修正する前に、週末にさらに200人のユーザーがBANされたことを確認した。影響を受けたすべてのアカウントは復元作業中である。 バグの仕組み。 Discordの自動安全システムは、類似性マッチングを使用して、アップロードされた画像を既知の有害コンテンツのデータベースと比較する。このシステムは、潜在的な違反をTrust & Safetyチームの人間メンバーによる手動レビューにフラグするように設計されている。しかし、パイプラインのバグにより、システムが人間のレビューステップを完全にバイパスし、直ちに永久BANを発行する原因となった。 偽陽性は、格子状のパターン、チェス盤、スプレッドシート、ゲームテクスチャによって引き起こされたようであり、これらは自動検出から禁止コンテンツを隠すために歴史的に使用されてきた手法と構造的特徴を共有している。白と灰色の透明背景も、データベース内のエントリと誤って一致するハッシュ値を生成した。 Xでの詳細なスレッドで、Discordのサポートチームは次のように書いた：「当社のシステムは、既知の有害コンテンツと照合してコンテンツにフラグを立てます。この種の類似性マッチングは偽陽性を生じる可能性があるため、Trust & Safetyチームのメンバーが常にフラグされたコンテンツをレビューしてから措置を講じます。意図された動作は… これが二度と起こらないよう、より良い保護策に取り組んでいます。」 ユーザーへの影響。 影響を受けたユーザーには、ゲームテクスチャがフラグされたためにプロフェッショナルなコミュニケーションチャンネルへのアクセスを失ったゲームディレクターや、Discordを主要な調整レイヤーとして利用している暗号資産およびNFTコミュニティのメンバーが含まれていた。ユーザーらは、障害発生中に効果的な異議申し立てプロセスがない永久停止を報告した。 このインシデントは、注目を集めるAIモデレーションの失敗の増加リストに加わる。InstagramとFacebook Groupsは2025年に広範な不可解なBANに直面し、Tumblrの自動フィルタリングも同様に無害なコンテンツを成人向けとしてフラグした。Discordのケースはその透明性で注目に値する：原因について沈黙を守るのではなく、同社は公のポストモーテムを公開し、根本原因を認めた。 翻訳者: 雅子

中国のAIスタートアップDeepSeekは、自社のカスタム推論チップを開発している。これは、米国の輸出規制が先端半導体へのアクセスを厳しくする中、ハードウェアの自立に向けた戦略的転換を示すものだ。 このプロジェクトは、関係者3名の確認とロイター通信の報道により明らかになったもので、約1年前から進行している。DeepSeekは非公開の採用チャネルを通じてチップ設計チームを静かに構築し、設計会社、ファウンドリ、メモリサプライヤーとの協議を進めている。 推論、トレーニングではない。 このチップは、新しいモデルのトレーニングではなく、トレーニング済みのAIモデルがユーザーに応答を生成する推論の段階に特化して設計されている。AIアプリケーションが研究所から本番大規模運用へと移行するにつれ、推論がコンピューティング需要の主な源泉となり、効率性重視の専門プロセッサ向け市場が拡大している。 DeepSeekは以前、ワシントンがより広範な規制を課す前に中国市場向けに設計されたNvidiaのH800 GPUに依存していた。同社はその後、AIワークロードの多くをHuaweiのAscendプロセッサに移行している。創業者の梁文鋒氏は2024年のインタビューで、米国の輸出規制が同社の大きな障害になっていると認めた。 この動きにより、DeepSeekはカスタムシリコンを設計するAI企業の拡大する仲間入りを果たした。OpenAIは先月、Broadcomと共同で構築した初の推論チップJalapenoを発表した。Anthropicもチップ開発を探っている。中国では、AlibabaとBaiduが自社のAIプロセッサに多額の投資を行っている。 Nvidiaの株価はこのニュースを受けて時間外取引で約1.6%下落し、単一のチップサプライヤーへの依存から脱却する業界全体のシフトに対する投資家の関心を反映している。 この取り組みはまだ初期段階にある。競争力のあるAIプロセッサの開発には、数年にわたるエンジニアリング作業、数十億の投資、そして先端製造へのアクセスが必要であり、これらはすべて現在の輸出体制下で中国企業にとって制約を受け続けている。 翻訳：雅子

Metaは、初の社内AI画像生成モデルであるMuse Imageを発表した。ユーザーが友達のInstagramでの肖像を生成画像に取り込める機能を備えており、ソーシャルフィードにおける同意、ディープフェイク、合成コンテンツに関するおなじみの疑問を提起している。 Alexandr Wang率いるMeta Superintelligence Labによって開発されたMuse Imageは、Meta AIアプリ、Instagram、WhatsAppを通じて米国で利用可能になった。30以上の新しいInstagram Storiesエフェクトを強化し、画像生成をMeta AIチャットに直接もたらす。 プロンプト・アズ・アカウント機能。 最も注目を集める機能は、プロンプトで友達のInstagramアカウントをタグ付けすると、その人物の肖像が出力に反映されるというものだ。Metaは、Instagramでのユーザー写真の再利用を管理するのと同じプライバシーコントロールが適用されると述べている。しかし、この機能は、ユーザーが友達の肖像を含む動画を生成できたOpenAIの現在は廃止されたSoraアプリのバイラルな魅力と、その後のポリシー上の頭痛の種に酷似している。 Muse Imageは「高度な推論を用いて複雑なプロンプトを理解し、複数の写真をシームレスにブレンドして高品質な作品を生成する」とMetaは述べている。このモデルは、機能するQRコードの生成、画像内の読み取り可能なテキストのレンダリング、反復的な編集のための会話形式のフォローアッププロンプトの受け入れが可能だ。Meta AIアプリでは、ユーザーは写真に描画したり書き込んだりして、希望する変更を示すことができる。 商業的連携。 このモデルはMetaのコマースエコシステムとも統合されている。部屋の写真を撮ってMeta AIに再装飾を依頼すると、ウェブやFacebook Marketplaceから家具のリストを取得できる。 無料利用は「日常的な作成」のために利用可能で、一定期間後にリセットされる制限がある。上限に達したユーザーは、追加生成のためにMeta Oneに加入するよう促される。Muse Videoモデルも開発中である。 雅子 訳

Sysdigのサイバーセキュリティ研究者らは、大規模言語モデルによってエンドツーエンドで駆動される初のランサムウェア作戦を記録した。これは、完全な恐喝キャンペーンを実行するためのスキル要件を引き下げるマイルストーンである。 JadePufferと名付けられ、エージェンティック脅威アクター（ATA）に分類されるこの作戦は、インターネットに露出したLangflowインスタンスを介して初期アクセスを獲得した。このインスタンスはCVE-2025-3248に対して脆弱であり、オープンソースのAIオーケストレーションフレームワークにおける認証欠落の欠陥で、認証なしのリモートコード実行を許すものである。そこから、LLM駆動のエージェントが自律的に侵入ライフサイクル全体を連鎖させた：偵察、認証情報の収集、ラテラルムーブメント、永続化、データ破壊、身代金要求メモの配布。 キーボードの前に人間はいない。 SysdigがAIによる自律性の証拠として挙げるのは、4つの観察結果に基づいている。ペイロードには各ステップを説明する自然言語のコメントが含まれており、「High-ROI databases to drop」のような行があった。これらはモデルがデフォルトで生成するアーティファクトだが、人間のオペレーターがワンライナーに書くことはない。バックドア管理アカウントの挿入が失敗したとき、エージェントはエラーを診断し、31秒以内に修正ペイロードを発行した。これは人間の反応時間よりもはるかに速い。また、環境に仕掛けられた自由テキストのヒントを解析し、パターンマッチングではなく意味理解に基づいて行動した。そして、正準的なドキュメント例であるBitcoinアドレスを使用した。これはモデルが幻覚したか、公開リファレンス資料を使用するオペレーターが設定したかのいずれかである。 攻撃チェーン。 エージェントはまず、侵害されたLangflowホストを列挙し、環境変数をスイープしてLLMプロバイダーのAPIキー、クラウド認証情報、暗号通貨ウォレットを探した。サーバーのバックエンドPostgresデータベースをダンプし、次に内部ネットワークをスキャンしてデータベース、オブジェクトストア、設定サービスを探した。デフォルト認証情報を使用するMinIOインスタンスを発見し、保存された設定ファイルから認証情報を抽出した。 そこからエージェントは、別の本番環境のMySQLおよびNacos設定サーバー（真の標的）にピボットした。Nacosのデフォルト署名キーを悪用してJWTトークンを偽造し、バックドア管理アカウントを注入した。最初のバックドア試行が失敗すると、31秒後に修正スクリプトが到着した。その後、MySQLのAES_ENCRYPT関数を使用して1,342個すべてのNacos設定項目を暗号化し、データベーステーブルを削除して身代金要求メモを残した。 回復不能。 Sysdigは、暗号化キーがランダムに生成され、一度だけ印刷され、保存も送信もされなかったと指摘した。つまり、身代金が支払われたとしても、攻撃者が引き渡せるキーは存在しない。 研究者らは、個々の手法のいずれも目新しいものではなかったが、完全な攻撃のエージェンティックな連鎖は構造的変化を表すと結論付けた。「ランサムウェアを実行するためのスキル要件は、エージェントを実行するのにかかる費用まで低下した」とSysdigのMichael Clarkは書いている。 雅子 訳 Source: Sysdig, ZDNet, BleepingComputer, CSA

AnthropicはClaude Coworkをデスクトップ専用の枠を超えて拡張し、ウェブブラウザ、iOS、AndroidでAIエージェントを利用可能にし、実行モデルをクラウドに移行することで、デバイスがオフラインでもタスクが継続して動作するようにした。 2026年1月にMacとWindows向けのデスクトップアプリケーションとしてローンチされたCoworkは、非開発者に知識作業のためのエージェンティックハーネスを提供するというAnthropicの答えだった。レポートの作成、四半期ごとの支出の調整、通話記録からのクライアントデッキの構築などだ。同社によると、Coworkの使用の90％以上はソフトウェアエンジニアリング以外であり、ビジネスオペレーションとコンテンツ作成が全アクティビティの約半分を占めている。 何が変わったか. Maxサブスクライバー向けにベータ版で開始される今回の展開は、3つの実質的な変化をもたらす。第一に、CoworkがiOSとAndroid向けのモバイルアプリを獲得し、ユーザーがスマートフォンからタスクの進捗を確認し、結果をレビューできるようになる。第二に、ウェブインターフェースにより専用ソフトウェアのインストールが不要になり、管理対象デバイスやタブレットを使用するユーザーに便利だ。第三に、そして最も重要なのは、タスクがAnthropicのクラウドインフラで実行されるようになり、ノートPCの蓋を閉じても、ネットワークが切断されても、デバイスが再起動しても処理が継続されることだ。エージェントが人間の入力を必要とする決定ポイントに達すると、ユーザーのスマートフォンにプッシュ通知が送信され、確認と承認を求める。 デスクトップアプリは、ローカルファイルアクセス、フォルダコネクタ、画面レベルの操作を必要とするComputer Use機能のために引き続き必要である。しかし、ChatモードとCoworkの境界は狭まっており、Anthropicは両方を単一の製品体験に統合する方向に向かっているようだ。 2倍の制限. この拡大を記念して、AnthropicはCoworkの2倍の使用制限を8月5日まで延長している。 雅子 訳 Source: The Verge, Android Headlines, The Decoder

Intelは、次期Nova Lakeアーキテクチャでコンシューマー向けCPUにAVX-512サポートを復活させる。Linuxカーネルのパッチと複数の独立した情報源によると、これによりAMDがクライアントプラットフォームで優位に立っていた6年間の休止期間が終了する。 AVX-512命令セットは512ビットのベクトル演算を可能にし、科学技術計算、機械学習推論、メディアエンコーディング、データ処理などのワークロードで大幅なパフォーマンス向上をもたらす。AMDのZen 5アーキテクチャでのベンチマークでは、AVX-512はソースオペランドの数に応じて、標準AVXと比較して最大43%高いスループットを実現している。 複雑な歴史。 IntelとコンシューマーチップにおけるAVX-512の関係は波乱に満ちていた。この命令セットが最後にサポートされたのはTiger Lake（第11世代、2020年）だった。IntelがAlder Lake（第12世代）でハイブリッドP-core/E-coreアーキテクチャを導入した際、P-coresはAVX-512をサポートしていたがE-coresはサポートしておらず、同社はこの非対称性を解決するために機能を完全に無効化することを選択した。マザーボードメーカーは、物理的にサポートしているチップでさえ、BIOSアップデートを通じてAVX-512サポートをブロックするよう指示された。 その後の世代、Raptor Lake、Meteor Lake、Arrow Lake、Panther LakeはすべてAVX-512なしで出荷され、一方AMDはZen 4とZen 5の両方のコンシューマーラインアップでこの機能を提供していた。 Nova Lakeがそれを変える。 Core Ultra 400シリーズで期待される新しいアーキテクチャは、Coyote Cove P-coresとArctic Wolf E-coresを採用し、AVX 10.2 ISAをサポートする。Intelが昨年プレビューしたAVX 10.2仕様は、両方のコアタイプにAVX-512機能をもたらし、もともと機能削除を余儀なくさせたハイブリッド非対称性を解消する。LinuxカーネルのパッチはNova Lake向けのAVX-512最適化パスの追加を確認しており、複数のリーカーがこの情報を裏付けている。 Nova LakeでのAVX-512復活は、Coral Rapids XeonファミリーでのSMT（同時マルチスレッディング）の復活と相まって、パワーユーザーやエンタープライズ顧客から批判を集めていた2つのアーキテクチャ上の決定に対する戦略的な転換を示している。 出典： Tom’s Hardware、Wccftech、VideoCardz 雅子による翻訳