ทันเอไอ

GitHubのAIによる誤ったコード修正が原因で、SnowflakeのJiraハッキングの脆弱性が露出

GitHubの自動脆弱性修正AIがセキュリティ対策コードを削除してしまい、Wizの研究用AIによってSnowflakeのJiraトークンが実際に抽出されることが実証された。

サイバーセキュリティ企業のWizが興味深い事例を公表した。同社の脆弱性研究用自動AI「Red Agent」が、バグバウンティプログラムを通じてSnowflakeのパブリックコードリポジトリ内の脆弱性を検出し、JiraのAPIトークンの抽出に成功したというものだ。しかし、その脆弱性の根本原因は、別のAIであるGitHub Copilot Autofixにあった。

事の発端は2026年6月18日、Snowflakeのオープンソースの.NET用コネクタリポジトリ「snowflake-connector-net」にプルリクエスト（PR #1218）がマージされたことだ。当時のコードには、脆弱性の自動修正を提案するAIツール「GitHub Copilot Autofix」が関与していた。問題は、AIが安全な入力処理（サニタイズされた入力）のパターンを削除し、CI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）の自動化システムであるGitHub Actionsのスクリプト内で直接文字列展開（direct string expansion）に変更してしまったことである。

その結果、誰でも作成してメッセージを入力できるGitHub Issueのタイトルを介して、Command Injection脆弱性が発生した。システムがそのメッセージをフィルタリングせずに処理したため、攻撃者はシステム内で任意のコマンドを実行することが可能になった。

その5日後の2026年6月23日、WizのRed Agentはこの脆弱性を検出し、テストを実施して、Snowflakeの内部タスク管理システムであるJiraのAPIトークンを流出（exfiltrate）させることに成功した。実際の攻撃者であれば、このトークンによって内部業務データへのアクセスが許可されてしまう可能性があった。

Snowflake側は迅速に対応し、報告を受けたその日のうちに脆弱性の修正とすべての認証情報のローテーションを実施した。

この事例はHacker Newsで304ポイント以上、123件以上のコメントを集め、広く議論されている。AI時代の二重のリスクを浮き彫りにしているからだ。一方は、AIによるコーディング支援が人間が組み込んでいたセキュリティパターンを無視してしまうリスクであり、もう一方は、攻撃側のAIも同様に高速で脆弱性を発見できるようになるリスクである。そのため専門家は、AIが生成・修正したコード、特に重要データへのアクセス権限を持つことが多いCI/CDシステムに関連する部分については、人間による綿密なレビューが依然として不可欠であると強調している。