8月10日、The Hacker Newsが「Kimsuky Builds Offline AI Stack to Boost Phishing and Automate Malware Development」と題した記事を公開した。この記事では、北朝鮮の国家ハッカー集団Kimsukyがオフラインで独自のAIスタックを構築し、フィッシング攻撃の精度向上とマルウェア開発の自動化に活用しようとしている実態について詳しく紹介されている。
「オフラインAIスタック」という選択の意味
Kimsukyは、北朝鮮の偵察総局（Reconnaissance General Bureau）傘下のサイバースパイ部隊で、長年にわたり政府機関や研究機関を標的にしたフィッシング攻撃を展開してきた。
これまでの攻撃者によるAI利用といえば、ChatGPTなどの公開サービスにプロンプトを投げる程度のものが主流だった。だが今回、韓国のセキュリティ企業GeniansがKimsukyのインフラを数ヶ月にわたって追跡・ログ解析した結果、この集団が自前のサーバー上でAIをオフライン動作させる構成を整えていることが判明した。
オフラインにこだわる理由は明確だ。クラウドサービスへのアクセスはログが残り、利用規約による制限も受ける。自前で動かせば、そうした痕跡も制約もない。
発見されたツール群：何が動いていたか
Geniansがインフラ上で確認したローカルLLM実行環境は以下の3種類だ。
- Ollama — ローカルでLLMを動かすためのランタイム。初回起動時に生成される固有キーが検出され、実際に起動・設定されたことが裏付けられた
- GPT4All — オフライン動作の軽量LLMフロントエンド。
localdocs_v3.dbという設定済みデータベースが見つかった。これはGPT4AllのLocalDocs機能（後述）用のデータベースである - Msty — ローカルLLMのGUIクライアント
単なるダウンロード痕跡ではなく、「起動・設定済み」であることが物証として重要だ。
RAG（検索拡張生成）で手元の文書を分析
localdocs_v3.dbの存在が示すのは、RAG（Retrieval-Augmented Generation） の利用準備だ。RAGとは、LLMに対して外部の文書コレクションを参照させ、その内容に基づいて回答を生成させる仕組みを指す。GPT4AllのLocalDocs機能はその代表的な実装例である。
Geniansはこのデータベースから、Kimsukyが「手元にある文書をAIに接続しようとした」証拠を読み取っている。ただし、その文書が窃取されたものかどうかは確認されていない。
また、オペレーターのリクエストとみられるテキストも回収されている。内容は「データセットからウォレット情報、Gmail認証情報、サイト登録履歴を確認すること」を指示するもので、末尾には「分析は詳細であればあるほどよい。いい加減にやらないこと」と記されていた。ただしこのリクエストがAIサービスに実際に送信されたかは確認できていない。
マルウェア開発への統合を示す開発者ライブラリ
既製アプリにとどまらず、同インフラ上にはC#/.NETアプリケーションにAI機能を組み込むための開発者ライブラリも確認された。
- LLaMaSharp — C#向けのLLaMA系モデルバインディング
- Microsoft Semantic Kernel — LLMをアプリに統合するためのMicrosoftのSDK
- Microsoft.Agents.AI — 同Microsoftのエージェント構築向けライブラリ
さらに**OpenAI Whisper（音声からテキストへの変換ツール）のファイルと、音声からテキストを抽出するためのガイドも見つかった。AIコーディングエディタのCursor**の使用痕跡も残っていた。
これらは個々には珍しいツールではない。国家レベルのスパイ組織が、攻撃ワークフローへのAI統合を目的として意図的に揃えた点が重要だ。
防御側への影響：「見た目のきれいさ」で判断できなくなる
Geniansは、今回の活動がKimsukyのOperation GitPowerキャンペーンの延長上にあると位置付けている。このキャンペーンはGitHubリポジトリをC2（コマンド&コントロール）チャネルとして悪用し、LNKファイル→PowerShellというマルウェア感染チェーンで暗号化されたAsyncRATペイロードを配布するものだ。Fortinetも2025年4月に同様のGitHub-C2手法を独立して報告している。
AIがフィッシングメールの文面を生成するようになると、従来の検出指標が使いにくくなる。不自然な翻訳、ぎこちない書式、スペルミス——こうした「手作り感」がなくなるためだ。
Genianが防御側に推奨するのは、メールの見た目で判断するのをやめ、LNKの実行、PowerShell、隠し予約タスク、GitHubトラフィック、後続ペイロードの活動を相関させるアプローチへの転換だ。
なお、今回確認されたオフラインAIスタック（ローカルモデル、RAGデータベース、音声文字起こしツール）が実際の被害者に対して使用された証拠は、現時点の報告では示されていない。Geniansは「研究・知識獲得段階」と表現しており、新モデルの開発ではなく既存ツールの組み合わせとテストを進めている状態と評価している。
ちなみにGeniansは2025年、KimsukyがChatGPTで生成した韓国軍職員IDカードの画像を使ったスピアフィッシング攻撃と同集団を結びつけていた。今回の発見はその延長上に位置する動きといえる。
詳細はKimsuky Builds Offline AI Stack to Boost Phishing and Automate Malware Developmentを参照していただきたい。
