執筆者：CTO 宮地 敬史
皆さんこんにちは。 CTO 宮地です。
最近、雨降りの日が多くて何となく気分が晴れやかではないですね。
東京では9月29日時点で34日連続の降水が観測されたようで、1876年以降の統計で最長記録を更新、9月の日照時間も過去2番目の少なさのようです。
(出典：https://weathernews.jp/news/202609/280171/)
何より、今年は台風とセットで雨が降ることが多い気がします。しかも、週末や連休にだだ被りで。。。
今回の台風＋雨で被害に遭われた方々は、復旧作業や生活が不便となり、本当に大変だと思います。
心よりお見舞い申し上げます。
宮地はというと、シルバーウィークはゴルフと海に行く予定をキャンセルせざるを得ませんでした。
※ゴルフは、小雨ならプレーしますが、1mm超えるくらいの雨になるとキャンセルするへたれゴルファーです。
楽しみだった予定が無くなり、のんびりだらだら5連休を過ごすことになりました。。。
が、代わりに、溜まっていたポッドキャストを聴いたり、昔懐かしい漫画を第一話から最終話まで読んだりして、これはこれでアリな連休でした。
ここから今回の本題です。
9月25日から、タイムズカーにて情報漏洩のニュースがありました。
第一報：https://share.timescar.jp/news/2026/0925/1814.html
第二報：https://share.timescar.jp/news/2026/0928/1815.html
第三報：https://share.timescar.jp/news/2026/0929/1816.html
ここまでの概要は、下記となっています。
■経緯
2026年9月25日 9時07分 Webシステムに対する外部からの不正アクセスを検知、直ちに調査および対応を開始
2026年9月25日 第一報で個人情報漏洩の可能性がある旨を公表 ※検知当日
2026年9月26日 7時25分までに、通信遮断および遮断後のアクセス不能確認を完了
2026年9月28日 約660万件のアカウント情報の漏洩を確認した旨を公表
■漏洩したアカウント数
約660万件
（うち、運転免許証画像、現住所確認書類画像、学生証画像、家族確認書画像といった本人確認書類の
漏洩は約160万件）
■漏洩した情報
・氏名
・法人会員：所属部署名
・住所
・生年月日
・電話番号
・メールアドレス
・運転免許情報
・本人確認書類情報（運転免許証画像 等）
・パスワード
・連携サービスID
クレジットカード情報は漏洩していなかった点、パスワードは復元不可な形式で保管されていた、という点が不幸中の幸いといったところでしょうか。
(クレジットカード情報は別システムで管理されていた模様)
まずは、タイムズカーシェアの関係者の方々、ご対応お疲れ様です、と申し上げたいです。
(関係部署の方はおそらく3日位徹夜となったのではと推察します。)
今回は本人確認用の画像データが流出していることもあり、不正な口座開設やクレジットカード発行による被害が想定されるとのこと。
流出した情報により被害に遭う方がいないことを祈っています。
影響調査、という観点では、僕も過去アプリケーション開発・保守をやっていた頃に似たような経験をしたことがあります。
その時は不正アクセスによる情報漏洩ではなく、アプリケーションバグによる誤請求の影響調査、といったものでした。
発注元からは「ユーザー影響があるから明日の〇時までに一次報告してほしい」と依頼があり、調査とリスト作成を行いました。
日韓ワールドカップ決勝戦の観戦後の話です。
不謹慎かもしれませんが、データの確認をしながら調査方針を決め、リストを作成する作業はパズルを解いたり公式を発見したり、といった類の楽しみはあったので、影響調査、リスト作成の作業自体はそれなりに楽しかったです。
ただ「せめて余韻に浸らせろよー！」、とぼやきながら作業をしたことは今でも覚えています。
(しかも、自分たちで開発したアプリではなく他システムのアプリのバグの影響調査・・・)
タイムズカーのニュースをざっとまとめてみて、上記のようなことを思い出しました。
今回の情報漏洩に限らず、情報セキュリティの観点では、
永続的に完璧な防御策はない
ということは肝に銘じる必要があると感じました。
取りうる対策としては、ありきたりかもしれませんが、下記くらいしかないかもしれません。
- セキュリティ対策ソフトウェアのアップデートをリアルタイムに行う
- 不正アクセスを検知した際のトレーサビリティの整備
- 当該環境の迅速な隔離手順の確立
- 定期的な防御策のチェックと見直し
AIを使った自動化、迅速な対応はできそうですが、ユーザーの利便性との両立が現状の課題といったところでしょうか。
検知から遮断まで自動化した場合でも誤検知による機会逸失の可能性があるため、AIの検知精度の向上は必須です。
われらがDB監査製品のPISOも先日の最新リリースでAIによる振る舞い検知を搭載しました！
とはいえこれからの精度向上／ファインチューニングがキモとなりますので、ユーザーとして一緒に精度向上に協力いただける企業様、募集中です。
今回はここまでとします。
ではまた次回！
