英国 新興技術の組み合わせとそのサイバーセキュリティへの影響 (2025.08.08)

こんにちは、丸山満彦です。

英国の科学、イノベーション＆テクノロジー省が、新興技術の組み合わせとそのサイバーセキュリティへの影響についての報告書を公表していますが、興味深いですね...

新興技術としては、

• 人工知能（AI）、
• ブロックチェーン、
• IoT、
• エッジコンピューティング、
• 量子コンピューティング、
• ブレイン・コンピュータ・インターフェースなど

の技術間の相乗関係を考察し、それらの交点がサイバー脅威の状況をどのように変革するかを分析しているということのようです...

● GOV.UK

・2025.08.08 Emerging technology pairings and their effects on cyber security

Emerging technology pairings and their effects on cyber security	新興技術の組み合わせとそのサイバーセキュリティへの影響
Research on the convergence of emerging technologies and the implications for cyber security.	新興技術の融合に関する研究とそのサイバーセキュリティへの影響。
Details	詳細
The convergence of emerging technologies is transforming industries, introducing both opportunities and unprecedented cyber security challenges. This paper explores the synergistic relationships between technologies such as Artificial Intelligence (AI), Blockchain, the Internet of Things (IoT), Edge Computing, Quantum Computing, and Brain-Computer Interfaces, analysing how their intersections reshape the cyber threat landscape.	新興技術の融合は、産業を変革し、機会と前例のないサイバーセキュリティの課題の両方をもたらしている。本論文では、人工知能（AI）、ブロックチェーン、IoT、エッジコンピューティング、量子コンピューティング、ブレイン・コンピュータ・インターフェースなどの技術間の相乗関係を考察し、それらの交点がサイバー脅威の状況をどのように変革するかを分析している。
Through a comprehensive review of the literature and real-world case studies, this study identifies and highlights key vulnerabilities arising from these technological pairings.	文献の包括的なレビューと実例研究を通じて、この研究は、これらの技術の組み合わせから生じる主要な脆弱性を識別し、その重要性を強調している。
This research is part of the government’s wider work to ensure good cyber security in new and emerging technologies, and to improve cyber resilience across the UK economy.	この研究は、新しい技術や新興技術における優れたサイバーセキュリティを確保し、英国経済全体のサイバーレジリエンスを向上させるための、政府による広範な取り組みの一環である。

新興技術とそのサイバーセキュリティへの影響

・2025.08.08 Emerging technologies and their effect on cyber security

1. Executive summary	1. エグゼクティブサマリー
2. Introduction	2. 序論
3. Definitions of emerging technologies and pairings	3. 新興技術と組み合わせの定義
4. Methodology	4. 方法論
4.1 Research questions	4.1 研究質問
4.2 Stage 1: Construction of long list	4.2 段階1：長リストの構築
4.3 Stage 2: Initial prioritisation of Technologies, and technology pairings	4.3 段階2：技術の初期優先順位付けと技術組み合わせ
4.3.1 Pairings and groupings	4.3.1 組み合わせとグループ化
4.4 Stage 3: Systematic literature review	4.4 段階3：体系的な文献レビュー
4.5 Research Limitations	4.5 研究の制限
5. Literature review	5. 文献レビュー
5.1 Digital Twins and Artificial Intelligence	5.1 デジタルツインと人工知能
5.1.1 Identified Groupings	5.1.1 特定されたグループ
5.1.2 Summary of Digital Twins and AI	5.1.2 デジタルツインと AI の概要
5.1.3 Digital Twins and AI Cyber Implications	5.1.3 デジタルツインと AI のサイバーへの影響
5.1.4 Conclusions of Digital Twins and AI for convergence	5.1.4 融合に関するデジタルツインと AI の結論
5.2 Blockchain and Artificial Intelligence	5.2 ブロックチェーンと人工知能
5.2.1 Identified Groupings	5.2.1 特定されたグループ
5.2.2 Summary of Blockchain and AI	5.2.2 ブロックチェーンと AI の概要
5.2.3 Cyber Security Impacts of Blockchain and AI	5.2.3 ブロックチェーンと AI のサイバーセキュリティへの影響
5.2.4 Emerging Countermeasures	5.2.4 新たな対策
5.2.5 Case Study: AI-Blockchain Synergy for Secure Supply Chain Management	5.2.5 ケーススタディ：サプライチェーンマネジメントのセキュリティ強化のための AI とブロックチェーンの相乗効果
5.2.6 Conclusions	5.2.6 結論
5.3 Artificial Intelligence and IoT	5.3 人工知能と IoT
5.3.1 Identified Groupings	5.3.1 特定されたグループ
5.3.2 Summary of AI and IoT	5.3.2 AI と IoT の概要
5.3.3 Cyber Security Impacts of AI and IoT	5.3.3 AI と IoT のサイバーセキュリティへの影響
5.3.4 Emerging Countermeasures	5.3.4 新しい対策
5.3.5 Case Study: AI-Enhanced IoT for Smart Healthcare Systems	5.3.5 ケーススタディ：スマートヘルスケアシステムのための AI 強化型 IoT
5.3.6 Conclusions	5.3.6 結論
5.4 Personalised Medicine and Artificial Intelligence	5.4 個別化医療と人工知能
5.4.1 Identified Groupings	5.4.1 特定されたグループ
5.4.2 Summary of Personalised Medicine and AI	5.4.2 個別化医療と AI の概要
5.4.3 Personalised Medicine and AI Cyber Implications	5.4.3 個別化医療と AI のサイバーへの影響
5.4.4 Conclusions of Personalised Medicine and AI	5.4.4 個別化医療と AI の結論
5.5 Quantum Communications and IoT	5.5 量子通信と IoT
5.5.1 Identified Groupings	5.5.1 特定されたグループ
5.5.2 Summary of Quantum Communications + IoT	5.5.2 量子通信 + IoT の概要
5.5.3 Quantum Communications + IoT Cyber Implications	5.5.3 量子通信 + IoT のサイバーへの影響
5.5.4 Conclusions of Quantum Communications + IoT	5.5.4 量子通信 + IoT の結論
5.6 Low Earth Orbit Satellites and Quantum Communications	5.6 低軌道衛星と量子通信
5.6.1 Identified Groupings	5.6.1 特定されたグループ
5.6.2 Summary of Quantum Communications + Low-Earth Orbit Satellites	5.6.2 量子通信 + 低軌道衛星の概要
5.6.3 Quantum Communications + Low-Earth Orbit Satellites Cyber Implications	5.6.3 量子通信 + 低軌道衛星のサイバーへの影響
5.6.4 Case Study: Space Air Ground Integrated Networks	5.6.4 ケーススタディ：宇宙・航空・地上統合ネットワーク
5.6.5 Conclusions of Quantum Communications + Low-Earth Orbit Satellites	5.6.5 量子通信 + 低軌道衛星の結論
5.7 Edge Computing and IoT	5.7 エッジコンピューティングと IoT
5.7.1 Identified Groupings	5.7.1 特定されたグループ
5.7.2 Summary of Fog/Edge Computing and IoT	5.7.2 フォグ/エッジコンピューティングと IoT の概要
5.7.3 Cyber Security Impacts of Fog/Edge Computing and IoT	5.7.3 フォグ/エッジコンピューティングと IoT のサイバーセキュリティへの影響
5.7.4 Emerging Countermeasures	5.7.4 新たな対策
5.7.5 Case Study: Edge Computing and IoT Synergy for Smart Manufacturing Systems	5.7.5 事例：スマート製造システムにおけるエッジコンピューティングと IoT の相乗効果
5.7.6 Conclusions	5.7.6 結論
5.8 Brain-Computer Interfaces and Robotics	5.8 ブレイン・コンピュータ・インターフェースとロボット工学
5.8.1 Identified Groupings	5.8.1 特定されたグループ
5.8.2 Summary of Brain-Computer Interfaces + Robotics	5.8.2 ブレイン・コンピュータ・インターフェース + ロボット工学の概要
5.8.3 Brain-Computer Interfaces + Robotics Cyber Implications	5.8.3 ブレイン・コンピュータ・インターフェース + ロボット工学のサイバーへの影響
5.8.4 Conclusions of Brain-Computer Interfaces + Robotics	5.8.4 ブレイン・コンピュータ・インターフェース + ロボット工学の結論
5.9 Biological Computing and IoT	5.9 生物学的コンピューティングと IoT
5.9.1 Identified Groupings	5.9.1 特定されたグループ
5.9.2 Summary of Converged Pairing: Biomedical Computers and IoT	5.9.2 融合ペアの概要：生物医学コンピュータと IoT
5.9.3 Biomedical Computers and IoT Cyber Implications	5.9.3 生物医学コンピュータと IoT のサイバーへの影響
5.9.4 Conclusion of Biomedical Computers and IoT for convergence	5.9.4 融合に関する生物医学コンピュータと IoT の結論
5.10 Artificial Intelligence and Quantum Sensing	5.10 人工知能と量子センシング
5.11 Swarm and Neurotechnology	5.11 群知能と神経技術
6. Exploring technology synergies beyond academic publications	6. 学術論文を超えた技術の相乗効果を探る
7. Conclusion	7. 結論
7.1 Which groups or pairings of emerging technologies are likely to create novel or compounding cyber security risks?	7.1 新興技術のどのグループまたは組み合わせが、新規または複合的なサイバーセキュリティリスクを生み出す可能性が高いか？
7.2 Which industries will be affected by the compounding cyber security risks stemming from convergence of emerging technologies?	7.2 新興技術の融合によって生じる複合的なサイバーセキュリティリスクの影響を受ける業界はどれか？
7.3 Which applications of emerging technologies are most likely to be affected by technology convergence?	7.3 技術の融合によって最も影響を受ける新興技術の応用分野はどれか？
Appendix	附属書
References	参考文献

Emerging technologies and their effect on cyber security	新興技術とサイバーセキュリティへの影響
1. Executive summary	1. エグゼクティブサマリー
The convergence of emerging technologies is transforming industries, introducing both opportunities and unprecedented cyber security challenges. This paper explores the synergistic relationships between technologies such as Artificial Intelligence (AI), Blockchain, the Internet of Things (IoT), Edge Computing, Quantum Computing, and Brain-Computer Interfaces, analysing how their intersections reshape the cyber threat landscape.	新興技術の融合は、産業を変革し、チャンスと前例のないサイバーセキュリティの課題の両方をもたらしている。本論文では、人工知能（AI）、ブロックチェーン、IoT、エッジコンピューティング、量子コンピューティング、ブレイン・コンピュータ・インターフェースなどの技術間の相乗的関係を考察し、それらの交点がサイバー脅威の状況をどのように変革するかを分析している。
Through a comprehensive review of the literature and real-world case studies, the study also identifies and highlights key vulnerabilities arising from these technological pairings. For example, although AI’s integration with IoT and Blockchain enhances threat detection and automation, it also amplifies risks such as adversarial attacks and data privacy concerns. Equally, the fusion of Edge Computing with IoT improves real-time decision-making but expands the attack surface, making distributed systems more susceptible to cyber threats. Moreover, quantum computing, particularly in combination with Low Earth Orbit (LEO) satellites, promises enhanced security for communication networks but introduces novel risks, such as side-channel attacks and denial-of-service vulnerabilities.	文献の包括的なレビューと実例研究を通じて、この調査では、これらの技術の組み合わせから生じる主要な脆弱性も特定し、強調している。例えば、AI と IoT およびブロックチェーンの統合は、脅威の検知と自動化を強化する一方で、敵対的攻撃やデータ・プライバシーに関する懸念などのリスクも増幅する。同様に、エッジ・コンピューティングと IoT の融合は、リアルタイムの意思決定を改善する一方で、攻撃対象領域を拡大し、分散システムをサイバー脅威に対してより脆弱にする。さらに、量子コンピューティングは、特に低軌道衛星（LEO）と組み合わせることで、通信ネットワークのセキュリティ強化を約束するが、サイドチャンネル攻撃やサービス拒否の脆弱性などの新たなリスクも生じる。
Additionally, the application of AI and Digital Twins in personalised medicine, defence, and critical infrastructure presents new cyber security risks, including data manipulation, privacy breaches, and cyber-physical system exploitation. Subsequently, the findings underscore the urgency for proactive security strategies, interdisciplinary collaboration, and the development of robust frameworks to mitigate evolving cyber threats. The report herein underlines that addressing these cyber security risks becomes imperative, as technology convergence accelerates, to ensure the resilience and security of interconnected systems across industries.	さらに、個別化医療、防衛、重要インフラにおける AI やデジタルツインの適用は、データ操作、プライバシー侵害、サイバーフィジカルシステムの悪用など、新たなサイバーセキュリティリスクをもたらす。その結果、進化するサイバー脅威を緩和するための、積極的なセキュリティ戦略、学際的な連携、および強固な枠組みの開発が急務であることが明らかになった。本報告書は、技術の融合が加速する中、業界間の相互接続システムのレジリエンスとセキュリティを確保するためには、これらのサイバーセキュリティリスクへの対応が不可欠であることを強調している。
2. Introduction	2. 序論
In an era where technological advancements unfold at an unprecedented pace, the merging of once distinct technologies—known as technological convergence—is reshaping industries, driving innovation, and altering the cyber security landscape. As technologies like artificial intelligence, quantum computing, 6G networks, edge computing, nanotechnologies, and robotics increasingly intersect, they create both unprecedented opportunities and complex vulnerabilities.	技術革新がかつてないスピードで進む時代において、かつては別個だった技術が融合する「技術の融合」が、産業の変革、イノベーションの推進、サイバーセキュリティの展望の変化をもたらしている。人工知能、量子コンピューティング、6G ネットワーク、エッジコンピューティング、ナノテクノロジー、ロボット工学などの技術がますます交錯するにつれて、これまでにない機会と複雑な脆弱性の両方が生まれている。
Historical precedents highlight the significant impact of technological convergence on cyber security. For instance, the merging of mobile devices with the Internet of Things (IoT) expanded the attack surface dramatically. The proliferation of inexpensive, limited-processing devices that are often poorly managed and insecure by default led to events like the Mirai botnet attack in 2016. This large-scale distributed denial-of-service (DDoS) attack disrupted major platforms such as Dyn DNS, Twitter, and Netflix. This led to the need for policy interventions like the Product Security and Telecommunications Infrastructure Act 2022 to enhance the security of internet-connected products.	歴史的な事例は、技術融合がサイバーセキュリティに与える重大な影響を浮き彫りにしている。例えば、モバイルデバイスとインターネットオブシングス（IoT）の融合は、攻撃対象領域を劇的に拡大した。低コストで処理能力が限られ、デフォルトでセキュリティが不十分なデバイスが普及した結果、2016年のMiraiボットネット攻撃のような事件が発生した。この大規模な分散型サービス妨害（DDoS）攻撃は、Dyn DNS、Twitter、Netflix などの主要プラットフォームを混乱に陥れた。この事件を受けて、インターネットに接続された製品のセキュリティを強化するための、2022 年製品セキュリティおよび通信インフラ法などの政策介入の必要性が生じました。
Another example is the integration of Operational Technology (OT) with Information Technology (IT) systems in critical infrastructure like energy grids, transportation, and manufacturing. The Stuxnet worm in 2010, which targeted Iranian nuclear facilities, demonstrated how convergence could enable targeted attacks on critical systems. This incident introduced the world to cyber-kinetic warfare, where cyber-attacks have physical impacts, and highlighted that systems not originally designed to face IT-based threats are now vulnerable due to technological convergence.	もう 1 つの例は、エネルギーグリッド、輸送、製造などの重要インフラにおける、運用技術（OT）と情報技術（IT）システムの統合である。2010 年にイランの核施設を標的とした Stuxnet ワームは、融合によって重要なシステムに対する標的型攻撃が可能になることを実証した。このインシデントは、サイバー攻撃が物理的な影響をもたらすサイバーキネティック戦争という概念を世界に知らしめ、もともと IT ベースの脅威に対処するために設計されていないシステムは、技術の融合によって脆弱になっていることを浮き彫りにした。
However, we also see security benefits from convergence - the combination of Machine Learning (ML) and threat detection has significantly advanced cyber security capabilities. Tools such as CrowdStrike’s Falcon platform and Darktrace’s AI systems utilise ML to detect anomalies in real time, enabling proactive responses to emerging threats. These technologies go beyond traditional rule-based systems by identifying novel patterns of malicious activity, allowing organisations to respond dynamically.	しかし、融合にはセキュリティ上のメリットもある。機械学習（ML）と脅威の検知を組み合わせることで、サイバーセキュリティ機能が大幅に強化されている。CrowdStrike の Falcon プラットフォームや Darktrace の AI システムなどのツールは、ML を利用して異常をリアルタイムで検知し、新たな脅威にプロアクティブに対応する。これらのテクノロジーは、従来のルールベースのシステムを超えて、悪意のある活動の新しいパターンを識別し、組織が動的に対応することを可能にする。
More recently, the combination of social engineering techniques with AI-generated deep-fakes has heightened cyber security risks. Highly convincing phishing attacks now leverage AI to create realistic deep-fake media, such as voice impersonations, leading to significant financial losses in cases where executives were impersonated to authorise fraudulent transactions. These developments have prompted a focus on detecting synthetic media, developing authenticity verification tools, and educating users about social engineering resilience.	最近では、ソーシャルエンジニアリング手法と AI によって生成されたディープフェイクの組み合わせにより、サイバーセキュリティのリスクが高まっている。非常に説得力のあるフィッシング攻撃は、AI を活用して、声の偽装など、現実的なディープフェイクメディアを作成するようになり、経営幹部を装って不正な取引を承認させるなど、多額の金銭的損失につながるケースも発生している。こうした動向を受けて、合成メディアの検知、信頼性検証ツールの開発、ソーシャルエンジニアリングに対するレジリエンスに関するユーザー教育が注目されている。
Initiating research into the cyber security implications of technological convergence presents significant challenges. The vast scope of emerging technologies, coupled with a scarcity of documented information and the subtle nature of convergence—which often occurs without explicit recognition—complicates efforts to identify and assess potential risks. In this report we conduct a systematic review to illuminate the converged technology pairings and groupings most pertinent to cyber security concerns.	技術融合がサイバーセキュリティに与える影響に関する研究を開始するには、大きな課題がある。新興技術の広範な範囲、文書化された情報の不足、そして多くの場合、明確に認識されることなく進行する融合の微妙な性質により、潜在的なリスクの特定と評価は困難である。本報告書では、サイバーセキュリティの問題に最も関連性の高い融合技術の組み合わせとグループを明らかにするために、体系的なレビューを実施している。
This report aims to define emerging converged technologies relevant to cyber security over the next five to ten years and beyond. Focusing on literature published from 2021 onwards, it will identify key technology pairings that are poised to significantly influence the cyber security domain by shaping both the nature and scale of cyber threats, altering the prevalence of cyberattacks, introducing new attack vectors, and enhancing cyber defence mechanisms through novel detection and mitigation strategies.	このレポートは、今後 5 年から 10 年、そしてそれ以降において、サイバーセキュリティに関連する新たな融合技術を定義することを目的としている。2021 年以降に発行された文献に焦点を当て、サイバー脅威の性質と規模を形作り、サイバー攻撃の蔓延を変え、新たな攻撃ベクトルを導入し、斬新な検知および緩和戦略によってサイバー防御メカニズムを強化することにより、サイバーセキュリティ分野に大きな影響を与える可能性のある主要な技術の組み合わせを特定する。
By consolidating convergent technology pairings and groupings identified in recent literature, we provide an overview of the current landscape. We offer recommendations on technology convergences of particular interest, specifying the industries or sectors where these are likely to be most prevalent, and through detailed case studies of converged technologies in specific settings, we highlight where convergence is expected to produce novel or compounding cyber security risks.	最近の文献で特定された融合技術の組み合わせとグループを統合することで、現在の状況の概要を説明する。特に注目すべき技術の融合について、それが最も普及すると思われる業界や分野を特定して推奨事項を示し、特定の状況における融合技術の事例を詳しく紹介することで、融合によって新たなサイバーセキュリティリスクや複合的なリスクが生じる可能性のある分野を明らかにする。

最も多く組み合わせられている技術...（図２）

AI, IoT, ブロックチェーン, クラウドコンピューティング, ロボティクス, エッジコンピューティング...

組み合わせのヒートマップ...（図3）

AIに関連する技術を含む繋がり...（図5）

 バブルの大きさは繋がりの多さ、色は技術のグループ

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● まるちゃんの情報セキュリティ気まぐれ日記

・2025.08.18 英国 融合技術のセキュリティ確保：専門家による見解 (2025.08.08)