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セキュリティ情報センター

脆弱性を探す。傾向をつかむ。自社の対応を決める。

データ基準:2026年11月9日14:15:00 JST。Web v98と第26版は同じデータ・グラフ。NVD取得2026-11-09T05:29:57.864Z〜2026-11-09T05:33:05.453Z(UTC)。

高深刻度CVE一覧

8,615件を検索できます。CVSS 9.0以上 1,607件/対象内のKEV掲載 17件。当サイトの脆弱性件数ではありません。

CVE一覧・検索・CSV保存を開く

公開日が対象期間内、CVSS v3.x/v4.0の掲載最大値7.0以上。版・評価元は混在。実際の発生日や、自社環境の影響件数ではありません。

グラフで見る収録データ

severity

全8,635件。版・評価元の混在した最大値集計。

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fix-status

修正分類は同じCVEデータから再集計。提供元の修正と自社への適用は別です。

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kev

KEV未掲載は「悪用なし」ではありません。期間外に公開された古いKEV対象はこの集計に含まれません。CISA KEVは悪用済み脆弱性の優先順位付けに利用する資料です。

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月次推移は2024年1月〜2026年11月、UTCの暦月で集計。総CVEはRejected除外、KEVは現行カタログの追加月です。2026年11月は途中集計の白丸。高深刻度の月次系列は全35か月が未取得(欠測)で、0件ではなく図から省略しています。過去月も今回取得時点の再集計で、当時保存したスナップショットではありません。

KEV追加件数の長期推移

長期推移
公開・追加件数。途中月と欠測は完了月と区別。

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CVE公開件数の長期推移

長期推移
公開・追加件数。途中月と欠測は完了月と区別。

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インシデント統計の推移

報告件数・不正アクセス・不正取引は別の指標です。単純合算しません。

長期ランサムウェア報告
PDFと同じ画像・数値を使用。

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証券口座
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漏えい報告
PDFと同じ画像・数値を使用。

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各事案の数字と公式出典を読む

詳細資料

サイト診断ツール

公開ページの応答ヘッダーとHTMLの痕跡を点検します。外から見える範囲の診断であり、内部設定や侵害の有無を保証するものではありません。

サイト診断ツールを開く →

AI事故・漏洩・ハッキング特設

AIに関連する事故・情報漏洩・攻撃の動向は、独立した特設で確認できます。

AI事故・漏洩・ハッキング特設を開く →

AIを恐れる議論から、被害を減らす議論へ

攻撃者と防御を区別し、被害を減らした対策の事例から、条件付きで学ぼう。

なぜ騒がれるか

現実に深刻な被害があること、被害の公表が増え、早まっていること、攻撃者がAIを使う事例が現れたこと。これらが重なって見えても、一つが原因とは限りません。AI利用と被害の根本原因は分けて評価し、公表や発見の増加をそのまま悪化と断定しないことが大切です。

「気をつけて」で済ませず、
安全な初期設定を広げる

注意喚起だけに頼らず、認証・更新・復旧の手段をサービス側で使いやすく整える。利用者の見分けの負担も減らす。

減った事例を、
条件付きで共有する

被害を減らせた事例は、対象・期間・対策の条件とともに学ぶ。添付資料が挙げる証券口座の不正取引件数の減少も、AIやパスキー単独の成果とは断定しない。

物差しを、被害と回復へ変える

実損失・業務停止・復旧までの時間を重視する。公表や発見の増加を、そのまま悪化と評価しない。

本節は提供資料「AIを恐れる議論から、被害を減らす議論へ。」(調査日:2026年10月31日)をもとに構成。資料に記載された事例・出典の独立再検証は今回行っていません。原資料PDFを読む

危険を小さく語る必要はない。対処できる力まで小さく語らないことだ。

AIを犯人にするより、攻撃を成功させてしまう条件を減らそう。