PaaS「Railway」に不正アクセス、顧客の環境変数が漏えいか——暗号資産の流出被害も報告

要点

• クラウド実行基盤を提供するRailwayが、顧客の環境変数を保管するシステムへの不正アクセスを公表した。

• 侵入者によって暗号化された環境変数が閲覧され、一部では復号された平文データも取得された可能性がある。

• セキュリティ研究者からは、Railway上に秘密鍵を保管していた暗号資産ウォレットの資金流出被害が報告されている。

• 同社はAI推論リソースを狙った一連の攻撃と推測しており、利用者に対してAPIキーなどの更新を呼びかけている。

• PaaS（Platform as a Service：アプリケーションの実行基盤をクラウド上で提供するサービス）大手のRailwayは2026年10月21日、顧客の環境変数を格納しているシステムにおいて異常なアクティビティを検知したと発表した。調査の結果、未承認の第三者が環境変数データにアクセスし、一部では復号された平文データが閲覧された可能性があることが明らかになった。影響を受けた具体的なユーザー数は非公開とされているものの、一部の利用者に及んでいるとされ、同社は被害の拡大を防ぐため各種認証情報の更新を強く促している。

不正アクセスの状況と漏えいした可能性のあるデータ

Railwayの発表によると、今回のインシデントでは顧客がプラットフォーム上で設定していた環境変数の保管システムが標的となった。環境変数とは、ソースコードに直接書き込まずにAPIキーやデータベース接続情報といった機密データを安全に管理するための設定値である。

同社の調査によれば、権限を持たない第三者が暗号化された状態の環境変数にアクセスし、一部のケースでは復号された内容そのものを入手した可能性があるという。具体的なアカウント数などは明らかにされていないが、影響を受けたのは利用者の「一部（subset of users）」に限定されていると説明している。

暗号資産の流出被害と利用者への推奨措置

本件に関連して、外部のセキュリティ研究者からは具体的な被害事例が報告されている。テイラー・モナハン氏（Taylor Monahan / @tayvano_）の報告によると、攻撃者はRailway上に秘密鍵を保存していた暗号資産ウォレットから資金を不正に引き出したという。特定されたアドレス（0xd9773325282874d18cb83f1fe50f14c39750b2ee）における最初の不正送金トランザクションは19時36分に記録されており、これはRailwayがインシデントを公式に公表する少なくとも2時間前のことであった。

事態を受け、Railwayは利用者に対して予防措置として以下の対応を直ちに実施するよう求めている。

• Railway上に保存されている環境変数（各種APIキーを含む）およびプライベートレジストリ認証情報のローテーション（再発行・更新）
• 関連する各外部サービスにおける不審なアクセスや操作ログの確認

Railway側の対応とプラットフォームの復旧状況

インシデントの検知以降、Railway側でも防御および復旧のための措置が講じられている。同社は内部バケットの認証情報をすべてローテーションしたほか、発行済みのRailway APIトークンを無効化する措置を実施した。さらに、流出した可能性のある認証情報が悪用されるのを防ぐため、上流のサービスプロバイダー各社へ通知を行い、キーのプロアクティブな失効処理を進めたとしている。

サービス復旧においては、利用者が新しい認証情報を適用できるよう、「Pro」および「Enterprise」ワークスペース向けのビルド機能を先行して復旧させた。一方で「Hobby」「Free」「Trial」プランについては順次復旧作業を進めている段階だという。一部ビルドで通常以上の失敗が発生しているほか、デプロイの待機キュー滞留による待ち時間が発生しており、現在も対処を継続していると説明している。

背景にあるAIリソース強奪「LLMjacking」の動向

Railwayは今回の攻撃について、AI（人工知能）推論プロバイダーへのアクセス侵害を最終目的とした、プラットフォーム企業を狙う一連の攻撃キャンペーンの一環である可能性が高いと分析している。

クラウド環境では近年、攻撃者が他人のアカウントに不正アクセスして大規模言語モデル（LLM）を実行させ、利用料を被害者に肩代わりさせる「LLMjacking」と呼ばれる攻撃手口が増加している。セキュリティ企業Wizが報告した事例では、Google検索のスポンサード広告を悪用してGoogle Cloud Platform（GCP）の認証情報を詐取した攻撃者が、外部プロジェクトを被害者の請求アカウントに紐付けてAI処理を不正実行させていた。処理自体が外部プロジェクト側で行われるため、プロンプトの内容や生成結果は被害組織から完全に見えない状態だったという。

また、シマンテックの脅威ハンターチームの報告によると、公開されたLLMエンドポイントを踏み台にして最大10万ステップにわたり人間の介入なしに自律動作するAIエージェントを用いたサイバー犯罪活動も確認されている。この攻撃はNext.jsやDjango、Jupyter、Laravel、Supabaseなどの開発・実行環境を標的に、脆弱性の悪用や暗号資産マイニングを自動で実行する。悪意あるコンテンツの生成にとどまらず、インフラを乗っ取って「無料のAI推論リソース（free inference）」を獲得すること自体を狙う動きが、クラウド基盤にとって新たな脅威となっている。