AI セキュリティとは?

AI は、前例のないペースで、信じられないほどのイノベーションを世界にもたらしました。しかし、残念ながらサイバー犯罪者も、他の人々と同じくハイペースで AI テクノロジを取り入れ、新たなセキュリティ脆弱性、脅威、課題を生み出しています。

AI セキュリティ (人工知能セキュリティ) とは、そのような脅威から AI システムを保護するために設計された対策やプラクティスです。従来の IT システムをハッキング、ウイルス、不正アクセスから保護することが必要なのと同様に、AI システムにもそれ専用のセキュリティ対策を施して、機能、信頼性、保護された状態を維持する必要があります。

以下のような理由から、AI セキュリティは重要な意味を持ちます。
 

• 機密データの保護。AI システムは、財務情報、医療情報、個人情報、金融情報など、膨大な量の機密データを処理しています。 

• システムの整合性の維持。AI システムに未対策の脆弱性が残っていると、モデルが侵害され、不正確な結果や有害な結果が生じるおそれがあります。

• AI サービスの可用性の確保。他のあらゆるサービスと同じく、AI システムについても可用性と運用状態が維持される必要があります。AI に頼る人々や組織がますます増えるにつれて、このことはいっそう重要になります。セキュリティ侵害はダウンタイムを発生させることが多く、必要不可欠なサービスの中断につながります。 

• 結果責任。AI が世界規模で普及するためには、AI システムの安全性と信頼性の高さに関して、人々や組織からの信頼を得る必要があります。

• 守秘義務:承認を得た個人やシステム以外の何者も機密データにはアクセスできない状態が保たれることです。 

• 整合性:AI システムの精度と一貫性が保たれることです。

• 可用性:AI システムの、運用可能、アクセス可能な状態が持続することです。 
  
  
• 結果責任:AI システムによって行われたアクションの追跡把握ができることです。

 

異なる概念は、たとえ関連があっても区別して扱うことが重要です。"AI セキュリティ" と "サイバーセキュリティのための AI" を混同しないでください。

"AI セキュリティ" の主眼は AI システム自体を保護することです。つまり、AI のためのセキュリティです。その内容は、AI のモデル、データ、アルゴリズムを脅威から保護することを目的とした、戦略、ツール、実践によって構成されます。その役割には、意図されたとおりに AI システムが機能し、攻撃者に脆弱性を悪用されず、攻撃者による出力の改変や機密情報の窃取が発生しない状態を保つことが含まれます。

一方、"サイバーセキュリティのための AI" とは、組織が自分のテクノロジ システムすべてに対する脅威を検出、対応、軽減する能力を高めるために利用する AI のツールやモデルです。これは、組織が膨大な量のイベント データを分析し、脅威の兆候かもしれないパターンを特定するために役立ちます。サイバーセキュリティのための AI には、複数のソースから得られるイベント データやサイバー脅威データを分析し、関連付ける能力があります。

要約すると、"AI セキュリティ" は AI システムを保護することであり、"サイバーセキュリティのための AI" は、組織の全体的なセキュリティ態勢を強化するために AI システムを使用することです。

AI システムのセキュリティをしっかりと確保するには、技術的な課題と運用上の課題の両方に対応する包括的なアプローチが必要不可欠です。以下に、AI システムをセキュリティで保護するためのベスト プラクティスをいくつか紹介します。

AI モデルのトレーニングに使用するデータの整合性と機密性を確保するために、組織は、以下のような堅牢な データ セキュリティ 対策を実装するべきです。 

• 機密データを暗号化する。AI トレーニング データセットへの不正アクセス防止に役立ちます。

• データ ソースを検証する。信頼できる検証可能なソースから得られたトレーニング用データであることを確認し、データ ポイズニングのリスクを軽減することが重要です。

• データを定期的にサニタイズする。悪意ある要素や含まれるべきでない要素を取り除くことは、AI のセキュリティ リスク軽減に役立ちます。

AI モデルを攻撃から防御する。これもデータを保護することと同じく重要です。モデルのセキュリティを確保するための主な手法を以下に示します。

• AI モデルを定期的にテストする。敵対的攻撃を受けかねない潜在的な脆弱性を特定することは、セキュリティを維持するために重要です。

• 差分プライバシーを採用する。AI モデルのリバース エンジニアリングによって攻撃者に機密情報が知られるのを防ぐために役立ちます。

• 敵対的トレーニングを実装する。攻撃をシミュレートするアルゴリズムで AI モデルをトレーニングすることは、実際の攻撃を迅速に特定するために役立ちます。 

強力なアクセス制御メカニズムを実装する。承認された個人以外による AI システムとの対話操作や AI システムへの変更を禁止します。  組織として行うべき対策: 

• ロールベースのアクセス制御を使用し、ユーザー ロールに基づいて AI システムへのアクセスを制限します。

• 多要素認証を実装し、AI モデルとデータへのアクセスに追加のセキュリティ レイヤーを設けます。

• すべてのアクセス試行を監視してログに記録し、不正アクセスの検出と影響軽減を迅速に行えるようにします。

潜在的なセキュリティ脅威を検出して対応するには、AI システムの監視と監査を継続的に行うことが必要不可欠です。組織として行うべき対策: 

• AI システムの監査を定期的に実施し、脆弱性やシステム パフォーマンスの乱れを特定します。 

• 自動監視ツールを使用し、通常とは異なる挙動やアクセス パターンをリアルタイムで検出します。 

• AI モデルを定期的に更新し、脆弱性にパッチを適用し、新たに出現する脅威に対しての回復力を高めます。 

AI システムのセキュリティ強化に役立つツールとテクノロジは数種類ほど存在します。それらには、セキュリティ フレームワーク、暗号化技術や、目的に特化した AI セキュリティ ツールが含まれます。

NIST AI Risk Management Framework などのフレームワークは、AI に関連するリスクを組織が管理し軽減するためのガイドラインとなります。こうしたフレームワークを利用すると、AI システムの保護、潜在的なリスクの特定、AI モデルの信頼性確保に関するベスト プラクティスを実践できます。

暗号化技術を使用することは、データと AI モデルの両方を保護するために役立ちます。機密データを暗号化すると、組織はデータ侵害のリスクを軽減でき、攻撃者によるデータ アクセスが万一成功した場合にも、データが使用されることを防止できます。

AI アプリケーションの保護を目的としたツールやプラットフォームは、さまざまなものが開発されています。それらのツールは、組織において、脆弱性を検出したり、AI システムを監視して潜在的な攻撃の可能性を察知したり、セキュリティ プロトコルを適用したりするのに役立ちます。 

AI の普及が広がるにつれて、AI システムを狙う脅威の手口は今後もますます巧妙化していきます。大きな懸念事項として、サイバー攻撃の自動化にも AI が活用され、巧妙に標的を絞り込んだ攻撃作戦が効率よく展開されるようになることが挙げられます。たとえば、攻撃者は、大規模言語モデルと AI によるフィッシング手法で説得力のあるパーソナライズされたメッセージを作成し、詐欺を信じ込ませる可能性を高めています。そうした攻撃の規模と精度が、従来のサイバーセキュリティ防御に新たな課題を突きつけています。


このような脅威の進化を受けて、多数の組織が、AI を活用した防御システムを採用し始めています。そうしたツール (Microsoft の AI を搭載した統合 SecOps プラットフォームなど) には、通常と異なる挙動を特定し、攻撃への対応を自動化して、リアルタイムで脅威の検出と軽減を行う能力があります。

AI セキュリティの課題が変化し続ける中で、組織は、進化する脅威の情勢に対して常に積極的にセキュリティ戦略を適応させ、AI システムの安全性と信頼性を確保する必要があります。その戦略としては、包括的なセキュリティ フレームワークを採用すること、暗号化テクノロジとアクセス制御に投資すること、そして、新たな脅威と新たなソリューションに関する情報の入手を怠らないことが重要です。

モダンな AI セキュリティ ソリューションには、現在の新しい脅威に対する組織の保護能力を大幅に強化する機能があります。そうした強力な AI セキュリティ ソリューションを統合することは、より効果的に機密データを保護し、規制コンプライアンスを維持し、将来の脅威に対して AI 環境の回復力を確保するために役立ちます。