AIデータセキュリティ：リスク、フレームワーク、ベストプラクティス

現在、多くの企業が業務プロセスの改善にAI搭載ツールを活用しています。しかし、高度な分析結果を得るには社内情報をAIツールに提供する必要があるため、機密データが漏えいしたり、不正利用されたりするリスクが高まる可能性があります。こうした懸念はAIのあらゆる用途に当てはまりますが、AIセキュリティツールでは特に注意が必要です。そのため、AIツールや機械学習で使用するデータを保護する取り組みであるAIデータセキュリティの重要性が高まっています。

リスクを軽減し、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体で強固なセキュリティ体制を維持するには、AIベースのセキュリティツールが技術スタック内でどのように機能するのか、どこでリスクをもたらし、どのようにリスクを最小限に抑えるのか、また導入にあたってのベストプラクティスを理解することが重要です。

セキュリティにおけるAIの活用：AIベースのセキュリティソリューション

適切なガードレールとセキュリティプロトコルを整備すれば、AI搭載ツールは脅威の検出を自動化し、脆弱性評価を改善し、全体的な防御を強化することで、サイバーセキュリティの向上に貢献します。主なソリューションは次のとおりです。

• 静的アプリケーションセキュリティテスト（SAST）ツール：AIにより、SASTスキャンツールはソースコードを分析し、デプロイ前に脆弱性をリアルタイムで検出できます。

• セキュリティ情報イベント管理（SIEM）システム：AIは、SIEMによる脅威のリアルタイム検出と対応を支援します。

• 異常検知：AIモデルを活用し、サイバー脅威の兆候となる異常なパターンを特定します。

• 脅威インテリジェンス：機械学習を活用したソリューションが、進化する脅威に関する情報を継続的に更新します。

AIセキュリティのリスクとは？

AIを活用したセキュリティツールはサイバーセキュリティを大きく変革しましたが、次のような固有のリスクももたらします。

• データ漏えい：サードパーティのサーバーに依存するAIセキュリティツールでは、機密データが外部に渡り、侵害のリスクが高まる可能性があります。

• モデルの操作：攻撃者は、敵対的な入力や学習データの汚染、出力の操作によってAIモデルを悪用できます。ニューラルネットワークの重みに使用される一部のファイル形式は、任意の、そして悪意のある可能性があるコードを実行するために乗っ取られるおそれがあります。

• バイアスと不正確さ：十分に学習されていないAIモデルや、特定のユースケースに即したデータで学習されていないモデルは、不正確または偏った結果を生成し、誤ったセキュリティ判断につながる可能性があります。

• 相互運用性の課題：組織の技術スタックに完全に統合できないセキュリティツールもあり、セキュリティ上の隙間が生じるリスクが高まります。

AIセキュリティのベストプラクティス

AIに伴うこうしたセキュリティリスクを軽減するには、独自データや機密情報、組織を確実に保護するためのベストプラクティスを導入する必要があります。まず、次のことから始めましょう。

• 厳選されたLLMを選ぶ：精度を高めるには、特定の用途向けに設計された専用LLMを使用し、可能であればその分野の専門家によるレビューを受けましょう。

• 独自のLLMをホストするツールを使う：データをオンプレミスに保管するツールを選び、データ漏えいを防ぎましょう。そうしない場合、自社や顧客のデータが処理のためにサードパーティのサーバーへ送信され、データ侵害のリスクが高まります。

• データの保持を制限する：セキュリティを強化するため、顧客データの保持期間を必要最小限にし、可能な場合は匿名化しましょう。

• 厳格なテストを実施する：SASTは、脆弱性を早期に検出し、修正するのに役立ちます。

• セキュアなSDLCを導入する：開発のあらゆる段階にセキュリティを組み込むことで、保護を強化できます。

• エンタープライズライセンスを利用する：ユーザーデータをAIモデルの学習に使用しないことを定めたエンタープライズ契約を活用し、独自データを保護しましょう。

効果的なAIデータセキュリティ戦略を構築する方法

効果的なAIデータセキュリティ戦略を策定するには、潜在的なリスクを特定し、安全対策を導入して、セキュリティ対策を継続的に監視する必要があります。ベストプラクティスを取り入れ、適切なAI搭載セキュリティツールを選ぶことで、セキュリティプロセスを最適化しながらデータを保護できます。

• ホスティング方法を慎重に検討する：データの取り扱いに伴うリスクと、利用可能な暗号化機能を考慮しましょう。

• ファイル形式を慎重に選ぶ：自社のハードウェアでニューラルネットワークを実行する場合は、悪意のあるコードを誤って実行しないよう、重みの共有にはsafetensors形式を使用しましょう。

• AIの成果を必ず確認する：Snyk Codeのような業界をリードするSASTツールで、AIが生成したコードをスキャンしましょう。

リスクを最小限に抑える方法

データセキュリティリスクの低減は、選択するセキュリティツールとその導入方法から始まります。各ベンダーの戦略や認証を慎重に評価し、モデルのセキュリティやポリシーについて遠慮なく質問しましょう。Snykのような業界をリードするベンダーは、モデルの設計や運用にあたって考慮した技術的な要素と、顧客のリスクを軽減するために自社で行っている取り組みを積極的に公開しています。

ツールを決定する前に、次のような機能も確認しましょう。

• 他のツールとスムーズに連携できること。

• セキュリティに特化したセルフホスト型LLMを支える、厳選されたデータベース。

• 明確なガバナンスとデータセキュリティのポリシー。

• パフォーマンスを確保するための、モデルの継続的な保守と監視。

データセキュリティに最適なAIベースのツール

セキュリティツールを選ぶ際は、AIガバナンスの実践、セキュリティ分野の専門知識、AIの透明性に優れたベンダーを選びましょう。さらに、プラットフォーム対応のSASTであれば、SDLC全体を保護できます。

脆弱性スキャンをリードするツールは、セキュリティチームと開発者が直面する課題への深い理解に基づいています。たとえば、Snyk CodeはDeepCode AIを活用してSAST実行時に80%を超える精度で自動修正を行い、開発ライフサイクルの早い段階で脆弱性を迅速かつ簡単に修正できるようにします。Snyk Codeのセルフホスト型LLMは、データ漏えいや不正確さのリスクを軽減します。

AIの導入におけるセキュリティをさらに強化する方法については、AI時代のSAST/SCA購入ガイドをご覧ください。