Skip to main content

In this article

AIでソフトウェアサプライチェーンを保護する

AIはソフトウェアサプライチェーンの保護において、脅威にも解決策にもなり得ます。その両面を解説します。

著者
Headshot of Liran Tal

Liran Tal

0 分で読めます

ソフトウェアサプライチェーンの運用にAI技術が浸透するにつれ、こうした重要なプロセスを守るセキュリティソリューションの必要性も高まっています。しかし、高度なツールやソリューションを導入する前に、ソフトウェアサプライチェーンのセキュリティにおけるAIの課題、メリット、限界を理解することが重要です。

この記事では、以下について解説します。

AIがソフトウェアサプライチェーンを脅かす7つの方法

AIはさまざまな形でソフトウェアサプライチェーンの保護を困難にします。まず、AIモデル自体にもサプライチェーンがあり、攻撃経路となる可能性があることを認識する必要があります。

詳しくは、OWASP Top 10 for LLMsのリスクに対処するための重要なポイントをご覧ください。

要するに、悪意ある攻撃者はAIを利用してさまざまな脅威を持ち込むことで、ソフトウェアサプライチェーンに新たな攻撃経路とセキュリティチームの課題を生み出します。AIがソフトウェアサプライチェーンのセキュリティを脅かす方法を7つ紹介します。

  1. 生成AIによるサプライチェーンの汚染：悪意ある攻撃者は生成AIモデルを使い、サプライチェーンに注入できる偽装データを作成します。偽装データには、脆弱性、バックドア、悪意あるコードが含まれる場合があります。これにより、オープンソースの学習データの完全性とセキュリティが損なわれ、下流で脆弱性が生じる恐れがあります。

  2. マルウェアを隠す偽プロジェクト：攻撃者は、正規のものに見せかけながら隠れたマルウェアを含む、偽のオープンソースプロジェクトを作成します。AIで強化されたこれらのプロジェクトは本物らしく見え、従来のセキュリティチェックをすり抜けるため、開発者が正規のコードと悪意あるコードを見分けるのは困難です。開発者が気づかないまま悪意あるライブラリをソフトウェアに組み込み、セキュリティリスクをサプライチェーンに持ち込む可能性があります。

  3. AIが作成するフィッシングキャンペーン：AIを活用したツールは説得力のあるフィッシングメールを作成できるため、攻撃者は受信者をだまして機密情報やシステムにアクセスしやすくなります。サプライチェーンに関わる個人を狙い、認証情報を窃取したり、マルウェアを仕込んだりすることも可能です。

  4. AIが 幻覚で生成する オープンソースパッケージ名（タイポスクワッティング）：悪意ある攻撃者はAIを使って、正規のオープンソースパッケージによく似た名前を生成できます。タイポスクワッティングと呼ばれるこの手法により、開発者は誤って悪意あるコードをインストールし、セキュリティの脆弱性を招く恐れがあります。

  5. セキュリティリスクを含むAI生成コード：AI生成コードには、セキュリティリスクや脆弱性が含まれる場合があります。開発者が気づかずにプロジェクトへ組み込むことで、ソフトウェアサプライチェーンに弱点が持ち込まれる可能性があります。

  6. AIとのチャットによるデータ漏えい：OpenAIが開発したものなどのAIチャットシステムは、意図せず、あるいは仕様上、機密情報を公開してしまう可能性があります。ユーザーがAIチャットボットとの会話で機密データをうっかり共有すると、データ漏えいやセキュリティ侵害につながる恐れがあります。

  7. オープンソースAIモデルの依存関係にある脆弱性：オープンソースのAIモデルは、多くの場合、さまざまなライブラリやパッケージに依存しています。これらの依存関係にある脆弱性はAIモデルをセキュリティリスクにさらし、サプライチェーン内のAI活用システムの信頼性やセキュリティに影響を及ぼす可能性があります。

こうした新たな脅威は、ソフトウェアサプライチェーンにおいて、継続的な監視、脆弱性評価、堅牢なセキュリティ対策が重要であることを示しています。

AIがソフトウェアサプライチェーンを複雑にする2つの要因

AIは、学習データやモデルを潜在的な脆弱性から保護するなど、AIのライフサイクル管理を複雑にすることで、ソフトウェアサプライチェーンのセキュリティ上の脅威にもなります。

このようなセキュリティ対策によってソフトウェアサプライチェーンの管理は複雑になります。次のようなセキュリティ管理要素が必要になるためです。

  1. 機械学習部品表（MLBOM）／AI部品表（AIBOM）：ソフトウェアサプライチェーンにAIを導入すると、AIモデルとその構成要素の追跡・管理という新たな層が加わり、サプライチェーン運用全体がさらに複雑になります。
    SBOM（ソフトウェア部品表）と同様に、MLBOMやAIBOMはAIモデルの構成要素と依存関係を追跡し、透明性とトレーサビリティを確保するとともに、高度なシステムの複雑さを効果的に管理できるようにします。
    これにより、AIモデルのハードウェアとソフトウェアだけでなく、データソース、アルゴリズム、関連リソースも漏れなく記録・管理され、組織はAIを活用したソリューションをより適切に制御できます。

  2. CI/CDパイプラインの保護：AI開発では、不正な変更や悪意あるコードの注入を防ぐためにCI/CDパイプラインを保護することが不可欠です。そのため、サプライチェーン運用の管理はさらに複雑になります。
    たとえば、自社開発コードを徹底的にスキャンし、脆弱性を特定して、セキュリティのベストプラクティスに準拠していることを確認することが重要です。堅牢なコードスキャン手順を導入すれば、AI開発プロセスのセキュリティを大幅に強化できます。

AIがソフトウェアサプライチェーンを守る7つの方法：メリットと限界

AIはサプライチェーンのセキュリティに課題をもたらし、管理を複雑にする一方で、セキュリティの強化にも役立ちます。以下では、AIでソフトウェアサプライチェーンを保護する7つの方法と、それぞれのメリット・限界を紹介します。

AIでソフトウェアサプライチェーンを保護する7つの方法

メリット 

限界

1. 脆弱性スキャン

AIを活用した脆弱性スキャンツールは、偽陰性や偽陽性を学習できるため、検出結果の精度を高められます。

偽陽性や偽陰性が発生する可能性があり、リソースの浪費や脆弱性の見落としにつながります。

2. 脆弱性とリスクの管理

AIはリスクに基づく脆弱性の優先順位付けを支援し、セキュリティチームが重大な問題に集中できるようにします。

AIによるリスク評価を組織固有の優先事項や状況に適切に沿わせるには、ビジネスの文脈を加味する必要があります。

3. 依存関係の管理

AIは複雑なサプライチェーンにおける依存関係の追跡と管理を自動化し、古いコンポーネントや脆弱なコンポーネントを使用するリスクを軽減できます。

レガシーシステムやAIとの連携が限られているサードパーティ製ライブラリを扱う場合、依存関係の管理は困難になることがあります。

4. 脆弱性の修正（ハイブリッドモデル）

ハイブリッドAIモデルは、適切なAI手法を組み合わせます。たとえばSnykは、シンボリックAIでコードやデータフローなどを理解し、LLMで修正案を生成します。これらを組み合わせることで、効果的にテストできる修正案を作成できます。

AIですべての脆弱性を確実に修正できるわけではなく、新たな問題の発生を防ぐため、人による監督が必要な場合も多くあります。

5. 継続的な監視 

AIを活用した継続的な監視は、脅威をリアルタイムで検出し、新たなリスクに組織が迅速に対応できるよう支援します。

偽陽性や過剰なアラートによってセキュリティチームが対応に追われ、アラート疲れにつながる可能性があります。

6. テストの自動化

AIはセキュリティテストを自動化し、サプライチェーンの構成要素をより迅速かつ徹底的に評価できます。

複雑なシステムや高度にカスタマイズされたシステムでは手動テストが必要な場合があり、AIが検出できない微妙な脆弱性もあります。

7. 開発者の状況に応じた教育

AIはセキュアコーディングの実践について、開発者にリアルタイムでガイダンスや学習機会を提供し、脆弱性の混入を減らせます。

開発者には状況に応じた追加トレーニングが必要な場合があり、AIのガイダンスですべてのセキュリティ上の懸念に対応できるとは限りません。

ソフトウェアサプライチェーンの保護に取り組む際は、このAI用語集が役立ちます。

ソフトウェアサプライチェーンセキュリティにおけるAIの未来

ソフトウェアサプライチェーンセキュリティでAIを活用することは、業界の進化に伴い、イノベーションの機会と課題の両方をもたらします。AI技術に依存する組織が増えるなか、今後のトレンドを先取りし、絶えず変化するセキュリティ脅威に備えることが重要です。

ソフトウェアサプライチェーンセキュリティにおけるAIの未来について、今後注目される主な要素を紹介します。

  • 新たなAI攻撃ベクトル。進化するAI攻撃ベクトルは、ソフトウェア、AIモデル、そしてその学習データを標的にします。攻撃者は、学習データの汚染からAIモデルへの敵対的攻撃まで、AIシステムの脆弱性を悪用し、新たな課題をもたらします。

  • サプライチェーンを保護する新たなAI活用ソフトウェア。今後は、サプライチェーンの保護に特化した高度なAI活用セキュリティソリューションの開発が進むでしょう。こうしたソリューションは、リアルタイムの脅威検出、自動化されたインシデント対応、包括的な脆弱性評価にAIを活用します。

  • AIBOMの普及。組織では、AIモデルの構成要素と依存関係の透明性と説明責任を確保するため、AI部品表の導入が進むでしょう。AIBOMは、AIモデルの系譜、依存関係、潜在的な脆弱性を追跡する標準的な手法となり、全体的なセキュリティと信頼性を高めます。

絶えず変化するサイバーセキュリティの状況において、ソフトウェアサプライチェーンセキュリティにおけるAIの未来には、警戒と適応力が求められます。 

新たなAI攻撃ベクトルが出現するなか、AIを活用したセキュリティツールの開発や、AIBOMなどの透明性を高める取り組みが、重要なサプライチェーン運用の保護に欠かせません。これにより、AIを活用したソフトウェアエコシステムの安全でレジリエントな未来を実現できます。

AIが生成したコードのセキュリティ対策を始めましょう

無料のSnykアカウントを作成して、AIが生成したコードのセキュリティ対策を数分で始めましょう。または、専門家によるデモを予約して、Snykが開発者セキュリティのニーズにどう応えられるかをご確認ください。

プランを見るライブデモを予約

SnykがAIでソフトウェアサプライチェーンを保護する方法

Snykは、いくつもの革新的なアプローチを通じてソフトウェアサプライチェーンのセキュリティを強化するAIを活用したソリューションを提供しています。

  • DeepcodeAI：Snykは、AIの力を活用する最先端技術DeepcodeAIを採用しています。このシステムは高度な脆弱性スキャンを実現し、セキュリティ上の弱点を正確に特定して、最適な修正案を提案します。AIの活用により脆弱性の修正を効率化し、ソフトウェアサプライチェーンのセキュリティを強化します。

  • AIを活用したセキュリティインテリジェンス：SnykはAIを活用して、ソフトウェアサプライチェーン全体のセキュリティインテリジェンスを収集・分析します。このプロアクティブなアプローチにより、新たな脅威を早期に検出し、組織がソフトウェア資産を保護するうえで先手を打てるよう支援します。

  • リスクとアプリケーションセキュリティ態勢管理（ASPM）：SnykはAIを活用して、サプライチェーンに含まれるアプリケーションのセキュリティ態勢を評価・管理します。脆弱性の特定やリスク評価、セキュリティ上の問題を緩和するための実行可能なインサイトの提供を通じて、組織がソフトウェアサプライチェーンのリスクを効果的に管理できるよう支援します。

SnykはソリューションにAIを組み込むことで、開発者がセキュリティ脆弱性をプロアクティブに特定して対処できるよう支援し、より堅牢でレジリエントなソフトウェアサプライチェーンを実現します。