生成AIの活用には、データ漏洩や意図的に誤作動を起こさせるサイバー攻撃など、従来とは異なる新たなセキュリティリスクが存在します。しかし、適切な対策と運用ガイドラインを整備すれば、リスクを最小限に抑えることが可能です。
本記事では、生成AIがセキュリティに与える影響から具体的なリスクの種類、実践的な対策方法を解説します。生成AIの安全な活用に必要な情報をまとめているため、ぜひ参考にしてみてください。
生成AIがセキュリティに与えた影響
生成AIの登場により、企業のセキュリティ環境は大きな変革期を迎えています。企業の機密情報や個人情報が、生成AIを通じて意図せず外部に流出するリスクが高まっているのが現状です。
プロンプトインジェクション攻撃やAIモデルの脆弱性など、従来にない新たな脅威が出現しています。企業には技術的対策と運用面での厳格な管理体制の構築が必要です。
生成AIはセキュリティ対策の高度化に貢献する一方で、攻撃者による悪用のリスクも存在します。そのため、企業は生成AIのメリットを活かしながら、適切なセキュリティ対策を講じることが不可欠です。
生成AI利用におけるセキュリティリスク
生成AI活用におけるセキュリティ対策を行う際には、生成AI特有のリスクを理解することが大切です。具体的なセキュリティリスクをまとめると以下の通りです。
- データセキュリティリスク
- システムセキュリティリスク
- コンプライアンスリスク
詳しく解説します。
データセキュリティリスク
生成AIへの入力データは、クラウド上に保存され続ける可能性があり、長期的な情報漏洩のリスクが存在します。企業の情報資産を守るため、情報システム部門は以下のリスクに対する即時の対策が必要です。
- 機密情報の意図しない学習と外部流出
- 従業員による「うっかり漏洩」
- データの永続的な残存リスク
特に、データフィルタリングやオプトアウト申請の仕組みを早急に整備し、機密情報の漏洩を防ぐ必要があります。詳しく解説します。
機密情報の意図しない学習と外部流出
生成AIは入力された情報を学習データとして保持し、他のユーザーへの応答に活用する場合があります。企業秘密や機密情報が予期せぬ形で外部に漏れ出す可能性があるため、入力データの厳選が必要です。
企業の機密情報がAIの学習データとして保存され、第三者への回答に含まれてしまうリスクは常に存在します。特に、ソースコードや社内会議の内容といった重要情報の入力には、細心の注意が必要です。
従業員による「うっかり漏洩」
業務効率化のために従業員が個人的に生成AIを利用する際、意図せず機密情報を入力してしまうリスクがあります。社内文書やメール内容、プロジェクトの報告書などの機密性の高い情報が漏洩する可能性があるため、注意が必要です。
日常的な業務の中で、機密情報と一般情報の区別が曖昧になり、重要情報を無意識に入力してしまう危険性があります。個人利用の場面では、セキュリティ意識が低下しやすく、情報漏洩のリスクが特に高まります。
データの永続的な残存リスク
一度入力されたデータは、クラウド上に永続的に保存され続ける可能性があります。完全な削除が困難であり、将来的に予期せぬ形で情報が露出するリスクが存在するため、注意が必要です。
データの保存場所や保存期間が不透明であり、企業のデータ管理が及ばない範囲で情報が残り続けます。また、バックアップデータや学習データとして、複数のサーバーに分散して保存される可能性があります。
システムセキュリティリスク
生成AIシステムは、外部からの攻撃や不正アクセスの標的となる可能性があります。情報システム部門は、以下の脅威に対する防御体制を直ちに構築する必要があります。
- プロンプトインジェクション攻撃の脅威
- AIモデルの脆弱性問題
- 認証システムの突破リスク
- マルウェア感染の危険性
上記のリスクは日々進化しており、定期的なセキュリティパッチの適用と脆弱性スキャンの実施が不可欠です。詳しく解説します。
プロンプトインジェクション攻撃の脅威
プロンプトインジェクション攻撃とは、悪意のある指示を含んだプロンプトを送信し、本来アクセスできない情報を引き出す攻撃手法です。システムの制御命令や機密情報の漏洩を引き出す攻撃手法として、悪用される可能性が高いです。
通常のセキュリティ対策では防ぎきれない、生成AI特有の脆弱性として問題となっています。攻撃手法が日々進化しており、新たな形態の攻撃が次々と出現する危険性があります。
AIモデルの脆弱性問題
AIモデル自体に存在する脆弱性により、不正なデータ抽出や制御の回避が発生する可能性があります。モデルの学習データに含まれる偏りや欠陥が、セキュリティホールとなる可能性が高いです。
特に、モデルの更新や保守が不十分な場合、既知の脆弱性が放置される危険性があります。AIモデルの内部構造を解析され、攻撃に利用される可能性も存在します。
認証システムの突破リスク
従来の認証システムでは対応できない、AIを活用した高度な攻撃手法により、認証が突破される可能性があります。生体認証システムのなりすましや、パスワード解析の高度化が新たな脅威です。
AIによる認証パターンの学習や予測により、セキュリティ機能が無効化される危険性があります。正規ユーザーになりすました不正アクセスが、検知を免れる可能性があります。
マルウェア感染の危険性
従来の認証システムでは対応できない、AIを活用した高度な攻撃手法により、認証が突破される可能性があります。生体認証システムのなりすましや、パスワード解析の高度化が新たな脅威です。
AIによる認証パターンの学習や予測により、セキュリティ機能が無効化される危険性があります。正規ユーザーになりすました不正アクセスが、検知を免れる可能性があります。
コンプライアンスリスク
生成AI利用におけるセキュリティリスクの中には、コンプライアンスリスクがあります。情報システム部門は、法令順守の観点から以下のリスクに対する対策を優先的に実施する必要があります。
- 法令・規制違反
- 著作権侵害
- 個人情報保護法違反
- 倫理的問題
最新の規制動向を踏まえた、セキュリティ対策が急務です。詳しく解説します。
法令・規制違反
生成AIの利用により、意図せず各種法令や規制に違反するリスクが存在します。特に国際的な事業展開において、各国の規制要件への違反が発生する恐れがあります。
業界特有の規制や、新たに制定される法令への対応が追いつかないケースも多いです。法令違反による罰則や事業停止など、重大な経営リスクにつながる可能性があります。
著作権侵害
生成AIが著作権で保護された情報を無断で利用し、権利侵害となるリスクがあります。学習データに含まれる著作物の権利処理が不十分な場合、法的紛争に発展する可能性があります。
生成されたコンテンツに、他者の著作物が意図せず含まれる危険性があるため注意が必要です。著作権侵害による損害賠償請求や、企業イメージの低下につながるリスクがあります。
個人情報保護法違反
各国の個人情報保護法に違反するリスクが存在し、厳格な規制への対応が必要です。個人情報の不適切な取り扱いにより、高額な制裁金が課される可能性があります。
データ転送や情報の保持期間など、複雑な規制要件への違反リスクがあります。データ主体の権利侵害により、集団訴訟といった法的リスクが発生する可能性があります。
倫理的問題
生成AIが差別的な表現や偏見を含むコンテンツを生成するリスクがあります。企業の社会的責任や評判を損なう、不適切な出力が発生する可能性があります。
特定の集団や個人に対する偏見が、AIの出力に反映される危険性があるため注意が必要です。
生成AI利用者のセキュリティ対策方法
生成AIの安全な活用には、包括的なセキュリティ対策の実施が不可欠です。具体的な対策方法をまとめると、以下の通りです。
- データ入力の管理と制御を徹底する
- アクセス管理・権限を適切に設定する
- ファクトチェックを行う
- セキュリティ教育を実施する
- モニタリング体制を構築する
- セキュリティに強い生成AIを活用する
詳しく解説します。
データ入力の管理と制御を徹底する
データ入力の管理は、生成AI利用における最も基本的かつ重要な対策です。機密情報や個人情報が意図せずに入力されることを防ぐため、入力時のフィルタリングシステムの導入が必要です。
データの分類基準を明確にし、重要度に応じた取り扱い手順を定めれば、情報漏洩のリスクを低減できます。機密性の高い情報については、入力前の承認プロセスを設けるなど、厳格な管理が求められます。
他にも、入力履歴の記録と定期的な監査により、不適切な利用を早期に発見することが重要です。データの取り扱いに関する明確なポリシーを策定し、全従業員への周知徹底を図れば、意図しない情報漏洩を防げます。
アクセス管理・権限を適切に設定する
アクセス権限の管理は、情報セキュリティの基盤となる重要な要素です。業務上の必要性に応じて適切な権限を設定し、定期的な見直しを行えば不正アクセスのリスクを低減できます。
多要素認証の導入やアクセスログの取得・分析により、不正利用の早期発見が可能になります。管理者権限については、必要最小限の付与を原則とし、定期的な権限の棚卸しを実施することが重要です。
退職者のアカウント管理や、外部委託先のアクセス制御にも細心の注意を払う必要があります。不正アクセスを検知した場合の対応手順を明確にし、迅速な対応が可能な体制を整える必要があります。
ファクトチェックを行う
生成AIの出力内容は、必ず人による確認を行う必要があります。重要な意思決定や外部公開する情報については、専門家による検証を実施し、正確性を担保することが重要です。
検証手順を標準化し、チェックリストを活用した効率的な確認作業を実現することで、確認漏れを防げます。また、確認結果の記録と保管により、後からの追跡調査も可能になります。
誤った情報が発見された場合の修正手順と、再発防止策の策定も重要です。ファクトチェックの結果を分析し、AIの出力傾向や問題点を把握すれば、より効果的な検証体制を構築できます。
セキュリティ教育を実施する
全従業員を対象とした体系的なセキュリティ教育が、生成AI活用の基盤となります。生成AIの特性とリスク、適切な利用方法について、実践的な研修プログラムを提供することが重要です。
具体的な事例を用いた演習と、定期的な理解度確認テストの実施により、教育効果を高められます。特に、事例の共有と対応手順の実践的なトレーニングは、実際の場面での適切な判断につながります。
新入社員向けの基礎教育から、管理者向けの専門研修まで、役割に応じた教育プログラムを整備することが必要です。また、最新のセキュリティ脅威や対策についての情報共有を定期的に行い、従業員の知識とスキルの向上を図ることが重要です。
モニタリング体制を構築する
生成AIの出力内容は、必ず人による確認を行う必要があります。重要な意思決定や外部公開する情報については、専門家によるモニタリング検証を実施し、正確性を担保することが重要です。
検証手順を標準化し、チェックリストを活用した効率的な確認作業を実現することで、確認漏れを防げます。また、確認結果の記録と保管により、後からの追跡調査も可能になります。
他にも、誤った情報が発見された場合の修正手順と、再発防止策の策定も重要です。ファクトチェックの結果を分析し、AIの出力傾向や問題点を把握すれば、より効果的な検証体制を構築できます。
セキュリティに強い生成AIを活用する
生成AIサービスの選定には、セキュリティ機能の充実度を重要な評価基準とする必要があります。暗号化機能やアクセス制御機能、監査ログ機能などの基本的なセキュリティ機能が実装されているかを慎重に確認しましょう。
サービス提供者のセキュリティ対策レベルと、サポート体制の充実度を詳細に評価することが重要です。特に、情報セキュリティに関する望ましくない問題発生時の対応体制やデータ保護に関する方針について、明確な説明を求める必要があります。
他にも、セキュリティ更新の提供状況と既知の脆弱性への対応状況を定期的に確認することも重要です。サービス利用規約やプライバシーポリシーを精査し、データの取り扱いに関する条件を十分に理解した上で、サービスを選択する必要があります。
ただし、生成AIサービスを活用してもなかなか進まないという事例は多いです。以下の資料では、事例をもとに生成AIサービスの活用が進まない原因と対策をまとめました。
これから導入を進めようと検討中の場合は、ぜひ資料の無料ダウンロードを進めてみてください。
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生成AIのセキュリティ強化に向けた実践的な導入ステップ
生成AIのセキュリティ対策は、段階的なアプローチで実施する必要があります。具体的な導入ステップをまとめると、以下の通りです。
- 現状分析と戦略立案
- リスク管理評価
- 組織体制の構築
- ガイドラインの整備と規程作り
- 従業員教育の実施
- 実務手順の確立
- 定期的な改善の継続
詳しく解説します。
1. 現状分析と戦略立案
企業の現状のセキュリティレベルを詳細に分析し、生成AI導入による影響を多角的に評価しましょう。特に、既存のセキュリティ対策の有効性と、新たに必要となる対策を明確にすることが重要です。
セキュリティ上の弱点や改善が必要な領域を特定し、具体的な対策計画を立案しましょう。予算や人材、システム環境などの経営資源を適切に配分し、実現可能な導入計画を策定する必要があります。
経営層との合意形成を図り、組織全体での取り組みとして位置づけることが重要です。導入計画には具体的な目標とスケジュール、必要な投資計画を含め、実効性のある計画とすることが必要です。
2. リスク管理評価
生成AI導入に伴うセキュリティリスクを包括的に評価し、優先順位をつけて対策を検討します。データ漏洩や不正アクセス、システム障害など、想定されるリスクを詳細に分析することが重要です。
業界特有のリスクや法規制への対応も考慮に入れ、リスク評価の基準を明確にします。特に、機密情報や個人情報の取り扱いに関するリスクについては、慎重な評価が必要です。
リスク評価の結果を文書化し、関係者間で共有すれば、組織全体でのリスク認識の統一を図れます。他にも、リスク対策の優先順位付けと、具体的な対応策の検討を行うことが大切です。
3. 組織体制の構築
セキュリティ管理の責任者を明確に定め、適切な権限と責任を付与しましょう。トラブル発生時の対応方法を明確にし、迅速な対応が可能な体制を整備することが重要です。
部門間の連携体制を確立し、情報共有と意思決定の仕組みを構築します。セキュリティチームと事業部門、IT部門との密接な連携により、効果的な対策の実施が可能になります。
外部の専門家との協力体制も視野に入れ、必要に応じて専門的な知見を取り入れましょう。定期的な体制の見直しと、必要に応じた組織改編を行えば、実効性の高い体制を維持します。
4. ガイドラインの整備と規程作り
生成AIの利用に関する具体的なガイドラインを作成し、全社的な運用ルールを確立しましょう。機密情報の取り扱いやアクセス権限の設定、トラブル対応手順など、重要な事項について明確な規定を設けることが必要です。
規定の運用ルールを明確にし、定期的な見直しと更新の仕組みを確立します。また、コンプライアンス要件との整合性を確保し、法令順守の観点からも適切な規定となるよう配慮が必要です。
ガイドラインは実務での使いやすさを考慮し、具体的な事例や判断基準を含める形で整備しましょう。規定の遵守状況を定期的に確認し、必要に応じて改訂を行えば、実効性の高い規定として維持します。
5. 従業員教育の実施
全従業員を対象とした、体系的なセキュリティ教育プログラムを実施しましょう。生成AIの特性とリスク、適切な利用方法について実践的な研修を提供し、従業員の理解度を高めることが重要です。
定期的な理解度確認テストと、事例を用いた実践的な演習を実施します。特に、トラブル対応訓練では実際の事例に基づいたシナリオを用意し、実践的な対応力の向上が必要です。
他にも、セキュリティ意識の向上を図るための継続的な啓発活動も重要です。新入社員研修や役職者研修など、役割に応じた教育プログラムを整備し、組織全体のセキュリティレベルの向上を図りましょう。
6. 実務手順の確立
日常的なセキュリティ対策の実施手順を標準化し、効率的な運用を実現します。モニタリングや報告、対応といった一連の作業フローを明確にし、担当者が迷うことなく対応できる体制を整えます。
トラブル発生時の対応手順を詳細に定め、訓練を通じて実効性を確保しましょう。作業記録の管理と分析を行い、手順の改善につなげることで、より効果的な対策を実現することが大切です。
実務手順は、現場の意見を取り入れながら継続的に改善を行い、実践的で使いやすい内容に更新しましょう。手順の遵守状況を定期的に確認し、必要に応じて見直しを行えば、臨機応変な対応も可能となります。
7. 定期的な改善の継続
セキュリティ対策の有効性を定期的に評価し、必要な改善を実施しましょう。新たな脅威や技術動向を把握し、対策の見直しと更新を行うことで、常に最適な対策を維持することが重要です。
最適な方法や事例の収集と共有を行い、継続的な改善活動を推進します。改善活動の成果を測定して次の計画に反映させれば、より効果的な対策の実現を目指すことが可能です。
セキュリティ監査の結果やトラブル対応の経験を活かし、実践的な改善を進めます。従業員からのフィードバックも積極的に取り入れ、現場の実情に即した改善を行えば、実効性の高い対策を維持できます。
もし思ったようにAIの導入やDXが進まない場合は、以下の資料を参考にしてください。具体的な事例を交えて「身近なDX」を解説します。
生成AIのセキュリティに関するよくある質問
最後に、生成AIのセキュリティに関するよくある質問に回答します。
- 生成AIサービス提供企業もセキュリティリスクはある？
- 生成AIはサイバーセキュリティの分野で活用できる？
生成AIサービス提供企業もセキュリティリスクはある？
生成AIサービス提供企業は、データ保護やシステム管理において重大なセキュリティリスクを抱えています。主には、顧客データの管理や不正アクセスへの対策が重要な課題です。
サービス提供企業には、強固なセキュリティ対策とコンプライアンス体制の構築が求められます。定期的なセキュリティ監査と、トラブル発生時の対応体制の整備も必要です。
生成AIはサイバーセキュリティの分野で活用できる？
生成AIは、サイバーセキュリティの分野で効果的に活用できます。脅威検知や分析作業の効率化、ネットトラブル対応の自動化などで高い効果を発揮します。
他にも、企業のセキュリティチームの業務支援ツールとして、アラート分析やレポート作成の効率化も可能です。新たな脅威パターンの検出や、防御策の提案にも活用できるため、使い勝手の良いツールとして注目されています。
セキュリティに強い生成AIを活用しよう
セキュリティリスクを最小限に抑えながら生成AIを活用するには、企業向けに特化したプラットフォームの選択が重要です。特に、データ処理の場所や利用履歴の管理、アクセス制御機能などが充実したサービスを選ぶ必要があります。
国内では情報漏洩や海外へのデータ流出リスクを軽減した「exaBase 生成AI」が、法人向け生成AI導入ソリューションで国内シェアNo.1（*参考）を獲得しています。
参考：デロイト トーマツ ミック経済研究所「法人向け生成AI導入ソリューションサービス市場動向 2024年度版」、
2024年8月13日付プレスリリース：「exaBase 生成AI」が 「法⼈向け⽣成AI導⼊ソリューションサービス市場動向 2024年度版」 において市場シェア1位を獲得
最新モデルのGPT-4oを搭載し、企業の機密情報を安全に活用できる環境を提供している点が強みです。
また、社内の規定やマニュアル、商品情報などを活用して精度の高い回答を獲得できます。セキュリティと利便性を両立した生成AIプラットフォームを活用すれば、企業は安全かつ効率的なAI活用を実現数rことが可能です。
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