生成AIにセキュリティが重要な理由と対策方法

生成Aiは文章や画像、動画などの生成、プログラミングコードの作成、文章の要約などさまざまな活用方法があります。それぞれを応用することで、業務効率化や生産性の向上などが期待でき、年々導入する企業や政府機関などが増えている状況です。しかし、生成AIにはサイバー攻撃や間違った情報の拡散、情報漏洩等のリスクがあります。

特に、悪意ある生成したデータの利用や不適切なデータを活用することによって生成されたコンテンツが意図せぬ結果を生む可能性があるので注意が必要です。そのため、生成AIの需要が高まるにつれ、セキュリティの確保がますます重要視されています。導入する組織はセキュリティ対策を徹底し、潜在的なリスクに対処するための体制を整える必要があります。

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INDEX

生成AIセキュリティの重要性と対策
サイバー攻撃における生成AIセキュリティの必要性
生成AIセキュリティ対策における課題点
生成AIセキュリティ対策の方法

生成AIセキュリティの重要性と対策

生成AIは進化する技術でありながら、その利用にはユーザー側やサービス提供者の両方に潜在的なリスクが伴います。ユーザーとしては、生成AIが生み出すコンテンツが信頼性に欠けたり、悪用される可能性があります。一方で、サービス提供者はその技術を用いて新たな脅威に直面することがあります。

このようなリスクに対処するためには、ユーザーは情報を吟味し、AI生成のコンテンツを慎重に検討する必要があります。同時に、サービス提供者はセキュリティ対策を徹底し、不正利用の予防に努める必要があります。

ユーザーのリスクと対策

生成AIは、ユーザーがプロンプトと呼ばれる特定の命令や情報を入力することで、それに基づいた回答や生成物を出力する仕組みです。しかし、このプロセスにはいくつかのリスクが伴います。まず、ユーザーが入力する情報が漏洩する可能性があります。特に機密性が求められる情報やプライバシーに関連する情報を入力する際には、注意が必要です。これに対処するためには、セキュリティ対策やデータ保護の仕組みを強化することが重要です。

また、生成AIが出力する情報が正確でないリスクも存在します。プロンプトに基づいてAIが生成した内容が誤った情報であったり、バイアスがかかっていたりする可能性があります。これに対処するためには、出力された情報に対してファクトチェックをすることが重要です。

サービス提供者のリスクと対策

チャットボットでの問い合わせ対応をはじめ、システムに生成AIを導入するケースが増えています。サイバー攻撃者は生成AIを組み込んだサービスに対して攻撃をしてくるリスクがあります。これらの攻撃に対策するためには、入出力した情報を第三者AIにチェックしてもらったり生成に備わっている機能であるガードレールを最大限に利用したりするなどの対策が必要です。

サイバー攻撃における生成AIセキュリティの必要性

生成AIは文章や画像、動画の生成など幅広く活用されていますが、サイバー攻撃による悪用対策が今後より求められるようになります。特に次のようなサイバー攻撃に注意が必要です。

フィッシング攻撃
マルウェア

フィッシング攻撃

AIを使ってもっともらしく見える文章を作ることで、フィッシング攻撃がしやすくなるという新たなセキュリティの懸念が浮上しています。生成AIは人間の文章スタイルやトーンを勉強することで、文章を読んだ人が信じられるようなコンテンツを生成する能力を持っています。これを不正な手段で利用されれば、リアルな文章で装った詐欺メールや偽の情報が拡散され、ユーザーを騙す可能性が高まります。

特に、AIを使用することで言語の壁を乗り越え、容易に翻訳できるようになります。これにより、国際的なフィッシング攻撃がより巧妙になり、標的のユーザーが不正なリンクをクリックする危険性が増えるため注意が必要です。言葉の理解がむずかしい場合でも、AIによって自動的に翻訳され、悪意あるメッセージが理解されやすくなります。

マルウェア

生成AIがプログラミングコードを生成できる機能を持つ一方で、悪意ある利用の可能性が高まっています。特に、生成AIを用いて簡単にマルウェアで利用できるようなコードが生成される危険性が指摘されています。この問題に対処するためにはセキュリティの向上や監視体制の整備が急務です。

生成AIは、プログラミングコードを理解してすることで新しいコードを生成することができます。これにより、マルウェア制作者が簡単に悪意のあるコードを生成しセキュリティ対策を回避する可能性が増します。例えば、生成AIを悪意ある目的に利用することで、新たな脅威や攻撃手法が生まれる可能性があります。

生成AIセキュリティ対策における課題点

AIが生成する文章や画像、動画などは学習したデータを基にして作られる仕組みです。そのため、基にしたデータに個人情報や機密データが含まれていると情報漏洩のリスクがあります。さらに、情報が間違っている場合もあるので十分にファクトチェックをおこなうことが重要です。

情報漏えいリスク

生成AI利用時に入力した情報が漏えいする可能性があります。これは、生成AIが学習や予測に際して大量のデータを処理することから派生するセキュリティ上のリスクです。例えば、生成AIが特定のテキストや画像を学習する際用いられたデータが機密情報や個人データを含んでいる場合、生成されたモデルにその情報が反映され、機密が漏洩する可能性が生じます。

この問題に対処するためには、データの適切な匿名化や暗号化が必要です。また、生成AIのユーザーは慎重に入力データを選別し機密情報を含まないようにすることが求められます。企業や組織が生成AIを採用する際には、セキュリティ対策の一環として、データの取り扱い方針やアクセス制御の確立が重要です。

正確でない情報の拡散

生成AIは必ずしも正確な情報を提供するとは限りません。生成AIは過去のデータから学習しそのパターンに基づいて新しい情報を生成しますが、誤った情報を出力する可能性があります。学習データに偏りや誤りがあった場合あるいは新しい状況に対応できない場合に起こります。

そのため、生成AIを利用する際には常に慎重な検討が必要です。特に、医療や法律などの領域では誤った情報が重大な影響を及ぼす可能性があるため、生成AIの結果を鵜呑みにせず専門家の判断や検証を組み合わせることが求められます。また、生成AIのユーザーはアルゴリズムの特性を理解し、その限界や制約を把握することが重要です。

生成AIセキュリティ対策の方法

生成AIの活用にはさまざまなリスクがありますが、効率的に利用するためにはそれぞれに対する対策が必要です。セキュリティリスクや情報の信頼性に対処する一方で、利用分野においては入念にファクトチェックをおこなったり、専門家の判断や検証を組み合わせたりすることが重要です。

ファクトチェック

生成AI利用時のセキュリティ対策としてファクトチェックは欠かせません。生成AIは大量のデータから学習し、それに基づいて新しい情報やコンテンツを生成しますが、その過程で誤った情報やバイアスの影響を受けることがあります。こうした偏りや誤りが広まると、信頼性の低い情報やフェイクニュースが拡散するリスクが高まります。

ファクトチェックは、生成されたコンテンツが事実に基づいているかどうかを確認するプロセスです。ユーザーは生成AIが提供する情報を受け入れる前に、その信頼性を確認し、必要に応じて裏付けのある情報源を探すことが重要です。これにより、誤情報や誤解を防ぎ、正確な情報を得ることができます。

セキュリティポリシーの遵守

総務省やデジタル庁、企業などが情報セキュリティポリシーに関するガイドラインを設定しています。情報セキュリティポリシーは、情報漏洩や外部からの攻撃などに対する基本方針や対策基準などを定めるもので組織内での情報セキュリティに関する基準を一元的に管理し安全な運用を実現することが可能です。

セキュリティポリシーは組織の性格や業務内容に応じて異なり、機密情報の取り扱いやアクセス権の管理、システムへの不正アクセスへの対策などが含まれます。一般的には、従業員に対する教育や訓練、セキュリティシステムの導入などが情報セキュリティポリシーに基づいておこなわれます。これにより、組織はセキュリティの脅威に対して機密情報を確実に保護することが可能です。