企業が知るべき生成AIのセキュリティリスクと具体的な対策

こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
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弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。

早速ですが、御社では生成AIのセキュリティリスクをどのように捉えていますか？

生成AIの台頭により、多くの企業が新たなビジネスチャンスを見出しています。一方で、この革新的な技術は、セキュリティリスクや情報漏洩に関わる問題をもたらすリスクも秘めています。

​本記事では、生成AIのセキュリティリスクと企業の対策方法に焦点を当てます。実際の事例を参照しながら、企業が直面するリスクや問題を探り、効果的なガイドラインや対策をお伝えしようと思います。

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生成AIにおけるセキュリティの重要性

企業が直面するセキュリティリスク

企業内での​生成AIの活用が進む中、企業はそのセキュリティリスクを適切に管理することが求められます。理由として、生成AIはビジネスプロセスの自動化や新たなサービスの創出に寄与する一方で、データ漏洩や不正アクセスといったセキュリティ上の問題を引き起こす可能性があるからです。

​例えば、生成AIを使ったコンテンツの自動生成は、悪意のある第三者によって偽情報の拡散やフィッシング攻撃に悪用されるリスクがあります。また、生成AIが取り扱うデータの機密性が高い場合、これらのデータが外部に漏れることは企業にとって重大な損害をもたらす可能性があります。

​このようなリスクを軽減するためには、企業は生成AIのセキュリティガイドラインを策定し、従業員への教育を強化するとともに、システムの定期的な監査を行うことが効果的です。結論として、生成AIを安全に活用するためには、これらのセキュリティリスクを理解し、適切な対策を講じることが不可欠です。

生成AIの概要について知りたい方は別の記事「【生成AI入門】わかりやすく解説：テキストと画像生成の世界」をご覧ください。

事例から学ぶセキュリティの課題

​生成AIのセキュリティリスクについて理解を深めるためには、実際の事例を学ぶことが非常に有効です。下記に、実際に報告された事故の事例をいくつか列挙します。

企業ユーザーがChatGPTにソースコードを入力
Netskope Threat Labsの報告によると、1万人の企業ユーザーのうち月間22人がソースコードを投稿し、平均158件のインシデントが発生しているそうです。これは、規制のあるデータ（平均18件）、知的財産（平均4件）、パスワードとキーを含む投稿（平均4件）を上回っており、最も頻繁に漏洩する機密情報となっています。
参照URL: https://www.infosecurity-magazine.com/blogs/accidental-data-exposure-gen-ai/

Samsung従業員によるChatGPTへの機密ソースコードの入力
Samsungの従業員がChatGPTに機密ソースコードを入力し、企業の機密情報管理ポリシーに違反する形で情報の漏洩が発生しました。
参照URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s43681-024-00443-4

Samsungの従業員が機密データを漏洩し、生成AIアプリ使用を禁止
Samsungは、一部の社員がChatGPTを介して機密データを誤って漏洩した事件が発覚後、2023年5月以降、従業員の生成AIアプリの使用を禁止し、独自のAIアプリケーション開発を決定しました。
参照URL: https://www.infosecurity-magazine.com/blogs/accidental-data-exposure-gen-ai/

ChatGPTのバグによる顧客情報の漏洩
2023年3月末、OpenAIは、オープンソースライブラリのバグによるデータ流出を公表し、生成AIアプリを一時的にオフラインにせざるを得なくなるという自体が発生しました。このデータ流出により、一部の顧客の支払い関連情報が流出し、一部のアクティブユーザーのチャット履歴のタイトルが閲覧できるようになっていました。
参照URL: https://www.infosecurity-magazine.com/blogs/accidental-data-exposure-gen-ai/

Microsoft AIチームが38TBのデータを誤って公開
MicrosoftのAI研究チームが38TBのプライベートトレーニングデータを誤って公開し、これには機密性の高い情報が含まれていたことが問題となりました。
参照URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s43681-024-00443-4

生成AIモデル、特にChatGPTに関連するデータポイズニングや操作によるリスク
生成AIモデル、特にChatGPTは、データポイズニングによって偽の結果を生成するリスクがあり、これがビジネス決定に影響を与える情報の拡散や誤解を招く可能性があります。
参照URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s43681-024-00443-4

​このような実際の事例を参考にしながら、企業が生成AIのセキュリティリスクに対する認識を高め、具体的な対策を講じることが重要です。

生成AI利用時のセキュリティ対策

実践的なリスク管理と対応

​生成AIを利用する際のセキュリティ対策には、実践的なリスク管理と対応が不可欠です。これは、生成AI技術を安全に活用するために、潜在的なリスクを事前に特定し、適切な対策を講じる必要があるためです。

たとえば、AI生成コンテンツの不正使用を防ぐために、デジタルウォーターマーキングやコンテンツ追跡技術を導入することが挙げられます。

また、不正アクセスやデータ漏洩のリスクに対しては、強固な認証システムと暗号化技術の採用が効果的です。

さらに、企業は定期的なセキュリティ研修を実施し、従業員に対するセキュリティ意識の向上を図ることも重要です。

具体的な事例として、AIを活用したサービス提供企業が、顧客データの保護とシステムのセキュリティ維持のために、これらの対策を組み合わせて実施したケースがあります。

​生成AIを利用する企業は、リスク管理とセキュリティ対策を実践的に行うことで、技術のポテンシャルを最大限に活かしつつ、リスクを最小限に抑えることが可能です。

弊社でも、外部のネットワークから遮断された環境内にChatGPTと同様の仕組みを作り、ChatGPTと同等の機能を業務利用できる「セキュアGAI」というサービスを提供しています。このようなサービスを企業内で導入することで情報漏えいを防ぐことも一つの有効な手段となります。

事故防止への具体的なステップ

​生成AIを活用する際の事故防止には、まず、全てのAIプロジェクトにおいてセキュリティリスク評価を行うことが基本となります。これにより、プロジェクト固有のリスクを特定し、対策を計画することができます。

次に、データ保護のための厳格なアクセス管理とデータの暗号化を実施し、機密情報の漏洩リスクを低減します。

また、生成AIと連携するシステムの設計段階からセキュリティを考慮し、不正な入力や操作に対する耐性を高めることも必要です。

​さらに、従業員への定期的なセキュリティ教育と訓練を行い、セキュリティ意識の向上を図ります。実践的な事例として、ある企業が生成AIを用いて顧客サービスを提供する際に、これらのステップに沿ってセキュリティ対策を実施し、事故を未然に防いだケースがあります。

​事故防止のためには、リスク評価から始まり、実装と従業員教育に至るまでの具体的なステップを踏むことが、生成AIの安全な活用には不可欠です。

効果的なセキュリティガイドラインの構築

効果的なセキュリティガイドラインの構築は、生成AIを利用する企業にとって重要なステップです。

セキュリティガイドライン（あるいは、生成AI活用ガイドライン）は、企業がセキュリティリスクを管理し、AI技術の安全な活用を保証するための基盤を提供します。

なぜなら、セキュリティガイドラインが明確な基準と手順を定めることで、企業はデータ保護、アクセス管理、システムの脆弱性対策など、セキュリティ上の課題に効果的に対応できるからです。

具体例を挙げると、ガイドラインには、AIモデルの訓練に使用するデータの取り扱い規則、AIシステムへの不正アクセス防止策、インシデント発生時の対応プロセスなどが含まれます。

また、これらのガイドラインを策定する過程では、業界標準や法規制の要件を考慮に入れ、全社的なセキュリティポリシーとの整合性を確保する必要があります。実際に、多くの企業がセキュリティガイドラインを策定し、生成AIのリスクを効果的に管理しています。

​効果的なセキュリティガイドラインの構築は、生成AIの利用におけるリスクを最小限に抑え、企業価値を守るために不可欠です。

日本でも、日本ディープラーニング協会発行の生成AI利用ガイドラインや、東京都の文章生成AI利活用ガイドラインなど、公的機関が発行しているものがありますので、これらを参考に各企業、あるいは組織にあったガイドラインを作成するのがいいでしょう。

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