データサイエンティスト、AIエンジニア、そしてサイバーセキュリティ専門家が開発過程でAIシステムのセキュリティを確保しない場合、財務的、評判的、運営的な大きな損失を被る可能性があります。どのようにして組織を保護し、潜在的な反発を和らげることができるのでしょうか？
サイバーセキュリティ専門家が対処すべき一般的な脅威
データセットポイゾニングは、しばしば見過ごされる重大なセキュリティの課題です。攻撃者が間違った情報や無関係なデータでいくつかのデータソースを汚染するだけで、AIモデルの訓練に悪影響を及ぼす可能性があります。
プロンプトインジェクションは、AIシステム開発における別の重大な脅威です。これは、攻撃者がモデルの出力を乗っ取り、意図しない動作を引き起こすシナリオです。研究によると、このような攻撃は驚異の97.2％の成功率を誇り、悪意のある者がモデルを利用して訓練データにアクセスしたり、無断でアクションをトリガーしたりすることができます。
プロンプト抽出は、プロンプトインジェクションの特に有害なバリエーションです。攻撃者はAIシステムを操作し、その基盤となるルールを暴露させ、機密データへのアクセスを試みます。
モデル逆転では、攻撃者がモデルの出力を逆解析し、訓練データセットを抽出することで、機密情報が漏洩する危険性があります。このような侵害は、組織の評判を著しく損ねる可能性があります。
AIシステムが侵害された場合の影響
AIシステムが侵害されると、企業の全体的なセキュリティフレームワークが危機に瀕します。このリスクを認識し、約60％の企業がAIに関連したサイバーセキュリティの脅威を軽減するための措置を講じています。
成功した攻撃は、接続されたコンポーネントの侵害やストレージシステムへの無断アクセスを引き起こす可能性があります。最終的な目的は、訓練データセットからの感知情報、知的財産の盗難、個人情報の窃取に及ぶことが多いです。
盗まれたデータの影響は業界によって異なりますが、法的措置、規制の監視、公共の反発を引き起こし、財務的損失が生じる可能性があります。
開発前のセキュリティ考慮事項
サイバーセキュリティ専門家は、AIシステムを設計する際にいくつかの重要なセキュリティ考慮事項を念頭に置くべきです。データセットの選択は極めて重要です。なぜなら、ポイゾニングや改ざんの攻撃は、開発初期にモデルを深く汚染する可能性があるからです。
事前にトレーニングを受けたモデルを使用する場合でも、データセットの完全性を確保することが不可欠です。元のデータセットに脆弱性が存在する可能性があるためです。サードパーティのモデル開発者に依存する場合、信頼性を注意深く評価する必要があります。無視や悪意のある意図により、見落とされた脆弱性が導入される恐れがあります。
AIシステム開発のための主要なセキュリティステップ
データサイエンティストは、アルゴリズムパラメータを新しい情報で常に更新し続ける必要があります。手を抜くことはセキュリティの弱点を招く可能性があります。AIのブラックボックス的な特性は、脅威の指標（IOC）を特定することを難しくし、データセットのポイゾニングや改ざんを検出するのが困難です。
ほとんどの攻撃は外部の脅威actorから来ますが、内部での人的エラーはサイバーセキュリティ事件の95％を占めています。AIシステムの開発中は、物理的およびデジタルな脅威に対して注意を怠らないことが重要です。
不十分な開発の結果
AIシステムを展開する前に脅威の指標を特定できない場合、持続的かつ説明のつかないサイバー脅威が発生する恐れがあります。エンジニアは、標準以下の開発の潜在的なセキュリティ影響を評価する必要があります。見逃された脆弱性は、意図しないモデルの挙動やデータ漏洩につながり、最終的には組織のセキュリティ体制を劣化させる可能性があります。
開発中にAIシステムを保護するための戦略
サイバーセキュリティ専門家、データサイエンティスト、AIエンジニアの協力は、開発中の脆弱性を最小限に抑えるために不可欠です。効果的な情報共有は、脅威緩和の取り組みを強化し、潜在的な問題の早期発見を促進します。
制限の実施は追加の保護層として機能し、システムの悪用を防ぎます。また、モデルの説明可能性を採用することで、脅威の指標の認識が促進され、データセットのポイゾニングやプロンプトインジェクションの試みに迅速に対応できます。
AIシステムの定期的な監査やサイバーセキュリティ専門家との協力は、重要なベストプラクティスです。徹底的なテストは、脆弱性を拡大する前に特定し排除することができます。
AIシステムのためのベースラインを設けることで、侵害が発生した場合でもロールバックオプションを提供し、長時間のインシデントレスポンスプロセスなしにモデルを保護します。
AIシステム開発のための基本的なガイドライン
複数の規制当局が、安全なAI開発に関するガイダンスを発表しています。特に、米国、カナダ、英国は、オーストラリア、イスラエル、韓国を含む他の数カ国の機関と協力して、AIのセキュリティと責任ある開発に関する20ページの文書を作成しました。
CISA（サイバーセキュリティ・インフラストラクチャー安全局）やNCSC（国立サイバーセキュリティセンター）などの機関がこのガイダンスに貢献しており、開発フェーズ中のリスクを低減し、ベストプラクティスや開発者の責任を提示しています。
脅威緩和のための予防措置
サイバーセキュリティ専門家は、開発中のAIシステム内の潜在的な脆弱性を積極的に監視する必要があります。予防策を講じることで、脅威に効果的に対処し、望ましいビジネス成果を達成する可能性が高まります。
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