APIセキュリティでAWSのAIイノベーションを守りましょう

AIの導入が進むにつれ、多くの組織がAIモデルをアプリケーションやデータに接続して学習や推論を行うためにAPIを活用し始めています。 しかし、API接続の数が増えるほどリスクも高まります。 攻撃者はAPIを悪用してデータを流出させたり、AIモデルを不正に操作したり、さらにはモデルそのものを盗み取ることさえあります。 

1つのAIアプリケーションには、セキュリティチームが追跡しづらい何百ものAPIエンドポイントが存在し、構成はますます複雑になっています。 ガートナーによると、2026年までにAPI需要の増加の30％以上がAIと大規模言語モデル（LLM）を活用するツールによるものとなります。¹

AIで使うAPIのセキュリティ インフラストラクチャを軽視しないでください。これらのAPIは高度な攻撃からあなたとAI投資を守るため、特に注意深く監査し、独自の監視や認証の配慮が必要です。

APIセキュリティがなければ、あなたのAIモデルはプロンプトインジェクションやモデル抽出、そしてあなたの管理を超えた影のAPIという混乱に直面します。 影のAPIは、適切なセキュリティ監視を行わずに意図せず新たなAPIエンドポイントを作成したチームメンバーによって生まれ、誰がどのAIモデルにアクセスしているかを追跡しにくい盲点を招きます。 

API エンドポイントで適切なガードレールを設定しないと、対話中に個人を特定できる情報（PII）や知的財産が漏れ、無害に見えるプロンプトからも想定以上の情報が明らかになる恐れがあります。ご注意ください。 APIにレート制限がない状態で大量のリクエストが集中すると、サービス拒否（DoS）攻撃を受けやすくなり、サービス品質の低下や計算コストの増大を引き起こします。 

AIモデルとアプリを守るには、発見、認証、そしてAI特有の巧妙化した脅威のリスクに対応する包括的なAPIセキュリティ対策が必要です。 以下の機能に重点を置いてください。

• 継続的な検出は、AIサービスに接続する新しいAPIエンドポイントを監視し、リアルタイムでその状態を見える化します。 
• アクセス制御がお客様の新しいAPIエンドポイントに認証の正当な手順を順守させ、必要最小限の権限だけを付与する原則を確実に適用します。
• 入出力検証でAIモデルに送られる・返されるすべてのデータをチェックし、悪意のあるプロンプトの受け入れや機密データの流出を防ぎます。
• レート制限はAPIコールの閾値を設定し、DoS攻撃のようにシステムが過負荷になるのを防ぎます。
• 異常検出は、あらゆる監視ソフトと同様に、正常なトラフィックの中から不審な動きを見つけ出します。

成功するAIは、開発とセキュリティの両輪で成り立っています。 Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、Amazon CodeWhispererといったサービスを使えば、人気の基盤モデルを活用したり、AIを活用して独自のモデルを構築・拡大したりできます。 F5は、重要なAPIセキュリティを可能にし、前節で紹介した5つの機能を統合するソリューション群で、これらのAWSサービスを力強くサポートします。 

最初に検討すべきはF5 Distributed Cloud API Securityです。シャドーITで生成された新しいAPIエンドポイントも自動で検出し、マッピングします。 これにより、より深い可視性を実現し、セキュリティポリシーの適用が容易になり、不正利用やデータ漏洩、不正アクセスからAPIを確実に保護できます。

次に、F5 Managed Rules for AWS WAFはAWS Marketplaceで入手可能で、AWS WAFとスムーズに連携できるよう設計された事前構成済みのルールセットのコレクションです。 これらのAPI専用ルールセットは追加の防御層を提供し、最新の脅威に対応するためにF5のセキュリティ専門家が常にアップデートしています。 

どちらのソリューションも、モデルへの不正アクセスを防ぎ、機密データや知的財産を守り、AIを人間や機械が正当に利用できる状態を確実に維持します。