AIに潜むリスクとその保護方法

Jurija Metovicシニアプリンシパルプロダクトマーケティングマネージャー | F5

組織が計画していたかどうかにかかわらず、AIはすでに仕事の進め方を変えつつあります。従業員は、生産性の向上、ワークフローの効率化、新たなアイデアの創出を目指し、AIツールを急速に導入しています。しかし、誰もがスピードを重視する一方で、セキュリティリスクは見過ごされています。

現実には、従業員はAIセキュリティを意識していません。業務を遂行することに集中するあまり、データの送信先や、どのようなリスクをもたらす可能性があるかを考慮しないことも少なくありません。適切なセキュリティフレームワークがなければ、善意による導入であっても、データ漏えい、コンプライアンス違反、監視されていないやり取りにつながり、企業をリスクにさらす可能性があります。

AI導入を担う立場なら、対応を先延ばしにはできません。今からAIセキュリティに先手を打つことで、脆弱性が深刻な危機に発展する前に対処できます。このブログでは、AIに潜むリスクを明らかにし、組織全体でAIを安全に利用するための、より効果的なアプローチを紹介します。

職場に潜むAIのリスク

AIセキュリティの確保は急速に重要な課題となっていますが、その実装方法については、ほとんどの企業がまだ模索を始めた段階です。経営幹部がAI導入を優先する一方、組織の90%は関心と不確実性の間で判断を保留し、様子見の状態にあると言われています。AIを全面的に禁止する組織もあれば、委員会を通じて選択的に利用を認める組織もあります。しかし、AIが日々のあらゆるワークフローやアプリケーションに組み込まれていくなか、こうしたアプローチは対応の滞留や非効率を招きます。真の課題は、AIの利用を制御することだけではありません。安全に試行できる環境を整え、成果を上げたユースケースを部門横断で拡大できるようにすることです。

AIセキュリティには、3つの主要領域があります。

1. モデルのデプロイメントのセキュリティ確保
2. モデル開発のセキュリティ確保
3. 従業員による利用の保護

従業員によるAIの利用方法を管理するこの最後のカテゴリーこそが、今日の企業にとって最大のセキュリティ課題となっています。

データ漏えいと知的財産に関するリスク

AIを利用すると、従業員が気付かないうちに企業の機密データが漏えいする可能性があります。簡単な分析のためにチャットボットへコピー＆ペーストするだけなら問題ないように思えるかもしれませんが、そのデータが消えるわけではありません。公開AIモデルと共有されたデータは取り込まれ、今後の応答の学習に使用される可能性があります。その結果、機密情報が他のユーザー、場合によっては競合他社への出力に再び現れるおそれがあります。置き場所を誤ったファイルとは異なり、この情報は削除も回収もできません。モデルが一度学習すると、制御できなくなります。

コンプライアンスとプライバシーの課題

GDPR、HIPAA、SOC 2などの規制が適用される中、業務でのAI利用は、セキュリティ上の懸念にとどまらず、法的な問題でもあります。AIの利用を適切に管理しない企業は、罰金、訴訟、評判の低下といったリスクにさらされます。AIとのやり取りをプライバシー法に準拠させることは、任意ではなく不可欠です。

ハルシネーションと誤情報

AIが常に正しいとは限りません。一見もっともらしく見える、不正確または誤解を招く情報を、確信に満ちた形で生成することがあります。従業員がAIの生成した知見を検証せずに信頼すると、誤ったデータに基づいて意思決定を行い、業務や財務をリスクにさらす可能性があります。

シャドーAIと監視されていない利用

組織が承認しているかどうかにかかわらず、AIは組織全体で利用されています。従業員は多くの場合、善意から新しいツールを独自に試しますが、そこには監督が行き届いていません。その結果、未承認かつ追跡されないAI利用である「シャドーAI」が生じ、セキュリティ上の不備やコンプライアンス違反、サイバー脅威にさらされるリスクが増大します。

従来のセキュリティ対策では不十分な理由

AIの利用禁止はシャドーAIを招く

組織がAIツールをブロックすると、従業員は回避策を見つけます。個人アカウント、未承認のアプリケーション、ブラウザベースのAIアシスタントを利用するようになり、セキュリティ上の死角やコンプライアンスリスクが生じます。

選択的な利用許可はイノベーションを遅らせても、リスクを止めることはできない

ガバナンス委員会を設置したり、AIの利用を事前承認済みのツールに制限したりする企業もあります。しかし、あらゆるSaaSアプリケーションにAIが広がるにつれ、こうしたアプローチがボトルネックとなります。その一方で、機密データは依然として、連携機能やサードパーティ製ツールを通じてAIモデルに取り込まれています。

ポイントソリューションでは、企業全体の可視性を確保できない

エンドポイント保護とブラウザプラグインで把握できるのは、AI利用の一部にすぎません。従業員はクラウドアプリ、API、カスタムワークフローを通じてAIを利用するため、セキュリティチームはAIがどのように利用され、データがどこへ送られているのかを全体的に把握できません。

AIガバナンスには、プロアクティブなフルスタックセキュリティが不可欠

効果的なAIセキュリティとは、利用を遮断したり選択的に許可したりすることではなく、従業員による利用を包括的にガバナンスすることです。そのためには、エンドポイント保護、アイデンティティ管理、DLP、SIEM、モデル推論、SaaSセキュリティを単一のコントロールプレーンに統合し、あらゆるAIとのやり取りを可視化してポリシーを適用する必要があります。

より強力でプロアクティブなアプローチ

コントロールできることに注力する

1. AIの利用状況とリスクを評価する – 組織内でAIがすでに利用されていると把握している領域と、その利用方法を整理します。
2. 適用措置を伴うセキュリティポリシーの策定 – AIの利用に関する明確なガイドラインを定め、それを適用するテクノロジーで実効性を確保します。
3. ネットワークレベルのAIガバナンスを導入する – エンドポイント制御にとどまらず、AIの利用を包括的に管理するセキュリティソリューションを導入します。
4. AIインタラクションをリアルタイムで管理 – AIを活用した会話を可視化し、セキュリティポリシーを動的に適用して、リスクのある行動を防止します。
5. 従業員への教育とトレーニング – セキュリティ上の脅威を最小限に抑えるため、チームがAIのリスクとベストプラクティスを理解できるようにします。

旧称SurepathAIのF5 Workforce AI Securityアプローチ

以前はSurepathAIと呼ばれていたF5 Workforce AI Securityは、「お願い」に頼ることも、エンドポイント保護やブラウザプラグインに依存することもありません。代わりに、企業が管理するすべてのデバイスを対象として、ネットワークレベルでAIとのやり取りを保護し、AIの利用状況を完全に可視化します。

旧称SurepathAIのF5 Workforce AI Securityの主な機能

1. リスク軽減

• AIプロンプトを介した機密データの漏えいを防止
• 機密情報が外部のAIモデルに送信される前に検出し、マスキングします
• プライベートモデルと企業データへのアクセスを制御
• ロールベースのポリシーと同期してユーザー権限を管理
• セキュリティポリシーを動的に適用するガードレールを構築

2. 可視性

• すべてのAIインタラクションを取得・記録し、リスクタグを付与
• 合成データによる修復を使用して、機密情報の漏えいを防止します
• 業界規制への準拠を確保するため、詳細な監査証跡を提供
• ユーザーアクティビティ、ポリシー適用、セキュリティ脅威に関するインサイトを提供

3. 安全な導入の拡大

• ネットワークエッジに導入し、シームレスに統合
• 業務運用を中断することなくAIトラフィックをインターセプト
• シャドーAIを管理されたコンプライアンス準拠の環境に移行
• ユーザーの生産性と企業のセキュリティ要件を両立

AIセキュリティを確実に管理

AIがなくなることはなく、リスクも同様です。AIのセキュリティを確保するには、エンドポイントやブラウザの監視にとどまらない新たなアプローチが必要です。旧称SurepathAIのF5 Workforce AI Securityは、企業に包括的な可視性と制御を提供し、安全かつコンプライアンスに準拠した、リスクのないAI導入を実現します。

AIを安全に最大限活用し、すべての従業員をAIのパワーユーザーにする準備はできていますか？

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著者について

Jurija Metovicシニアプリンシパルプロダクトマーケティングマネージャー | F5

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