AIによるデータ漏えいの見えないリスクから組織を保護

組織内でのAIとのやり取りには、すべて潜在的なリスクが伴います。従業員が顧客データを一般消費者向けAIモデルに貼り付けたり、財務報告書をAI分析ツールにアップロードしたり、独自コードを開発支援ツールに入力したりすると、意図せずして、最も機密性の高い情報が組織の管理外へ流出する経路を生み出すことになります。

保存された情報に影響を及ぼす従来のデータ漏えいとは異なり、AIによるデータ露出は、世界各地に分散している可能性のあるモデル、API、クラウドサービスをデータが通過する際にリアルタイムで発生します。AI時代にデータを管理下に置き続けるには、根本的に異なるアプローチが必要です。

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AIは従来のデータ漏洩を桁違いに増幅

AIには自己学習する性質があるため、AIシステムに入力されるデータの監視は、漏えい防止と同様に重要です。プロンプトの入力やファイルのアップロードを行うたびに、個人情報から企業秘密に至る機密データがAIモデルに取り込まれるリスクがあります。CybSafeとNational Cybersecurity Alliance（NCA）の調査によると、従業員の約38%が承認を得ずに機密データをAIプラットフォームと共有しています。

組織の間でデータプライバシーへの懸念が高まっています。Enterprise Strategy Groupによると、回答者の約4分の3が生成AIのデータプライバシーとセキュリティのリスクに懸念を示しています。

AIのデータ保護に関する懸念事項のうち、データ流出の阻止と個人を特定できる情報（PII）の漏えい防止が、最も重要な課題の上位2つであることが、F5の「State of AI Application Strategy Report」で明らかになりました。

組織には、データ保護ポリシーをインラインで適用する仕組みが必要です。F5 AI Guardrailsは、プロンプトとレスポンスを検査し、個人を特定できる情報（PII）、保護対象保健情報（PHI）、その他の機密データなどの機密コンテンツをリアルタイムで特定します。また、実行時に機密情報の開示をログに記録したり、ブロックしたりできます。さらに、SIEMおよびSOARツールと連携し、インシデント対応やコンプライアンスのワークフローに必要な情報を提供できます。

管理されていないAIは、リスクを伴う制御不能なデータフローを生み出す

シャドーAIは、確立されたデータガバナンスポリシーを回避します。未承認のAIツールは社内統制やコンプライアンスフレームワークをすり抜け、データ保護戦略における可視性の欠如を招きます。Software AGの調査によると、全従業員の約半数がシャドーAIを利用しています。
暗号化されたチャネルによってAIのデータフローが隠され、可視性の欠如が生じるため、シャドーAIが検知されないまま広がります。従来のセキュリティツールでは、パフォーマンスを大幅に低下させることなく大量の暗号化データを処理し、リスクを特定することは困難です。
AI時代に人々とデータを保護するため、規制は急速に進化していますが、シャドーAIは多くの場合、規制に準拠していません。既存のデータプライバシー法に加え、AIに特化した新たな法律も制定される中、コンプライアンスを維持するには、AIアプリと共有されるデータの可視化と制御が不可欠です。
F5 BIG-IP SSL Orchestratorは、暗号化されたAIデータフローを包括的に可視化します。さらに、NISTおよびPCIが認定するAIデータ保護・ガバナンス機能を追加し、大規模環境で世界水準のオブザーバビリティと管理を実現する予定です。パフォーマンスを低下させることなく、シャドーAIを制御し、規制へのコンプライアンスを維持できます。

ハイブリッドマルチクラウドAIシステムで複雑化するデータ保護

ハイブリッド環境ではデータの可視性が分断されます。AIモデルが機密情報を処理するオンプレミス、パブリッククラウド、エッジの各環境にわたり、一貫したデータ保護ポリシーを維持することは、組織にとって困難です。

AIの分散型の性質とグローバル標準の欠如は、意図しないデータプライバシー侵害につながります。Gartnerは、2027年までにAI関連のデータ侵害の40%が国境を越えたGenAIの不正利用に起因すると予測しており、AIによるデータ漏えいリスクが世界規模であることを浮き彫りにしています。

移動中のデータを分類することは容易ではありません。組織には、静的なデータ保護対策に依存するのではなく、AIシステム内を移動する機密データをリアルタイムで分類し、適切に処理する機能が必要です。

F5ソリューションは、ハイブリッドマルチクラウド環境全体のAIデータフローを検査し、PII、PHI、ソースコード、規制対象情報などの機密データを動的に検出、分類します。ポリシーに基づいてこれらのデータフローを編集またはブロックし、企業ポリシーに違反するデータがネットワーク外に流出するのを防ぐことができます。

AIシステムは、従来のセキュリティでは対処できない固有の脅威に直面しています

AIモデルとデータは、一般的なアプリケーションセキュリティの脅威とは異なる、新たな攻撃手法のリスクにさらされています。悪意のある攻撃者は、AIの動作を操作したり、安全制御を回避したり、機密性の高いトレーニングデータを抽出したりするよう設計した入力を作成します。その結果、従来のセキュリティツールでは検知できないリスクが生じます。

AIアプリケーションは、モデルへのアクセスやデータ交換をAPIに大きく依存しているため、インジェクション攻撃、認証の回避、サービス拒否攻撃、コスト増大につながるリソースの過剰消費に対して脆弱な攻撃対象領域が生じます。

AIゲートウェイは、AI固有の脅威に対処できることから、不可欠な保護ツールになりつつあります。F5 2025 State of Application Strategy Reportによると、回答者の55%が、企業を機密データの漏えいから保護するためにAIゲートウェイを使用している、または使用を予定しています。

包括的なAIセキュリティには、専門的な保護が必要です。F5 Application Delivery and Security Platformは、迅速性、拡張性、AI固有の防御機能を提供し、プロンプトインジェクション、API攻撃、データ流出から保護することで、組織がAIを活用して安全にイノベーションを推進できるよう支援します。

データ漏えいのリスク

AIは従来のデータ漏洩を桁違いに増幅

AIには自己学習する性質があるため、AIシステムに入力されるデータの監視は、漏えい防止と同様に重要です。プロンプトの入力やファイルのアップロードを行うたびに、個人情報から企業秘密に至る機密データがAIモデルに取り込まれるリスクがあります。CybSafeとNational Cybersecurity Alliance（NCA）の調査によると、従業員の約38%が承認を得ずに機密データをAIプラットフォームと共有しています。

組織の間でデータプライバシーへの懸念が高まっています。Enterprise Strategy Groupによると、回答者の約4分の3が生成AIのデータプライバシーとセキュリティのリスクに懸念を示しています。

AIのデータ保護に関する懸念事項のうち、データ流出の阻止と個人を特定できる情報（PII）の漏えい防止が、最も重要な課題の上位2つであることが、F5の「State of AI Application Strategy Report」で明らかになりました。

組織には、データ保護ポリシーをインラインで適用する仕組みが必要です。F5 AI Guardrailsは、プロンプトとレスポンスを検査し、個人を特定できる情報（PII）、保護対象保健情報（PHI）、その他の機密データなどの機密コンテンツをリアルタイムで特定します。また、実行時に機密情報の開示をログに記録したり、ブロックしたりできます。さらに、SIEMおよびSOARツールと連携し、インシデント対応やコンプライアンスのワークフローに必要な情報を提供できます。

シャドーAI

管理されていないAIは、リスクを伴う制御不能なデータフローを生み出す

シャドーAIは、確立されたデータガバナンスポリシーを回避します。未承認のAIツールは社内統制やコンプライアンスフレームワークをすり抜け、データ保護戦略における可視性の欠如を招きます。Software AGの調査によると、全従業員の約半数がシャドーAIを利用しています。
暗号化されたチャネルによってAIのデータフローが隠され、可視性の欠如が生じるため、シャドーAIが検知されないまま広がります。従来のセキュリティツールでは、パフォーマンスを大幅に低下させることなく大量の暗号化データを処理し、リスクを特定することは困難です。
AI時代に人々とデータを保護するため、規制は急速に進化していますが、シャドーAIは多くの場合、規制に準拠していません。既存のデータプライバシー法に加え、AIに特化した新たな法律も制定される中、コンプライアンスを維持するには、AIアプリと共有されるデータの可視化と制御が不可欠です。
F5 BIG-IP SSL Orchestratorは、暗号化されたAIデータフローを包括的に可視化します。さらに、NISTおよびPCIが認定するAIデータ保護・ガバナンス機能を追加し、大規模環境で世界水準のオブザーバビリティと管理を実現する予定です。パフォーマンスを低下させることなく、シャドーAIを制御し、規制へのコンプライアンスを維持できます。

ハイブリッドマルチクラウドの複雑さ

ハイブリッドマルチクラウドAIシステムで複雑化するデータ保護

ハイブリッド環境ではデータの可視性が分断されます。AIモデルが機密情報を処理するオンプレミス、パブリッククラウド、エッジの各環境にわたり、一貫したデータ保護ポリシーを維持することは、組織にとって困難です。

AIの分散型の性質とグローバル標準の欠如は、意図しないデータプライバシー侵害につながります。Gartnerは、2027年までにAI関連のデータ侵害の40%が国境を越えたGenAIの不正利用に起因すると予測しており、AIによるデータ漏えいリスクが世界規模であることを浮き彫りにしています。

移動中のデータを分類することは容易ではありません。組織には、静的なデータ保護対策に依存するのではなく、AIシステム内を移動する機密データをリアルタイムで分類し、適切に処理する機能が必要です。

F5ソリューションは、ハイブリッドマルチクラウド環境全体のAIデータフローを検査し、PII、PHI、ソースコード、規制対象情報などの機密データを動的に検出、分類します。ポリシーに基づいてこれらのデータフローを編集またはブロックし、企業ポリシーに違反するデータがネットワーク外に流出するのを防ぐことができます。

AI固有の攻撃ベクトル

AIシステムは、従来のセキュリティでは対処できない固有の脅威に直面しています

AIモデルとデータは、一般的なアプリケーションセキュリティの脅威とは異なる、新たな攻撃手法のリスクにさらされています。悪意のある攻撃者は、AIの動作を操作したり、安全制御を回避したり、機密性の高いトレーニングデータを抽出したりするよう設計した入力を作成します。その結果、従来のセキュリティツールでは検知できないリスクが生じます。

AIアプリケーションは、モデルへのアクセスやデータ交換をAPIに大きく依存しているため、インジェクション攻撃、認証の回避、サービス拒否攻撃、コスト増大につながるリソースの過剰消費に対して脆弱な攻撃対象領域が生じます。

AIゲートウェイは、AI固有の脅威に対処できることから、不可欠な保護ツールになりつつあります。F5 2025 State of Application Strategy Reportによると、回答者の55%が、企業を機密データの漏えいから保護するためにAIゲートウェイを使用している、または使用を予定しています。

包括的なAIセキュリティには、専門的な保護が必要です。F5 Application Delivery and Security Platformは、迅速性、拡張性、AI固有の防御機能を提供し、プロンプトインジェクション、API攻撃、データ流出から保護することで、組織がAIを活用して安全にイノベーションを推進できるよう支援します。

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F5 Application Delivery and Security Platformは、高性能なTLSオーケストレーションを活用して、速度やスケーラビリティを損なうことなく機密コンテンツをリアルタイムで特定し、暗号化されたトラフィックやAIが生成したトラフィックをインラインで可視化します。アプリケーションデリバリ、セキュリティ、データ漏えいの検知と防止（DLDP）を単一のプラットフォームに統合することで、F5は、どのようなデータがどこへ流れ、誰がアクセスしているかを正確に制御できるようにし、ポリシーに基づく適用、自動対応、監査に耐えうる可観測性を実現します。

AIセキュリティ体制を、事後対応型からプロアクティブ型へと変革します。F5's Enterprise AI Delivery and Security solutionは、データ漏えい、シャドーAI、AI特有の攻撃からの保護を支援します。組織に必要な可視性、制御、コンプライアンスを維持しながら、安心してAIイノベーションを推進できます。