要点
- AIシステムは、データポイズニング、敵対的攻撃、モデル窃取、プライバシー漏えい、APIまたはハードウェアの悪用といったサイバーセキュリティリスクをもたらします。
- AIセキュリティリスクを軽減するには、検証済みのデータパイプライン、強力なアクセス制御とAPI制御、敵対的テスト、継続的な監視、モデルのロールバックと再トレーニングのためのインシデント対応計画が必要です。
- SentinelOneは、振る舞いベースのAI検知、自律対応、エンドポイント、API、モデル提供インフラ全体にわたるランタイム監視により、AI環境の保護を支援します。
はじめに
人工知能（AI）は、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行できるほど機械を賢くすることを目的とした技術の一種です。これには、学習から問題解決、そしてもちろん意思決定まで、あらゆるものが含まれます。システムは、複雑なアルゴリズムと人間のような思考プロセスに従って動作するAIシステムに大量のデータを与え、学習して経験を積ませます。その用途は、医療、金融、輸送から製造分野まで、さまざまな領域に及びます。
しかし問題は、AIシステムがより高度かつ洗練される一方で、新たな課題やリスクにも直面していることです。AIを開発および導入する際には、そのセキュリティを確保する必要があり、これをAIセキュリティと呼びます。これは、AIシステムを攻撃から保護し、意図したとおりに安全に機能することを保証することを意味します。
AIセキュリティとは？
AIセキュリティは、AIシステムとその構成要素を、さまざまなセキュリティ脅威（例：敵対的攻撃）や脆弱性（例：データポイズニング）から保護する分野です。これは、AIアプリケーションに関わるデータ、アルゴリズム、モデル、インフラストラクチャを保護することを意味します。AIセキュリティの役割は、システムが安全で適切に動作していることを確実にすることです。これには、不正アクセスからデータ侵害、AIの機能や出力を損なう可能性のある攻撃まで、あらゆるものが含まれます。
AIセキュリティが不可欠である理由はいくつかあります：
- データ保護：多くのAIシステムは大量の機密データを扱います。そのため、このデータを保護することはデータ侵害の防止に役立つため必要です。
- モデルの完全性：悪意のあるデータによる改ざんは、AIモデルの有効性を損なう可能性があります。したがって、モデルの完全性を維持することが必要です。
- 悪用の防止：AIセキュリティは、攻撃者が有害な目的でAIシステムを悪用することを防ぐのに役立ちます。
- 信頼と導入：より優れたセキュリティは、AI対応技術への信頼向上につながり、業界全体での導入拡大を促進します。
- コンプライアンス：多くの業界では、データの取り扱いとAIの利用に関して厳格な規制が課されています。AIセキュリティは、組織がこうしたコンプライアンス要件を満たすのに役立ちます。
14のAIセキュリティリスクと脅威
あらゆるAIシステムに影響を与える多様なセキュリティリスクから保護するには、組織はまずそれらのリスクが何であるかを理解する必要があります。以下は、主要なAIセキュリティリスクと脅威です。
#1. データポイズニング
この攻撃では、攻撃者はAIの学習に使用されるデータセットに不正なデータを入力します。この破損したデータはAIの機能を変化させ、誤った選択や予測を生み出す可能性があります。その後、新規または改変された偽のデータポイントがデータセットに追加され、AIプロセスが正しく学習できなくなります。データポイズニングの影響は一見すると小さいように見えても、危険であり、徐々にAIシステムのモデル性能を損なう可能性があります。
#2. モデル反転
モデル反転攻撃は、AIの作成に使用された学習データの復元を目的とします。攻撃者は、モデルに繰り返しクエリを送信し、その出力を調べるだけで学習データに関する情報を抽出できます。これは深刻なプライバシー脅威となり、特にAIが専有情報や個人情報で学習されている場合に問題となります。モデル反転は、専有情報や特定の個人ユーザーのデータの漏えいにつながる可能性があります。これは、具体的または詳細な出力を提供するモデルにとって特にリスクです。
#3. 敵対的サンプル
これらは、特に機械学習分野におけるAIシステム向けに特別に作成された、誤解を招く入力です。攻撃者は入力データにごく小さく、ほとんど無視できる変更を加えることで、AIによるデータの誤分類や誤解釈を引き起こします。たとえば、人間には見えない程度にわずかに変更された画像が、AIにはまったく別のものとして誤分類されるようなケースです。敵対的サンプルを使用することで、AIベースのセキュリティシステムを回避したり、AI駆動型システムの意思決定を操作したりできます。これは、自動運転車、顔認識、マルウェア識別などの分野で特に当てはまります。
#4. モデル窃取
この攻撃では、専有AIモデルの複製、またはそれに非常に近いものが構築されます。攻撃者は標的モデルに複数のクエリを送信し、その応答を使用して代替モデルを学習させます。これにより、知的財産や競争優位性の窃取につながる可能性があります。これは、AIモデルをサービスとして提供する企業にとって特に重要です。コピーされたモデルは、競合サービスの構築や、元のモデルにおける一般的な欠陥やセキュリティ上の欠陥の発見に利用される可能性があります。
#5. プライバシー漏えい
AIモデルは、学習データセット内の機密情報を記憶し、漏えいする可能性があります。これは、モデルが特定の質問を受けたときや、出力を生成したときに発生することがあります。プライバシー漏えいには、個人データ、企業秘密、その他の機密情報が含まれる可能性があります。自然言語処理モデルでは、このようなモデルが学習データに基づいてテキストを生成する傾向があるため、これは責任問題になり得ます。言うまでもなく、このような漏えいはAIシステムを定期的に監査することで慎重に回避しなければなりません。
#6. バックドア攻撃
この攻撃では、学習段階でAIモデルに悪意のあるバックドアを埋め込みます。このようなバックドアは特定の入力によってトリガーされ、モデルに意図しない動作を引き起こす可能性があります。たとえば、バックドア化された画像認識システムは、特定のパターンが画像内に存在すると誤分類する可能性があります。多くの場合、モデルは通常どおりに動作するため、これらを見つけるのは非常に困難なことがあります。この攻撃は、重要な場面におけるAIシステムの信頼性と安全性を損なう可能性があります。
#7. 回避攻撃
出力データは単純に与えられた入力に基づいており、これらの攻撃は、その入力データをAIベースの検知システムを回避できるように操作することから成ります。攻撃者は、AIセキュリティ検知を回避するためにコンテンツや振る舞いを変更します。マルウェアは、AIを使用して動作するアンチウイルスプログラムに検知されないように改変される可能性があります。これにより攻撃者は回避攻撃を実行しやすくなり、セキュリティを担うAIが脅威を見逃して無効化される可能性があるという懸念が高まります。
#8. データ推論
データ推論攻撃とは、攻撃者がAIシステムの出力に含まれるパターンや相関関係を分析し、それを利用して保護された情報を推測する攻撃です。場合によっては、間接的なデータの開示もプライバシー侵害を引き起こす可能性があります。これらの攻撃は、隠れたパターンを発見する能力など、既存のAIの基本機能を利用するため、防御が難しいことがよくあります。このリスクは、AIシステムが何を入力し、何を出力できるかを慎重に選定することの重要性を示しています。
#9. AI強化型ソーシャルエンジニアリング
これは、攻撃者がAIを使用して非常に効果的で個別化されたソーシャルエンジニアリング攻撃を作成する方法です。GenAIシステムは、標的をだますために、現実的なテキスト、音声、さらには動画コンテンツまで作成できます。AIは、個々の受信者を標的とするよう特別に設計されたフィッシングメールを書くことさえできます。これにより、従来型およびより一般的なソーシャルエンジニアリングの脅威に高いリスクが加わります。これらは検知がますます困難になっており、失敗よりも成功する可能性が高くなっています。
#10. API攻撃
APIはAIシステムと他のソフトウェアをつなぐ重要な接続を形成しているため、攻撃者にとって魅力的な標的となります。一般的な悪用には、弱い認証を通じた不正アクセス、モデルの挙動を汚染するための入力操作、セキュアでないエンドポイントを通じたデータ抽出が含まれます。さらに、攻撃者は悪意のあるリクエストでAPIに過負荷をかけ、AIサービスを妨害する可能性があります。不可欠なセキュリティ対策には、強力な認証、入力検証、レート制限、継続的な監視が含まれます。
#11. ハードウェアの脆弱性
AIシステムは、効率的な処理のために専用ハードウェアに依存することがよくあります。攻撃者はこのハードウェアの脆弱性を悪用して、AIシステムを侵害する可能性があります。これには、消費電力や電磁放射などの物理信号から情報を抽出するサイドチャネル攻撃が含まれる場合があります。ハードウェアの脆弱性はソフトウェアレベルのセキュリティ対策を回避し、攻撃者にAIシステムへの深いアクセスを与える可能性があります。このリスクは、AIアプリケーションにおける安全なハードウェア設計と実装の必要性を強調しています。
#12. モデルポイズニング
データポイズニングが学習データセットを操作することで移動プロセス中に発生するのに対し、モデルポイズニングはAIモデル自体に直接行われ、2つの戦略として現れます。攻撃者は悪意を持ってモデルのパラメータやアーキテクチャを変更します。これにより、潜在的な隠れたバックドア攻撃を作成したり、モデルの挙動を予期しない、気付きにくい形で変更したりします。モデルポイズニングは、複数の当事者がモデル学習に参加する連合学習の環境で特に危険です。
モデルポイズニングの検知は困難です。なぜなら、ポイズニングの影響は特定のトリガー条件下でのみ現れる場合があり、モデルはクリーンな検証データに対して良好な性能を維持することが多く、変更は微妙で多数の重みに分散している可能性があり、さらに連合学習環境では、どの参加者が悪意のある更新を加えたのかを追跡することが難しいためです。
#13. 転移学習攻撃
転移学習攻撃は、事前学習済みモデルを基盤として使用し、特定のタスク向けにファインチューニングする転移学習ベースのAIモデルを標的とします。特定の敵対的データを作成することで、後続の特化型ファインチューニング工程を経ても残る隠れたバックドアやバイアスを含むようにベースモデルを変更できます。これにより、モデルに予期しない挙動が生じ、本番環境で安全でなくなったり、信頼できなくなったりする可能性があります。また、多くの組織が時間とコストを節約するために事前学習済みモデルを使用する可能性があるため、転移学習攻撃に対する懸念もあります。
#14. メンバーシップ推論攻撃
この攻撃では、攻撃者は特定のデータポイントがAIモデルの学習セットに含まれていたかどうかを知ろうとします。攻撃者は、特定の入力に対するモデルの出力を利用して、学習データに関する何らかの情報を知ることができます。これは明らかに重大なプライバシー脅威であり、特にモデルが個人データや機密データで学習されている場合に問題となります。
AIセキュリティリスクを軽減するには？
AIセキュリティリスクへの対処は、単一のソリューションで実現できるものではありません。以下は、これらの脅威を最小限に抑えるための最も重要な5つの戦略です。
1. データ検証
組織は、悪意のあるデータや破損したデータを識別して除外するために、包括的なデータ検証を実装する必要があります。これは一般に、AIシステムに投入できるよう入力データをクレンジングするために使用されます。組織は、学習セットまたは検証セット内の異常な挙動を検知するために異常検知アルゴリズムを使用すべきです。AIモデルの学習およびテストに使用されるデータセットについては、頻繁な監査と完全性の確保が必要です。このような対策は、データポイズニング攻撃を防ぎ、AIシステムにおける意図しないバイアスのリスクを最小限に抑えるのに役立ちます。
2. モデルセキュリティの強化
組織は、差分プライバシーなどの技術を使用して学習データを訓練し、正確なモデル性能を維持しながらも、攻撃者が特定の個人に関する情報を抽出することをより困難にすべきです。組織は、ゼロポイントのデータ漏えいで共同AI学習を行うために、安全なマルチパーティ計算を導入すべきです。敵対的／悪意のあるサンプルを使用してモデルを定期的にテストし、より安全で堅牢にすることができます。AIモデルの安全性や改ざん耐性を確保するために、モデル暗号化とセキュアエンクレーブを使用すべきです。
3. 強力なアクセス制御
組織は、AIシステム内の各コンポーネントに対して認証と認可の層を確立する必要があります。また、企業はAIモデルおよび学習データへのアクセスに対して多要素認証を有効にすべきです。
組織は最小権限の原則を使用できるため、rootユーザーには本当に必要な権限のみを付与します。考えられるインジェクション攻撃を特定し、さまざまな入力を大量に試すことで、どのアクセス権を変更する必要があるか、またはデータベースを適切な権限設定に戻す必要があるかが明らかになります。また、開発者は不正アクセスや侵害を防ぐために、転送中データと保存データの両方に対して強力な暗号化を使用すべきです。
4. 定期的なセキュリティ監査
組織は、脆弱性が存在するかどうかを判断するために、AIシステムのセキュリティ評価を定期的に実施すべきです。システムセキュリティは、自動化ツールと手動のペネトレーションテストを用いて評価すべきです。コードレビューは、AIアルゴリズムおよびそれを支えるソフトウェアの脆弱性を特定するために使用されます。組織は、既知の脆弱性から保護するために、AIシステムのすべてのコンポーネントを最新の状態に保ち、パッチを適用すべきです。もう1つのベストプラクティスは24時間365日の監視を行うことであり、セキュリティインシデントが発生した場合にセキュリティチームが即座に対応できるようになります。
5. 倫理的なAIの実践
組織は、自社におけるAIアプリケーションの許容可能かつ責任ある開発の境界を確立すべきです。説明責任を持たせるために透明性を組み込む必要があります。モデルの結果を定期的に監視および評価し、双方向のトレードオフ、すなわちAI出力に組み込まれたバイアスを特定する必要があります。AI侵害やその他の倫理的問題に対しては、インシデント対応プレイブックを用いて迅速かつ効果的に対応すべきです。組織は、AI開発者およびユーザー向けにセキュリティと倫理に関するトレーニングを実施すべきです。
SentinelOneはどのように役立つのか？
SentinelOneは、AIセキュリティを向上させるための重要な機能をいくつか提供しています。同社はAI機能を活用してセキュリティを提供する一方で、AI自体の保護にも役立ちます。以下のとおりです。
- 自律型脅威検知：SentinelOneは人工知能を使用して脅威を自律的に検知し、対応します。これにより、AIシステムはインフラ攻撃を含むさまざまな攻撃に対してより耐性を持つことができます。
- Behavioral AI: このプラットフォームはBehavioral AIを使用して、セキュリティ侵害の兆候となり得る異常な挙動や活動を特定します。これは、通常のシステムではシグネチャで記述して検知できない新しい種類の攻撃を発見するのに役立ちます。
- 自動対応：SentinelOneには自動化された脅威対応機能が備わっています。脅威が検知されると、システムは直ちに対処してリスクを軽減および封じ込めることができるため、AIシステムへの被害を減らせます。
- エンドポイント保護：SentinelOne’s Endpoint Securityはエンドポイントを保護し、不正ユーザーによるAIシステムへのアクセスやデータ持ち出しの試みを防ぎます。
- ネットワーク可視性：ネットワーク全体を完全に可視化することで、AIシステムとの間であらゆるチャネルを流れるデータフローを追跡でき、情報漏えいが発生していないか、または不正な主体が侵入を試みていないかを組織が把握できるようになります。
結論
これらの最新技術の導入には、セキュリティを強化するAIの必要性が伴い、これは精査すべき重要な領域です。AIシステムはあらゆる分野で進展しており、さまざまな脅威や脆弱性からの保護が必要であるため、より多くの組織がこれらを活用するにつれて、その重要性はさらに高まっていくでしょう。組織は、データポイズニング、モデル反転、敵対的攻撃など、AIによって生じ得るリスクを認識する必要があります。
このため、脅威に対抗するには広範なセキュリティ対策が必要です。これには、強力なデータ検証、高水準のモデルセキュリティ、安全なアクセス制御、頻繁なセキュリティ監査、倫理的なAIの実践が含まれます。これらの戦略は、組織がAIシステム、データプライバシー、そしてアルゴリズムから導き出されるあらゆる意思決定と出力の完全性を保護するのに役立ちます。
SentinelOneは、AIシステムにとって重要な領域でセキュリティを提供します。AIを活用したセキュリティソリューションは、組織が脅威にリアルタイムで対応するのに役立ちます。将来のAI技術のニーズを満たすセキュリティを維持するためのプロアクティブなアプローチの必要性は、今後も継続的に変化する目標であり続けるでしょう。
よくある質問
主なセキュリティ脅威には、データポイズニング、モデル反転、敵対的サンプル、プライバシー漏えい、バックドア攻撃があり、それぞれに対する対策も存在します。これらのリスクはいずれもAIシステムの動作に影響を与えます。
データポイズニングは、攻撃者がAIの学習用データセットに不正確または悪意のあるデータを注入し、モデルの学習方法を損ない、誤った予測や判断を引き起こすことで発生します。
その影響は微妙で検出が難しい場合があり、モデル性能に対する特に危険な長期的脅威となります。
サイバー攻撃者がAIシステムを侵害する方法は数多くあり、たとえばモデル窃取、回避攻撃、APIの悪用などがあります。攻撃者はまた、AIモデルからテキストコンテンツや機密データ、あるいは微妙な入力特性を取得して、モデルの出力を操作する手法を用いることもあります。
AIシステムは、ソーシャルエンジニアリングの手法を高速化し、各ユーザー向けに最適化することで、サイバー攻撃を強化できます。これは、もっともらしいフィッシングメール、ディープフェイク、またはその他の有害なコンテンツを生成できることを意味し、被害者をだます可能性が高まります。
主なAIセキュリティリスクには、データポイズニング、モデル反転、敵対的サンプル、モデル窃取、プライバシー漏えい、バックドア攻撃、回避攻撃、API攻撃などがあります。
これらの脅威はいずれも、AIシステムの完全性、機密性、または可用性を損なう可能性があります。
説明可能性は、AIモデルの意思決定の背後にある理由についての洞察を提供するため、サイバー脅威からの保護における重要な機能です。こうした透明性の確保により、AIシステム内のバイアス、弱点、または予期しない挙動を検出できるようになります。
組織は、強力なデータ検証の実装、モデルセキュリティの強化、アクセス制御の強化、定期的なセキュリティ監査の実施、そして倫理的なAIプラクティスの策定によって、AIセキュリティリスクを軽減できます。
SentinelOneは、振る舞いAIと自律型脅威検知を使用して異常なアクティビティを特定し、脅威にリアルタイムで対応し、AIシステムに接続されたエンドポイントとネットワークトラフィックを保護します。
そのプラットフォームは可視性と自動対応機能を提供し、組織がインフラ層とモデル層の両方の攻撃に対して防御するのを支援します。
AIモデルの保護に使用できるツールには、差分プライバシーのフレームワーク、連合学習プラットフォーム、モデル暗号化ソリューション、そしてSentinelOneのようなAIベースのセキュリティ監視システムがあります。これらのサービスは、複数のセキュリティ脅威や脆弱性に対して防御します。
