トランスフォーマーや生成AIの台頭により、人工知能は人間が書いたような文章を生成できる段階に達しました。これらのAIシステムは、様々な業界において記事から画像、さらにはコードに至るまであらゆるものを生成できます。しかし周知の通り、大きな力には大きな責任が伴います。生成AIの普及は明らかに新たなセキュリティリスクの缶を開け、これらは早急に対処すべき課題となっています。
本稿では、生成AIセキュリティの定義、悪用による脅威の可能性、およびそれらを軽減する方法について深く掘り下げます。また、SentinelOne などのサイバーセキュリティソリューションが、組織が新たな脅威に対処する上で果たす役割についても議論します。
生成AIセキュリティとは？
生成AIセキュリティとは、悪用から新たなコンテンツを生成するシステムを保護したり、誤用から防御したりするための手法やツールを指します。データプライバシーからAI生成による誤情報の可能性まで、あらゆる側面をカバーします。
生成AIは極めて現実的なコンテンツを生成し、悪意ある目的に利用される可能性があるため、これらのシステムのセキュリティには多大な努力が必要です。生成AIは、設計段階でセキュリティが確保されていない場合、ディープフェイクの作成、有害なコードの生成、大規模なソーシャルエンジニアリング攻撃の自動化などに悪用される恐れがあります。生成AIシステムの安全性を確保することは、システム自体と、その出力によって標的とされる可能性のある双方を保護することにつながる。
生成AIセキュリティにおける主要なリスクは、データプライバシーに関連している。これらのシステムは、個人情報やプライベートデータを含む可能性のある膨大なデータベースで訓練される。この訓練データの保護と匿名化は重要です。さらに重要なのは、生成AIシステムが出力する情報自体が重大なリスクであり、適切に管理されなければ意図せず個人データを暴露する可能性がある点です。また、生成AIセキュリティの主要な論点の一つは、幅広いプライバシー懸念やコンプライアンスへの影響であり、他の倫理的問題に対する一定のチェックを伴う様々なデータ処理手順を開発することです。つまり、この技術から生成されるコンテンツは、より意味のある目的指向性を維持しなければなりません。
生成AIの10大セキュリティリスク
生成AIの能力は向上を続けており、新機能の追加ごとに新たなセキュリティリスクが生じます。生成AI技術を活用しつつ強固なセキュリティ体制を維持したい企業にとって、これらのリスクを把握することは極めて重要です。以下に生成AIの主要な10のセキュリティ脆弱性を挙げる：
#1. ディープフェイク生成
生成AIは、非常にリアルな偽の動画・画像・音声（最も一般的なのは顔交換によるわいせつ動画）であるディープフェイクの作成能力を向上させています。この技術は、これまでになくリアルな映像を生成できるため、偽ニュースを可能にし、ディープフェイクを非常に深刻な問題としています。
しかし、ディープフェイクの影響は単なる娯楽や悪戯をはるかに超えています。ディープフェイクは、政府高官や経営幹部などの著名人の身元盗用につながり、評判毀損、金融詐欺、さらには政治的不安定化の要因となる可能性があります。CEOが虚偽の発言をするディープフェイク動画を想像してみてください。それが組織の株価に与える影響や、従業員や利害関係者に引き起こすパニックを。
#2. 自動化されたフィッシング攻撃
生成AIはフィッシング攻撃の手法を革新し、検知がより困難かつ高度化しています。AIベースのシステムは、書き方や文体を模倣し、個人情報を含む実在の人物のペルソナまで再現した、極めて現実的でパーソナライズされたフィッシングメールを（大規模に）自動生成できます。
こうしたAIを活用したフィッシングキャンペーンは、パターンマッチングやキーワード検出に基づく従来のセキュリティ技術を回避することさえ可能です。ソーシャルネットワークやその他の公開リソースから収集した膨大なデータで訓練された人工知能を活用することで、AI自体が個々の受信者を標的としたメッセージを生成し、攻撃の効果を高めることが可能です。その結果、認証情報の収集、マルウェアの拡散、一般的なソーシャルエンジニアリング手法における成功率向上が見込まれます。
#3. 悪意のあるコード生成
GitHub CopilotやCursor AIなどのツールは生成AIを用いてコードを記述する。強力なセキュリティソリューション構築に有用なツールとなり得る一方で、攻撃者が生み出す新規かつ悪意のあるコードの量は驚異的である。
AI搭載システムは既存マルウェアを分析し、成功した攻撃パターンを特定して、従来のセキュリティ対策による検知を回避可能な新たな亜種を生成できる。これにより、マルウェアはさらに高速で発展し、サイバーセキュリティの専門家は過負荷状態に陥る可能性が高い。
#4.ソーシャルエンジニアリング
ソーシャルエンジニアリング 攻撃は、AI の助けを借りてますます高度化しています。ウェブ上の膨大な個人データを活用し、人工知能により、機械は超個人化された効果的なソーシャルエンジニアリング攻撃を開発できるようになります。
これらのAIを活用した攻撃は、単なるメールフィッシングを超えています。これらは、ヴィッシング（音声フィッシング）攻撃のための本物そっくりの音声記録の偽造から、長期的なキャットフィッシング計画のための複雑な嘘の開発まで多岐にわたります。これらの攻撃が特に陰湿である理由の一つは、AIが戦術をその場で調整し、異なる標的に独自の影響を与える能力の高さにあります。
#5. AIシステムに対する敵対的攻撃
組織がセキュリティ対策でAIに依存する度合いが高まるほど、そのセキュリティシステムが直面する可能性のある敵対的攻撃の危険性も増大します。そのセキュリティシステムが直面する敵対的攻撃は、入力データを完璧に模倣した特殊なノイズによって行われることが多く、特定のマルウェアパケットやデータ改ざん信号を含む同一の出力を引き起こす。生成AIが別の入力を生成し、AIの第二層（またはそれ以上）を欺くことで、誤った出力や判断を引き起こす可能性がある。例えば生成AIは、最先端の画像認識システムにおける深層学習アルゴリズムを欺くために特別に設計された画像を生成したり、自然言語処理システムを騙すように構成されたテキストを生成したりして、コンテンツモデレーションソフトウェアを回避することが可能です。このような敵対的攻撃は、AIを活用したセキュリティシステムの信頼性を徐々に損ない、最終的には悪意ある攻撃者が有利に利用できる大きな穴を残す可能性があります。
#6. データポイズニング
データポイズニング攻撃は、生成AIシステムを含むAIモデルの構築に使用されるトレーニングデータを改変することで機能します。また、悪意を持って巧妙に作成されたデータポイントをトレーニングセットに注入することで、AIの動作を歪めることも可能です。
例えば、コード補完を提案する生成AIシステムに対するデータポイズニング攻撃では、提案されるコードスニペットに脆弱性を注入することが可能です。AIを活用したセキュリティシステムではこの傾向が顕著です。訓練データの汚染は検知の盲点を生み、他の場所での攻撃が発見されない可能性があります。
#7. モデルの窃取とリバースエンジニアリング
生成AIモデルが高度化・高価値化するにつれ、それ自体が窃取やリバースエンジニアリングの標的となります。攻撃者がこれらのモデルを入手すると、競合システムを独自に構築したり、さらに危険なことに、AI搭載システムの脆弱性を見つけて悪用したりする可能性があります。
モデルの盗難は知的財産の損失につながり、組織が数百万ドルもの研究開発投資を無駄にする恐れがあります。さらに、攻撃者がセキュリティ目的で使用されているモデルをリバースエンジニアリングできれば、その動作を予測し、回避する戦略を開発できる可能性があり、そのAIシステムを中心に構築されたセキュリティインフラ全体が危険にさらされる。
#8. AI生成による偽情報キャンペーン
生成AIは、超人的な量の一貫性のある文脈認識テキストを生成できるため、大規模な偽情報拡散の強力なツールとなります。AIの観点から見れば、ソーシャルメディアを通じて拡散され、特定のオーディエンスやプラットフォームを標的とする、誤解を招く記事、ソーシャルメディア投稿、コメントの例は無数に存在する。
こうしたAIを活用した偽ニュースは、虚偽情報キャンペーンとして始まり、世論に影響を与え（選挙に影響を及ぼす）、市場パニックを引き起こすために利用され得る。そして実際に利用されてきた。ファクトチェッカーやモデレーターにとって唯一の解決策は、嘘が拡散しすぎて反論できなくなる前に、理論上はAI自体の動作速度と同等の速さで作業を拡大することである。AI出力におけるプライバシー漏洩
膨大なデータセットで訓練された生成AIモデルは、出力において意図せず個人データを漏洩する可能性がある。これはモデル漏洩または望ましくない記憶化と呼ばれる。
例えば、訓練が不十分な言語モデルは、テキスト出力に企業秘密を無意識にエンコードしてしまうかもしれない。同様に、医療画像で訓練された画像生成モデルは、出力に新たな患者固有の情報を生成できる可能性があります。この場合、プライバシー漏洩は検出が困難な微妙な形で発生する可能性があります。
#10.AI生成コンテンツへの過信
生成AIの人気が高まり、その出力がより説得力を持つようになるにつれ、十分な検証なしにAI生成コンテンツに過度に依存するリスクは増大する。その結果、不正確な情報、偏見、あるいは完全な虚偽の拡散を招く可能性がある。
ジャーナリズム、研究、企業や政府機関の意思決定といった分野では、批判的検証なしにAI生成コンテンツを受け入れることが現実世界への影響を招く可能性があるため、リスクが最も高まる。例えば、実際の専門家による検証なしにAI生成の市場分析のみを頼りにすれば、誤った推奨事項が生じるだろう。医療分野でも、検証なしにAIが生成した診断結果に過度に依存することは、患者に害を及ぼすリスクがあります。
生成AIのセキュリティリスク軽減策
生成AIがもたらすセキュリティ課題に対処する効果的な方法が組織にはいくつか存在する。セキュリティ強化のための重要な5つの手法は以下の通りである：
1. 厳格なアクセス制御と認証
強力なアクセス制御と認証は、生成AIシステムのセキュリティ確保に不可欠である。前述の例のように、多要素認証、ロールベースのアクセス制御、定期的な監査などがこれに該当します。生成AIは時に不適切に使用される可能性があるため、企業にとっては、これらのモデルへの露出を最小限に抑え、操作可能なユーザーを制限することも重要な対策となります。
2.プライバシーとデータ保護システムの強化
生成AIモデルのトレーニングや実行に使用されたデータは、厳重に保護する必要があります。これには、データ（保存時および転送時）の高度な暗号化から、差分プライバシーなどのプライバシー技術までが含まれ、個々のデータポイントが確実に非公開に保たれるようにします。定期的なデータ監査と適切なデータ保持ポリシーにより、AI が個人を特定できる情報を無意識に漏洩することを防ぐことができます。
3. 適切なモデルガバナンスと追跡の確立
生成型 AI システムのセキュリティと信頼性を確保するための鍵は、完全なモデルガバナンスフレームワークを整備することです。対策としては、定期的なモデル監査の実施、予期せぬ動作/出力の監視、悪意のあるコンテンツ生成を回避するフェイルセーフ設計などが挙げられる。継続的な監視により、潜在的なセキュリティ侵害やモデルの劣化を早期に検知できる。
4. AI倫理とセキュリティ研修への投資
リスク回避のため、従業員へのAI倫理・セキュリティ教育が不可欠です。この準備には、AI生成コンテンツの効率的な識別方法の習得、AIシステムの限界認識、潜在的なセキュリティリスクの発見が含まれます。組織がAIに対する意識と説明責任の文化を育むことで、人工知能利用に起因するセキュリティ脅威に対する人間の防衛ラインの安全装置として機能します。
5.サイバーセキュリティ専門家とAI研究者との連携
生成AIのセキュリティには、生成AIがもたらすリスクを軽減し続けるために、セキュリティ専門家とAI研究者との継続的な対話が必要です。具体的には、業界ワーキンググループへの参加、脅威情報の共有、さらには学術機関との連携などが挙げられる。これにより組織は戦略を適応させ、AIセキュリティ分野の新たな進展に適切に対応できるようになる。
Singularity Endpoint ProtectionのようなAI搭載ソリューションは、生成AIベースの攻撃をリアルタイムで検知・遮断できます。
SentinelOneはどのように役立つのか？
SentinelOneもまた、生成AIのセキュリティ課題に対応するソリューションを提供します。その一部をご紹介します。
- 脅威検知:SentinelOneは攻撃をエスカレートさせようとするあらゆる脅威をリアルタイムで検知し対応します。
- 行動AI: SentinelOne独自の行動AIは、AIによって生成された攻撃やAIシステムの不正使用を示す異常な行動を検知します。
- 脅威の容易な封じ込めと修復： SentinelOneの自動対応機能は、AI関連のセキュリティインシデントの影響を軽減する対応策により、攻撃を迅速に阻止します。
- エンドポイント＆EDR： SentinelOneは、生成AIツールに使用されているエンドポイントデバイスを保護します。
FAQs
生成AIは、高度にパーソナライズされた説得力のあるメッセージを大量に生成することで、フィッシングやソーシャルエンジニアリングに悪用される可能性があります。これらのAIシステムは、ソーシャルメディアやその他のソースから膨大な個人データを分析し、信頼できる個人や組織を巧妙に模倣したメール、メッセージ、さらには音声通話を作成できます。
はい、生成AIは悪意のあるコードやマルウェアの作成に使用される可能性があります。既存のマルウェアサンプルやコードリポジトリで訓練されたAIシステムは、マルウェアの新たな亜種や全く新しい種類の悪意のあるソフトウェアを生成できます。これらのAI生成脅威は従来のマルウェアよりも急速に進化する可能性があり、検知や無力化がより困難になります。
AI生成ディープフェイクは、悪用される可能性と本物との区別が困難であることから、重大な倫理的問題を引き起こします。主な懸念の一つは、ディープフェイクが誤情報や偽情報の拡散に利用され、世論操作や選挙への影響、評判毀損を引き起こす可能性があることです。また、本人の同意なしに肖像を用いてディープフェイクが作成されることで、嫌がらせや搾取につながる恐れがあるため、プライバシー上の懸念も存在します。
組織は多面的なアプローチで生成AIのセキュリティリスクを軽減できます。これには、AIシステムへの強力なアクセス制御と認証の実施、トレーニングデータとAI出力に対する適切なデータ保護対策の確保、堅牢なモデルガバナンスフレームワークの構築が含まれます。AIモデルとその出力に対する定期的なセキュリティ監査は不可欠であり、従業員向けのAI倫理とセキュリティ研修への投資も同様に重要です。組織はまた、AIセキュリティの最新動向を常に把握し、サイバーセキュリティ専門家との連携を図るべきです。
AI生成コンテンツは、大量の説得力のある虚偽コンテンツを迅速に作成できる特性から、誤情報や偽情報の拡散に強力なツールとなり得ます。AIシステムは、偽のニュース記事、ソーシャルメディア投稿、さらには正当に見えるウェブサイト全体を生成できます。これらのシステムは特定の視聴者に合わせてコンテンツを調整できるため、誤情報が信じられ共有される可能性が高まります。AIはまた、虚偽の物語を支持するディープフェイク動画や操作された画像を作成するために使用されることもあります。
