あなたのAIは安全ですか？『Security for AI』と『AI for Security』で未来の脅威に備える

みなさま

初めまして、デジタルコンサルティング本部でサイバーセキュリティ業務を担当している石黒です。

今回は、Security×AIにて考察してみました。

概要

近年の生成AIの急速な普及に伴い、「AIを守るセキュリティ（Security for AI）」と「AIで守るセキュリティ（AI for Security）」という2つのアプローチが注目されています。

生成AIの業務活用が進む一方で、『うちの機密情報がAIに学習されたらどうしよう？』『AIの判断が本当に正しいのか不安』といった漠然とした不安を抱えていませんか？本記事では、そんなAI時代のセキュリティ課題を『AIを守るセキュリティ（Security for AI）』と『AIで守るセキュリティ（AI for Security）』という2つの視点からセキュリティ戦略について考察します。

目的・背景

• 生成AIの普及により、機密情報漏洩・プロンプトインジェクション・学習データの悪用といった新たなセキュリティリスクが浮上。
• 一方で、セキュリティ運用やログ分析にAIを活用する事例も急増。
• 本記事では「Security for AI」「AI for Security」の両視点から課題と対策をまとめ、そこから見えてくる考察内容を提供。

調査・検討・考察

＜Security for AI（AIを守るセキュリティ）＞

生成AIの活用に伴い、プロンプトインジェクションや機密情報の漏洩など、新たなセキュリティリスクが顕在化しています。特に、ユーザーが意図せず機密情報を入力することで、AIがその情報を学習し、不適切に出力するリスクが指摘されています。

これらのリスクに対処するため、以下の対策が検討されています：

• プロンプトフィルタリング： ユーザー入力を監視し、機密情報や不適切な内容を検出・遮断する仕組み。
• ガードレールの設定： AIが不適切な応答をしないよう、応答制限やコンテンツフィルタを設ける。
• アクセス制御： 組織外からの不正アクセスや、許可されていないAIサービスへの接続を防止する。

これらの対策は、AIの利用を安全に進める上で重要ですが、ユーザーの教育やポリシーの整備も不可欠です。
技術的な対策と組織的な取り組みを組み合わせることで、より強固なセキュリティ体制を構築できます。

＜AI for Security（AIで守るセキュリティ）＞

AI技術は、サイバーセキュリティの分野でも活用が進んでいます。特に、異常検知や脅威インテリジェンスの分野で、AIの導入が効果を上げています。

具体的な活用例として、以下が挙げられます：

• 異常検知： AIを用いてネットワークトラフィックやログデータを分析し、通常とは異なる挙動を検出。
• 脅威インテリジェンス： AIが収集したデータから、潜在的な脅威や攻撃パターンを予測。
• 自動応答： AIが検出した脅威に対して、自動的に対処措置を実行。

AIの導入により、セキュリティ対策の迅速化と精度向上が期待されますが、AIの判断に対する透明性や説明責任も重要な課題です。AIの出力結果を人間が理解し、適切に判断できる体制の構築が求められます。

考察結果

• Security for AI： AIの利用におけるセキュリティリスクは多岐にわたり、技術的対策だけでなく、組織的なポリシーやユーザー教育が重要です。
• AI for Security： AIの導入により、セキュリティ対策の効率化が進む一方で、AIの判断に対する信頼性や透明性の確保が課題となります。
• 総合的なアプローチ： AIを守るためのセキュリティと、AIを活用したセキュリティの両面からのアプローチが、今後のセキュリティ戦略において重要となります。

まとめ・今後の展望

AIの急速な導入により、セキュリティは従来の枠組みでは対応しきれない新たな課題に直面しています。

本記事では「Security for AI」「AI for Security」の両視点から調査・検討・考察を行い、以下のような気づきを得ました。

• Security for AI においては、生成AIに特有のリスク（プロンプトインジェクション、情報漏洩、バイアス学習など）に対処するため、ガードレール設計やポリシー整備が必要不可欠であること
• AI for Security の分野では、AIの活用により、脅威検出・ログ分析・対応の効率化が進む一方、その判断への依存に対するリスク管理も新たな課題として浮かび上がったこと

これらを踏まえると、AIとセキュリティはもはや切り離せない関係にあり、以下のような取り組みが今後の展望として重要になると考えられます。

• AI開発ライフサイクルにおけるセキュリティ設計の標準化（例：AIセキュア開発のフレームワーク導入）
• AIによるセキュリティ監視の信頼性向上（例：説明可能なAIの活用、判断の裏付け提示）
• 人とAIの協調的セキュリティ運用（AIは“判断補助ツール”とし、人間が最終責任を持つ設計）
• 「AIに守られ、AIを守る」体制の確立（技術×教育×制度の三位一体）

AI活用が常態化していくこれからの時代、セキュリティ対策も“静的”な防御から、“動的・予測的”な視点へとシフトしていくことが求められます。技術だけでなく、運用・組織・倫理の側面からも総合的に取り組むことが、持続可能なセキュアAI社会への鍵となるでしょう。

あなたの組織では、AI時代のセキュリティにどこまで対応できていますか？今日からできる第一歩を踏み出しましょう。

補足/引用情報

• NIST AI RMF（AIリスクマネジメントフレームワーク）（https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework）
• Google Cloud セキュリティ（https://cloud.google.com/security）
• 公益財団法人 金融情報システムセンター（FISC）（https://www.fisc.or.jp/document/public/file/ai_opinion_20240924.pdf?utm_source=chatgpt.com）
• PWC（https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/column/awareness-cyber-security/ai-red-team-04.html?utm_source=chatgpt.com）