AIのセキュリティ懸念とは何ですか？

AIの普及は、企業がAIモデル、コパイロット、そして企業のセキュリティ操作やITワークフロー内で自動化を展開するにつれて、新たなセキュリティリスクをもたらします。AIツールは、ITリソースの管理や潜在的な攻撃への対応に関する重要な決定を下すためにますます信頼されています。

AIシステムは有用なツールですが、完璧ではありません。AIシステムは間違いを犯す可能性があり、それらを操作するように設計された攻撃の標的になることがあります。AIに関連するリスクを理解することは、それらを管理するためのセキュリティコントロールとガバナンスポリシーを実施するために不可欠です。

AIのセキュリティ懸念に該当するリスクの種類は何ですか？

AI駆動のツールは、さまざまな潜在的なセキュリティ懸念を抱えています。最も重要なものの三つは、攻撃者がAIモデルを操作すること、巧妙に作成されたプロンプトがAIツールを誤った決定に導くこと、そしてAIツールからのデータ漏洩です。

モデルの毒性と誤情報の注入

AIモデルは、トレーニングデータを与え、そのデータセットから情報やパターンを抽出させることによって訓練されます。一般的に、AIモデルの品質は、提供されるデータの品質に依存します。攻撃者は、初期のトレーニングや継続的な学習の際に、トレーニングデータを腐敗させて不正確な情報を導入することでこれを悪用できます。そうすることで、基盤となるモデルを変更し、不正確な決定を下させることができ、偽陽性または偽陰性の検出につながる可能性があります。

ほとんどのAIモデルは説明可能ではなく、特定の結論に至った理由やその思考過程が正しかったかどうかを判断するのが難しいです。このため、モデルにエンコードされる前に不正確または腐敗したトレーニングデータを特定し、除外することがこのリスクを管理するために不可欠です。

モデルの操作とプロンプトの注入

モデルの操作とプロンプト注入攻撃は、製品AIシステムを標的にし、それらを誤った分類や悪いアドバイスに導こうとします。これらの攻撃は、攻撃者がモデルの動作を理解していることを悪用し、AIモデルに予期しない結果をもたらすプロンプトを作成することを含みます。

AIでは、出力はプロンプトの詳細や出力の温度（望ましいランダム性のレベル）などの他の要因に基づいて大きく異なる可能性があります。この事実を利用することで、攻撃者はAIガードレールの抜け穴を特定し、悪用することができるか、AIモデルを望ましくない状態に強制することができるかもしれません。

データの露出と機密情報の漏洩

AIシステムは、ビジネスに利益をもたらす能力の重要な部分として、非常に機密性の高い情報にアクセスすることが一般的です。データへのアクセスは意図的な場合もありますが、従業員が内部および外部のAIツールに機密情報を入力したり、コピー＆ペーストしたりすることもあります。

この機密データへのアクセスは、ログ、トレーニングアーティファクト、適切に管理されていないチャットインターフェース、AIシステムの継続的なトレーニングを通じてデータ漏洩のリスクを引き起こします。組織は機密データへのAIアクセスを管理し、規制要件に準拠するためにデータ損失防止（DLP）を実施すべきです。

AIセキュリティの問題はSOCワークフローにどのように影響しますか？

AIツールは、アラートのトリアージと相関、インシデント調査、報告を自動化し、効率化するのを助けることで、セキュリティオペレーションセンター（SOC）ワークフローをますますサポートしています。これらのツールはノイズを減らすのに役立つことができますが、重要な情報を見落としたり、誤った決定を下したりすることもあります。この理由から、AIは人間のアナリストの効果を高めるために使用されるべきであり、完全に自動化で置き換えるべきではありません。

AIコパイロットのサポートによるトリアージの加速

SOCチームにとって、AIコパイロットはアシスタントとして機能し、アラートを要約し、次のステップを推奨し、調査をサポートします。これにより、インシデントのトリアージと調査に関連する作業負荷が軽減され、平均応答時間（MTTR）が短縮されます。

コパイロットは、明確なパターンを持つ大量の繰り返しアラートなど、よく知られた一般的な状況に適しています。コパイロットは、このパターンからの逸脱を特定し、潜在的な脅威を示すことができ、残りのノイズをフィルタリングします。しかし、コパイロットは、組織が稀で高影響のインシデントに直面している状況にはあまり適していません。これらの状況では、小さな詳細が適切な脅威のトリアージと応答に重要である可能性がありますが、AIコパイロットによって偶然にフィルタリングされたり要約されたりすることがあります。

アナリストの過剰依存と決定の漂流

AIコパイロットは便利なツールであり、アナリストは時間とともにそれに依存するようになることがあります。これは、特にアナリストが時間的プレッシャーの下で作業しているときに、AIの推奨が適切なレビューなしに受け入れられ、承認される場合に危険になります。

AIセキュリティツールは、幻覚的な指標、重大度の誤分類、および組織の環境に関する重要なコンテキストの欠如により、不正確な推奨を生成する可能性があります。AIが物語を構築すると、人間のアナリストは無意識のうちに確認バイアスに苦しむ可能性があり、真の根本原因を特定しようとするのではなく、理論を支持する証拠を探すことになります。AIは応答プロセスを効率化するのに役立つことがありますが、その推奨は100%正確であると見なすべきではありません。

AIセキュリティの懸念を軽減するためのガバナンスコントロールは何ですか？

AIを悪用するには、攻撃者がAIのトレーニングデータまたは生産モデルと対話する必要があります。強力なガバナンスは、機密リソースへのアクセスを制御し、疑わしいまたは悪意のある活動の指標を監視することによって、AIセキュリティの懸念を軽減するのに役立ちます。

アクセスコントロールとポリシーの施行

強力なアクセスコントロールはAIセキュリティポリシーの基盤であり、AIデータソースやツールへのアクセスを認可されたユーザーに制限します。役割ベースのアクセス制御（RBAC）は、ユーザーがビジネスでの役割を果たすために必要なものに基づいてアクセスを割り当てることによってこれを実現します。

アクセスコントロールは、正当なユーザーがAIツールで何をできるかを定義するポリシーによって強化できます。これには、AIツールに入力できるデータの種類を制限し、潜在的なデータ漏洩のリスクと影響を軽減することが含まれます。

監視と行動評価

AIシステムへの脅威を防ぐことに加えて、組織はそれらを検出し、修正する能力も必要です。この理由から、AIの推奨に関連するプロンプト、応答、および重要な決定を記録することは、インシデント調査と対応に必要なデータへのアクセスを提供するために不可欠です。

これらのログは、試みられたプロンプトインジェクションや異常なデータアクセスなど、疑わしい異常やパターンを監視する必要があります。さらに、企業は既知のテストケースに対してモデルの行動を定期的に評価し、モデルのドリフトを特定し、潜在的に悪用可能な弱点を検出するためにレッドチーミングを実施する必要があります。

どの企業シナリオが露出を増加させますか？

AIセキュリティリスクは、AIがビジネスで重要な役割を果たし、インシデント応答ワークフロー、顧客向けツール、またはアイデンティティおよびアクセス管理（IAM）などの重要または高リスクの活動を自動化する場所で最も大きくなります。リスクは、従業員が適切な承認や管理なしにAIツールを使用するシャドーAIのような未知のAIの使用に対しても高まります。

高影響の自動化パイプライン

完全な自動化は、さまざまなプロセスを劇的に効率化し、セキュリティ担当者の負担を軽減することができます。例えば、AIは潜在的な脅威を特定したり、チケットを検査したり、問題を解決するために変更を加えたり、問題を閉じたりすることができます。

AIが間違いを犯すと、これは問題になります。これにより、インシデントの見逃し、不適切なアクセス管理、または組織のIT環境への重大な変更が生じる可能性があります。このため、重要または高リスクのプロセスの自動化は、人間をループに保つか、事故に対する強力な安全策を維持する必要があります。

未審査のシャドウAIの使用

シャドウAIとは、正式な承認や監視なしにビジネスでAIツールを使用することです。従業員は、便利な「無料」ツールを採用し、機密情報を処理することができます。
セキュリティチームがこの慣行について事後に知ると、シャドウAIのリスクがデータ漏洩、監査トレイルの欠如、一貫性のないポリシーの施行、規制の不遵守を引き起こす可能性があります。このため、企業は無許可のAI使用を積極的に探し、これらのツールに機密データが入力されるのを防ぐために設計されたコントロールを展開する必要があります。

AIセキュリティに関するFAQ

AIセキュリティと従来のサイバーセキュリティの違いは何ですか？

AIセキュリティは、AIツールに関連するセキュリティ脅威に対処します。たとえば、類似の入力に対する非決定論的な応答の可能性や、攻撃者がAIシステムを標的にして悪用することです。これは従来のサイバーセキュリティの上に構築され、これらの脅威に対する応答を、アプリケーション、データ、およびアイデンティティセキュリティの既存のコントロールと統合します。

AIコパイロットはSOCチームにとって安全ですか？

SOCチームにとってのAIコパイロットの安全性は、ツール自体ではなく、ツールの使用方法、セキュリティ、管理に依存します。コパイロットは、一般的なアラートの異常やパターンを探すなど、特定のタスクに適していますが、より稀で高リスクのインシデントには効果が薄い場合があります。このため、コパイロットは人間のオペレーターを支援し、重要な決定と責任を人間のアナリストに委ねながら、労力を減らすために使用されるべきです。

組織はどのようにAIシステムの悪用や誤用を検出できますか？

AIシステムとのインタラクションを記録すること、プロンプト、アクセス試行、トレーニングデータへのアクセスを含むことは、これらのシステムの使用と悪用に関する洞察を提供するのに役立ちます。これらのログは、異常や悪用のパターンを監視および分析することができ、プロンプトインジェクションの試みや機密データへの異常または不適切なアクセスなどが含まれます。AIのテレメトリーは、貴重なコンテキストを提供し、既存のセキュリティコントロールを活用するために、別のサイロに存在するのではなく、既存のSIEM、NDR、SOCワークフローと統合されるべきです。

なぜAIのセキュリティに関する懸念が今日重要なのか？

企業がますますAIと自動化に依存するようになるにつれて、AIのエラーや攻撃の範囲と影響が拡大する可能性があります。コパイロットやエージェントに重要な決定を下させることは、彼らの盲点、幻覚、その他の失敗がデータ漏洩、ダウンタイム、ビジネスへのその他の悪影響を引き起こすリスクを伴います。

AIがすべてに統合されるにつれて、企業は完全に「オプトアウト」する選択肢を持っていません。その代わりに、セキュリティチームはAIのセキュリティリスクを管理するためのコントロールとポリシーを実施しなければなりません。AIは役立ちますが、厳格なガバナンス、監視、そして人間の意思決定者に対する明確な責任が必要です。