AIのセキュリティリスク上位７選

膨大なデータをかつてないスピードで分析できるAIの能力は、サイバーセキュリティの概念を一新しました。行動分析モデルはユーザーの行動に基づいて疑わしい活動を予測し、予測分析は悪用される前に脆弱性を特定します。この変革により、サイバーセキュリティ防御のスピードだけでなく精度も向上します。

サイバーセキュリティにおけるAIの重要な二面性には以下が含まれます。

• 高度な脅威検知：AIはパターンや異常を特定することに優れており、従来の方法では見逃されていた脅威を検知することもよくあります。
• 新たな攻撃ベクトル：AIモデルとその依存関係は、特にセキュリティが不十分であったり、悪意のある振る舞いにさらされたりした場合、脆弱性となる可能性があります。
• インシデント対応の自動化：AIは検知された脅威への対応を迅速化しますが、アルゴリズムへの依存により、誤った分類や過度に硬直的な対応につながる場合もあります。

しかし、こうした進歩には、綿密なメンテナンスと監視が必要です。AIモデルが進化するにつれ、攻撃者が検知を回避したりAIの盲点を突いたりするために使用する手法も進化します。IT専門家は、AIを駆使したサイバーセキュリティツールの導入と、その固有のリスクの緩和とのバランスを取らなければなりません。こうしたリスクを誤解すると、AIモデルのトレーニング中に機密データが公開されたり、依存関係が確認されていないツールが展開されたりするなど、脆弱性が生じる可能性があります。

組織の資産を効果的に保護するには、AI特有のリスクを明確に把握することが不可欠です。

サイバーセキュリティにおけるAIの最大リスク

#1. データ漏洩

Iシステムは、悪意のある入力やAPI操作に対して特に脆弱です。攻撃者はこれらの弱点を悪用して予測を歪めたり、不正アクセスを試みます。AIの応答が改ざんされると、オペレーターを欺いたり、業務を妨害したり、機密情報を暴露したりする可能性があります。例えば、悪意のある人物が不正検出システムを回避するために出力を改ざんし、重大な財務的および評判上の損害を引き起こす可能性があります。

AIシステムに関連するデータ漏洩シナリオ

• データスクレイピング：攻撃者が公開されたAIエンドポイントから機密データを抽出する。
• 保護されていないトレーニングデータ：AIモデルのトレーニングに使用された機密データや独自データの公開につながるクラウドストレージの誤設定。
• モデル反転攻撃：攻撃者がAIモデルの出力結果を分析して機密トレーニングデータを再構築し、独自データや個人情報を公開する。
• 不適切なAPIセキュリティ：脆弱なAPI構成s leading to unauthorized access.

#2. LLMジャッキング

LLMジャッキングは、攻撃者がAIインフラストラクチャを悪用して、悪意のあるモデルのトレーニングや暗号通貨のマイニングなど、不正な目的で使用するリソースハイジャック攻撃です。この活動は運用コストを増大させ、システムパフォーマンスを低下させます。

AI環境におけるリソース悪用の例はいくつかあります。最も直接的な例は、さまざまな悪用を通じて「無料で」出力を生成することを目的としたモデルハイジャックですが、他にもいくつかのリスクの高いケースを強調する価値があります。

• モデルの乗っ取り：AIリソースへの不正アクセスを利用して、承認なしに出力を生成することは、認識されている脅威です。例えば、敵対的な攻撃はAIモデルを操作して意図しない出力を生成し、モデルの動作を事実上乗っ取ることができます。
• 評判の乗っ取り：組織のAIシステムを悪用して有害なコンテンツや敵対的なコンテンツを生成すると、評判にダメージを与える可能性があります。攻撃者はAIモデルを悪用して不適切な出力を生成し、組織の評判にダメージを与えています。
• ゼロデイ攻撃：AIモデルを活用して、組織のインフラストラクチャ内の未知の脆弱性を特定し、悪用することが懸念事項として報告されています。AIは異常な振る舞いを検知する能力を備えているため、事前に定義された脅威パターンが存在しない場合でもゼロデイ攻撃を特定することができます。
• クリプトマイニング：AIインフラストラクチャを乗っ取って暗号通貨をマイニングする行為が、現実のシナリオで確認されています。注目すべき例としては、オープンソースのUltralytics YOLO AIモデルが侵害され、脅威の主体がサプライチェーン攻撃を使用して下流のユーザーシステムに暗号通貨マイナーを展開したケースが挙げられます。
• 敵対的な出力の悪用：AIシステムの正当な出力を操作して、セキュリティ対策を回避できる敵対的サンプルを作成することは、よく知られています。敵対的攻撃では、予期せぬ出力につながる入力をAIモデルに提供することで、セキュリティ侵害につながる可能性があります。

#3. AIトレーニングのブラックボックス化

AIシステム、特にディープラーニングモデルの複雑性により、その意思決定プロセスが不透明になることが多く、公平性、説明責任、信頼性に対する懸念が生じます。ブラックボックスAIモデルの不透明性はセキュリティ上の欠陥を隠蔽し、悪意のある行為者による悪用を受けやすくなる可能性があります。説明可能なAI（XAI）やオープンソースイニシアティブのOSAD（オープンソースAI定義）などの透明性ツールは、この問題の緩和に役立つ可能性があります。しかし、トレーニングデータに隠れた偏りやトレーニング中のセキュリティの不備は、攻撃者が後に悪用する、検出されない脆弱性を生み出す可能性があります。

• データ汚染攻撃：敵対者がトレーニングセットに悪意のあるデータを注入し、モデルをさらに歪め、その有効性を損なう可能性があります。
• システムプロンプト漏洩：攻撃者が内部AI命令を推測または操作し、重要な安全対策を回避することが可能になります。

#4. AIを活用したソーシャルエンジニアリング、誤情報、悪意のあるコンテンツ生成

AIを搭載したツールは、非常に現実味のあるフィッシングやなりすましキャンペーンを作成することで、従来のソーシャルエンジニアリング攻撃を増幅させます。攻撃者はこれらのツールを使用して、信頼できるソースを模倣したフィッシングキャンペーンを作成し、攻撃の成功率を高めることができます。

AIシステムは、誤解を招くような、あるいは有害なコンテンツを大量に生成するために悪用されることもあります。これには、ユーザーを欺いたり、評判を傷つけたりすることを目的としたフェイクニュース、悪意のあるコード、詐欺的な情報が含まれます。大規模な偽情報キャンペーンやAIが生成したフィッシングメッセージは、こうした脅威が信頼を損ない、被害を広げる範囲と影響力を示す顕著な例であり、自社のAIプラットフォームから発信される場合はさらに深刻です。

#5. AIにおけるサプライチェーンのリスク

サードパーティのAIコンポーネントに依存することはリスクを伴い、特にそれらのコンポーネントに未検出の欠陥や悪意のあるバックドアが存在する場合にはそのリスクが高まります。攻撃者は、ひとつの侵害が複数の組織に波及することを知っており、広く使用されているフレームワークやデータセットを標的にすることがよくあります。

AIの信頼性に影響を与えるサプライチェーン攻撃の例：

• 侵害されたデータセット：公開データセットに敵対的データが注入され、信頼できない出力につながる。
• フレームワークの脆弱性：人気の高いAI開発ライブラリを標的とした攻撃により、攻撃者が多くのユーザー、サプライチェーン、アプリケーションの統合システムを侵害する可能性がある。
• 安全でないプラグインのエコシステム：サードパーティのプラグインは、脆弱性やバックドアなどの追加のリスクをもたらし、攻撃対象領域を拡大する可能性がある。

#6. 行き過ぎた仲介

過剰な自律性をもって構成されたAIシステムは、十分な監視なしに有害な行動を取る可能性があります。こうした行動には、不完全なデータや操作されたデータに基づく金融取引、システム変更、その他の重大な影響を伴う操作などが含まれます。欠陥のある入力や敵対的な入力に基づいて行動する自律モデルを放置すると、運用上および財務上の重大な影響を招く可能性があります。

#7. 規制コンプライアンス上の難題

AIの違反は、GDPRやCCPAなどのますます厳格化するデータ保護法に抵触する可能性があり、コンプライアンスが重要になっています。これらの基準を満たさない場合、厳しい罰則や評判の低下につながります。企業は、法的リスクや業務リスクを効果的に軽減するために、イノベーションと、ますます複雑化するグローバルな規制枠組みへの準拠のバランスを取る必要があります。

AIをSysdigで保護

Sysdigは、AIのワークロードとクラウドネイティブ環境を保護するために設計された強力なツール群を提供しています。その機能は、最新のAI対応システムが抱える独特な課題に対応するように調整されており、企業がリスクを効果的に軽減するために活用できるセキュリティ、監視、およびコンプライアンス機能を提供しています。

Sysdigの主な機能

コンテナ化されたAIワークロードは、特にランタイムの脅威に対して脆弱です。Sysdigの主な機能は、全体的なセキュリティ対策を強化しながら、一般的なAIの脆弱性（英語）に対処します。

• 包括的な監視：リソースの使用状況、システムパフォーマンス、AIワークロードの健全性を追跡し、異常をリアルタイムで継続的に特定します。
• ランタイムセキュリティ：疑わしい動作や不正なアクセス試行を監視することで、ランタイムの脅威を検知します。
• コンプライアンスの徹底：すぐに使えるポリシーと監査ツールを提供することで、規制への準拠を簡素化します。

Sysdigを活用するための実践的な手順

Sysdigの導入は、既存のインフラストラクチャへの統合から始まります。 軽量エージェント（またはエージェントレスのリモートアクセス）は、異種環境全体に簡単に展開でき、AIモデルの監視、パフォーマンス指標の追跡、異常の検出が可能です。 Kubernetesを活用する組織にとって、ワークロードのセキュリティ確保は、そのアーキテクチャの理解から始まります。

統合のベストプラクティスには、以下が含まれます。

• 集中型ダッシュボード：Sysdigの統合インターフェイスを使用して、すべてのワークロードにわたるセキュリティメトリクスを可視化し、潜在的に注目を逃れていたAIワークロードを明らかにします。
• ポリシーの整合：AIワークロードの固有の要件に対応するために、セキュリティポリシーをカスタマイズするオプションです。

Sysdigはマルチクラウド環境にシームレスに統合できるため、AI主導の組織にとって特に価値があります。これらの複雑な環境のセキュリティ確保に関する詳細なガイダンスについては、「マルチクラウドインフラストラクチャを保護するための5つのステップ」をご覧ください。

将来に備えたAIセキュリティ

AIシステムが進化するにつれ、AIシステムが直面する脅威も進化します。 Sysdigの柔軟なアーキテクチャにより、高度化する敵対的攻撃や規制変更などの新たな課題に組織が適応することが可能になります。

Sysdigの適応性の主な利点には、以下のものが含まれます。

• 継続的なアップデート：定期的な機能強化により、Sysdigは常に新たな脅威に先手を打つことができます。
• スケーラビリティ：このプラットフォームは、お客様の組織とともに成長し、常に拡大するコンピューティング環境で実行される、現在ますます増大するAIのワークロードに対応します。

Sysdigのソリューションを採用することで、組織はコンプライアンスと業務効率を維持しながら、現在および将来の脅威に対して自信を持ってAIシステムを保護することができます。

AI によるセキュリティ対策: 類似の脅威に対する類似の脅威

AIの誤用は、データ漏洩からリソースの悪用、ソーシャルエンジニアリング攻撃に至るまで、重大なリスクをもたらします。開発者、ITマネージャー、システム管理者にとって、これらのリスクを理解することはもはや選択肢ではなく、必須です。AIのセキュリティ確保は、組織のあらゆるレベルで積極的な対策を講じる必要がある、共同責任です。堅牢なガバナンスを導入し、Sysdigのような高度なツールを活用し、意識を高める文化を醸成することで、リスクを軽減しながらイノベーションを実現することができます。行動を起こすなら今です。AIのセキュリティは、テクノロジーを保護するだけでなく、急速に進化するデジタルセキュリティ環境における信頼と整合性を維持することでもあるのです。