生成AI利用時に気を付けたいセキュリティリスクとは？　対策や注意点を紹介

生成AIは文章作成、画像生成、音楽作曲などさまざまな分野で活用されている人工知能の一種です。既存の膨大なデータを学習し、新たなコンテンツを生み出しビジネスの効率化や創造性を高めることが期待されています。

しかし生成AIの導入を検討する企業の中には、セキュリティリスクを懸念する声も少なくありません。データ漏洩やプライバシー侵害、著作権問題など、さまざまなリスクが潜んでいます。

この記事では、生成AIを利用する際に考えられるセキュリティリスクを具体的に解説し、企業が導入を検討する際に注意すべき点、これらのリスクを軽減するための具体的な対策をご紹介します。

生成AIを安全かつ効果的に活用するために、その仕組みとリスクを正しく理解しましょう。

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生成AIにおけるセキュリティリスクとは

生成AIの利用は、ビジネスに革新をもたらす一方で、さまざまなセキュリティリスクがあります。どのようなリスクがあるのか見ていきましょう。

情報漏洩のリスク

生成AIの利用には、個人情報や機密情報の漏洩という深刻なリスクが潜んでいます。AIモデルは膨大なデータを学習するため、意図せず機密情報が外部に流出してしまう可能性があるのです。

漏洩した情報は不正アクセスやなりすましの手段として悪用されやすく、企業は社会的信用を失墜させられます。そうなると顧客との信頼関係を損なうだけでなく、法的責任を問われるかもしれません。

こうしたリスクを回避するためには、厳重なデータ保護対策の実施、従業員への徹底したセキュリティ教育、そして綿密なセキュリティポリシーの整備が不可欠です。特に機密性の高いデータはAIの学習データから除外するなど、慎重な取り扱いが求められます。

プロンプトインジェクションのリスク

プロンプトインジェクションとは、対話型AIに指示を与える「プロンプト」を巧みに操作し、システムの脆弱性を悪用して意図しない情報を引き出そうとする攻撃手法です。

悪意のあるユーザーが巧妙な質問や指示を組み合わせることでAIの防御機能を回避し、本来アクセスできないはずの機密情報を取得する新たな脅威として注目されています。
 
 

この攻撃によりシステムの内部情報や個人情報、機密データなどが漏洩するリスクが生じ、結果として企業に多大な損害をもたらす可能性があるため、適切なリスク管理が求められるでしょう。

偽情報を発信してしまうリスク

生成AIは人間が作成したかのような自然な文章や画像を生成できますが、一方で偽情報やフェイクニュースを大量に作成する能力も持ち、現代社会で深刻な問題となってきました。

特にディープフェイク技術を使えば、実在しない画像や動画、音声を生成し、それらが真実として拡散され社会的混乱や個人の名誉毀損などの問題を引き起こす可能性があります。さらに誤情報が世論や選挙結果にまで影響を与えた場合、その被害は甚大となるでしょう。

こうしたリスクに対処するためには、倫理的なガイドラインの策定と生成AIの開発・運用における管理体制の構築が不可欠です。

著作権侵害のリスク

生成AIは既存の著作物を学習データとして利用しており、生成のプロセスにおいては原則として著作権者の許諾を必要としません。ただし生成されたコンテンツを公開・販売する段階では通常の著作権法が適用されるため、公開前に検証・確認が必要です。

既存の著作物と類似性が高い場合や依拠性が認められる場合、著作権侵害とみなされる可能性があります。その結果、損害賠償や差止請求を受けるだけでなく、場合によっては刑事罰の対象となるケースもあり得るのです。

こうしたリスクを回避するには、生成物が他の著作物と類似していないかを慎重に確認し、法的リスクに十分配慮しながら安全な運用を心がける必要があります。

生成AIにおける著作権に関して詳しく知りたい方は、下記の記事もご覧ください。
＞＞生成AIが作った物は著作権侵害になる？　リスクの軽減や注意点を解説

生成AI利用時のセキュリティ対策

生成AI利用のリスクを最小限に抑えるためには適切な対策を講じる必要があり、主に以下の内容が考えられます。

• ガイドラインの見直し
• AIモデルを防御する
• セキュリティレベルを高める
• セキュリティ対策が取られている生成AIサービスを選ぶ

それぞれ詳しく見ていきましょう。

ガイドラインの見直し

企業において生成AIの利用がますます広がる中、安全な運用のためガイドラインの整備が急務となっています。従来のIT利用に関する規定に加え、生成AI特有のリスクに対応したルールを盛り込むなど見直しが必要です。

具体的には機密情報レベルに応じたアクセス制限や、生成AIへの入力データ範囲の明確化、生成AIを利用できる・禁止されている業務範囲、利用可能なデータの種類、また生成AIの出力結果の検証規定などが考えられます。

さらに策定したガイドラインの内容を従業員に周知徹底するため、教育プログラムを実施し従業員の意識向上を図るのも有効です。そしてガイドラインは定期的に見直し、必要に応じて更新するなど安全なAI活用環境を整備していきましょう。

AIモデルを防御する

生成AIのセキュリティ対策には、入力データの厳密な検証とAIモデルの継続的な更新が欠かせません。プロンプトインジェクションなどの攻撃を防ぐため、意図しない情報を引き出そうとする不正な入力を検出・除去するフィルタリングシステムの導入が重要です。

さらに定期的なセキュリティパッチを適用してAIモデルの脆弱性を改善し、新たな攻撃手法にも対応できる状態を維持する必要があります。万が一攻撃を受けた場合でも、迅速に対応できる体制を整えておけば、被害を最小限に食い止めることが可能です。

こうした対策を徹底した上でAIの安全性を確保し、信頼性の高い運用環境を構築していくとよいでしょう。

セキュリティレベルを高める

生成AIのセキュリティ対策として、アルゴリズムの定期的な更新と脆弱性の修正が必要です。セキュリティレベルの向上は、信頼性の確保と継続的なAI活用のために欠かせない要素となっています。

AIが生成する内容を継続的にモニタリングし、不審な活動や異常を早期に検出すれば不正アクセスなどの攻撃や情報漏洩のリスクは最小限に抑えられます。

また定期的に企業が定めた基準の運用状況・成果などを客観的に評価するオーディットやセキュリティテストを実施し、新たに発生した脅威にも柔軟に対応できる体制を整えておくことが重要です。

こうした取り組みを積極的に行い、外部からの攻撃に強いAI環境を築きましょう。

セキュリティ対策が取られている生成AIサービスを選ぶ

AIを活用したセキュリティサービスは、高度な分析能力によって従来のセキュリティ対策では見つけるのが難しかったサイバー攻撃の兆候を早期に検知できます。

システムの侵入経路や感染デバイスの特定など、攻撃の拡散を迅速に阻止しセキュリティリスクを効率的に管理するため、セキュリティ担当者の作業負担を軽減し業務効率化にもつながるでしょう。

生成AIのセキュリティ対策は、自社で全ての対策を行う必要はありません。セキュリティ対策が万全な生成AIサービスを導入することで、より安全なAIの活用が実現できます。

まとめ

生成AIはビジネスを成長させる新たなツールとして注目されていますが、その活用にはセキュリティリスクに対する十分な理解と対策が必要です。不正アクセスや情報漏洩などの脅威にさらされると、企業の信用も失われてしまう可能性があります。

そのためには厳格なガイドラインや利用ルールを整備し、継続的なモニタリングやセキュリティテストを行い、常に最新の脅威に対応していきましょう。従業員への認識を確認するのも大切です。さらに企業が取引先や顧客との信頼関係を築くためには、反社チェックも欠かせません。

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