AIセキュリティとは？
AI活用によるリスクや企業ができる対策を解説

AIセキュリティとは、企業が生成AIやAIシステムを安全に活用するために、情報漏洩や不正利用、法的リスクなどを防止・管理するための総合的なセキュリティ対策を指します。従来のITセキュリティがネットワークや端末を主な対象としていたのに対し、AIセキュリティは「AIに入力されるデータ」「AIの学習モデル」「AIの出力結果」まで含めて守る点が特徴です。

近年、生成AIの業務利用が急速に広がる中で、従業員が機密情報を外部のAIサービスに入力してしまう事例や、AIで生成された偽音声・偽画像を用いた詐欺被害が国内外で報告されています。AIセキュリティは単なる技術対策ではなく、企業の信頼性や事業継続性を守るための経営課題として位置づけられています。

情報システム部門やセキュリティ担当者には、AI活用による業務効率化のメリットを最大化しつつ、新たに生じるリスクを適切に把握し、管理・統制する役割が求められています。AIセキュリティを正しく理解することが、安全なAI活用に向けた第1歩と言えるでしょう。

AIに関連するセキュリティ製品は、その目的や守る対象によって大きく2つに分類できます。1つは、AIを活用してサイバー攻撃の検知や防御を高度化する「AI for Security」、もう1つは、AIそのものやAIの利用過程を保護する「Security for AI」です。この2つを区別して理解することで、自社に必要なAIセキュリティ対策の方向性を整理しやすくなるでしょう。

AI for Securityとは、AI技術を活用してサイバーセキュリティ対策そのものを強化する考え方です。膨大なログや通信データをAIが分析することで、不正アクセスやマルウェア、内部不正の兆候を高精度かつ迅速に検知できます。従来は人手やルールベースで対応していた領域でも、機械学習や自然言語処理を用いることで未知の攻撃や巧妙化した脅威への対応が可能です。

一方で、攻撃者側もAIを用いて手口を高度化しているため、AI for Securityは「防御の手段」であると同時に、攻防が激化する分野でもあります。

Security for AIとは、AIシステムや生成AIの利用環境そのものを守るためのセキュリティ対策を指します。具体的には、プロンプトインジェクションなどAIを狙った攻撃への対策、学習データや入力情報の漏洩防止、許可されていない生成AIを業務で利用する「シャドーAI」への対応などが含まれます。さらに、国や地域ごとに進むAI規制への準拠も重要な要素です。

Security for AIは、企業がAIを安全かつ継続的に活用するための土台となるセキュリティであり、情報システム部門にとって優先度の高い取り組み領域でもあります。

生成AIやAIシステムの業務活用が進む一方で、従来のITシステムとは異なるセキュリティリスクが顕在化しています。AIは大量のデータを扱い、自律的に出力を生成するため、情報漏洩や誤情報拡散、権利侵害などの影響が広範囲に及ぶ可能性があります。

ここでは、情報システム部門が把握しておくべき代表的なAIセキュリティリスクについて解説します。

AI活用において最も深刻なリスクの1つが、お客さま情報などの機密情報や個人情報の漏洩です。生成AIに入力したデータが外部サーバーに送信・保存されることで、意図せず第三者に情報が渡る可能性があります。また、外部からの不正アクセスだけでなく、従業員による誤操作や内部不正も無視できません。

AIは入力内容を精査せず処理するため、利用ルールが不明確なままでは情報流出のリスクが存在し続けます。企業には、入力禁止情報の明確化やアクセス制御、従業員教育を含めた多層的な対策が求められます。

生成AIは自然で説得力のある文章を生成できますが、事実と異なる内容をあたかも正しい情報のように出力する「ハルシネーション」を起こすことがあります。この誤情報が業務判断や顧客対応に使われた場合、企業の信頼性や意思決定に重大な影響を及ぼします。

こうしたリスクは、AIの技術的限界に起因するもので、完全な防止は困難です。そのため、AIの出力はあくまでも参考情報と位置づけ、人が必ず事実確認を行う運用体制を確保することが不可欠です。

AIが生成した文章や画像、開発したコードが、既存の著作物や第三者の知的財産権を侵害するリスクも重要な課題です。生成AIは過去のデータを基に出力を行うため、結果として既存作品と類似したコンテンツを生み出す可能性があります。

企業がAI生成物を外部公開する場合、人によるチェックや修正を前提とし、必要に応じてライセンスや利用条件を確認する体制が求められます。

AI特有の新たな攻撃手法として、プロンプトインジェクションが注目されています。これは、攻撃者が巧妙な指示文を入力することで、AIに本来想定していない動作や応答をさせる攻撃です。

AIが業務システムやデータベースと連携している場合、機密情報の取得や不正操作につながる恐れがあります。さらに、Webページに見えない指示を埋め込み、AIが参照した際に不正な挙動を引き起こす手法も報告されています。入力検証や権限分離を行い、AIの操作範囲を限定するといった対応が必要です。

AIを用いたディープフェイク技術は、音声や映像を高精度に合成できるため、詐欺や偽情報拡散に悪用されるリスクがあります。ディープフェイクは、人の目や耳では真偽の判断が難しく、企業の意思決定プロセスや信頼関係を根本から揺るがします。

重要な指示や取引については複数手段での本人確認を徹底し、必要に応じて検知技術の導入を検討することが不可欠です。

AI技術の進化は、防御側だけでなく攻撃者側にも大きな変化をもたらしています。従来は人手や高度な専門知識が必要だった攻撃が、AIによって自動化・高度化され、より巧妙かつ大規模に実行されるようになりました。その結果、これまでの対策では見抜きにくい新たな脅威が増えています。

ここでは、AIの進化によって特に影響を受けている代表的なサイバー攻撃の脅威について解説します。

脅威ハンティングとは隠れた脅威を探し出すサイバーセキュリティ

AIを活用したフィッシングメールは、文章の自然さや文脈理解の精度が飛躍的に向上しています。生成AIは大量の過去データを分析し、実在する人物名や部署名、直近の業務内容を盛り込んだ「本物らしい」メールを作成できます。そのため、日本語の不自然さや誤字脱字から見分けていた従来の判別方法が通用しにくくなっています。

さらに、開封率やクリック率をAIで分析し、内容を継続的に改善することで、標的ごとに最適化された攻撃も可能です。忙しい業務の中では、こうした自然なメールを疑わずに対応してしまうリスクが高まります。技術的対策と併せて、従業員の注意喚起と訓練がこれまで以上に大切です。

DDoS攻撃は、複数の端末から大量の通信を送りつけ、サービスを停止させる攻撃です。AIの活用により、攻撃者は対象システムの特性や防御状況を分析し、検知されにくいトラフィックを自動生成できるようになっています。

特に、正常な通信を装ったアクセスを大量に発生させる手法は、従来のルールベース検知では判別が困難です。その結果、クラウドサービスや社会インフラまで攻撃対象のリスクが拡大しているため、AI対応の検知機能や多層防御の導入、定期的な耐性評価の実施が求められます。

データポイズニング攻撃とは、AIモデルの学習データに意図的に不正なデータを混入させ、判断結果を操作する攻撃です。これにより、不正アクセスを見逃す、特定条件で誤った判断を行うといった事態が発生します。

この攻撃はAIの学習過程を狙うため、問題が表面化するまで気付きにくい点が特徴です。学習データの出所確認や継続的な監視体制を整え、AIモデルの信頼性を維持することが不可欠です。

ファジングは、想定外の入力を大量に与えてシステムの弱点を見つける手法で、AIの導入により効率が大幅に向上しています。AIは過去の試行結果を学習し、脆弱性を引き起こしやすい入力を自動生成できます。

これにより、従来は時間のかかっていた未知の脆弱性探索が短時間で可能となり、攻撃のスピードと規模が拡大しています。防御側も同様にAIを活用した検証や迅速な修正体制を整え、攻撃者に先んじた対応を行うことが大切です。

AIを安全に業務へ取り入れるためには、場当たり的な対応ではなく、組織として段階的にセキュリティ対策を提供することが重要です。技術的な防御策だけでなく、利用ルールや教育を含めた運用面の整備が欠かせません。

ここでは、情報システム部門が中心となって取り組みたい、AIセキュリティ対策の基本的な進め方を解説します。

AIサービスを導入する際は、業務効率や機能面だけでなく、セキュリティ機能を重視した選定が不可欠です。具体的には、通信や保存データの暗号化、アクセス権限の細かな制御、操作ログの取得と監査機能の有無を確認する必要があります。

また、入力したデータがAIの学習に利用されない設定、いわゆるオプトアウト機能の有無も重要な判断材料です。これが不十分な場合、機密情報が意図せず外部に蓄積されるリスクがあります。

さらに、クラウド型AIソリューションではデータの保管場所や委託先の管理体制も確認したいポイントです。自社の情報資産の重要度に応じた基準を定め、承認されたAIサービスのみを利用する体制を整えることが、リスク低減につながります。

AIセキュリティ対策の土台となるのが、明確な利用ルールとAIガバナンスの整備です。どの業務でAIを使ってよいのか、入力してはいけない情報は何か、責任の所在はどこにあるのかを明文化することで、現場の迷いを減らせます。

ガイドラインには、機密情報や個人情報の取り扱い基準、許可されたAIサービスの範囲、違反時の対応方針などを含めましょう。また、AIの導入や新機能の利用時には、事前にセキュリティ確認を行う申請プロセスを設けることで、統制の取れた運用が可能になります。

AIを取り巻く環境は変化が速いため、ガイドラインは定期的に見直し、最新の脅威や法規制に対応させる必要があります。

どれだけルールや技術対策を整えても、会社の従業員がAIの特性やリスクを理解していなければ、実効性は高まりません。そのため、継続的な教育を通じてAIリテラシーを高めることが重要です。

教育では、情報漏洩の具体例やハルシネーションの危険性、著作権侵害のリスクなどを実例とともに伝えると理解が深まります。単発の研修にとどめず、定期的な勉強会や疑似インシデント訓練を行い、日常業務の中でもセキュリティ意識を維持できる体制を構築することが求められます。

AIは業務を支援する強力なツールですが、判断を完全に任せるべき存在ではありません。生成された文章や分析結果には、誤情報や偏りが含まれる可能性があるため、最終的な判断は必ず人が行う体制を整える必要があります。

特に、対外的に公開する情報や重要な意思決定に関わる場面では、複数の視点で内容を確認し、必要に応じて修正を加えるプロセスが欠かせません。また、AIの利用状況や出力内容を定期的にモニタリングし、問題の兆候があれば早期に対応できる仕組みも大切です。人の判断力とAIの利便性を適切に組み合わせることで、安全性と生産性を両立したAI活用が実現できます。

AIは脅威を生み出す存在である一方、防御の高度化にも大きく貢献します。従来のルールベース型セキュリティでは検知が難しかった不正行為も、AIによる行動分析や学習を活用することで、早期発見と迅速な対応が可能になります。

企業は「AI for Security」の考え方を取り入れ、AIを防御側の仕組みとして活用することが大切です。ここでは、実務で導入が進んでいる代表的なAI活用型セキュリティ対策を紹介します。

「脆弱性管理」とは？ 脆弱性を原因とするセキュリティ管理の仕組みを解説

AIを活用したユーザー認証では、IDやパスワードだけに依存しない高度な本人確認が可能になります。AIはユーザーごとのログイン時間帯、アクセス元の地域、利用デバイスなどの行動パターンを学習し、通常と異なる挙動を検知できます。

たとえば、普段とは異なる国や未登録の端末からのアクセスが試みられた場合、AIが即座に異常と判断し、追加認証を要求できます。ワンタイムパスワードやスマートフォンへのプッシュ通知と組み合わせた多要素認証を自動的に適用することで、不正ログインの成功率を大きく下げられます。

利便性を損なわずにセキュリティレベルを引き上げられる点が、AI認証の大きな強みです。

AIは、不正アクセスや内部不正の兆候を検知する用途でも効果的です。システムやネットワークの通常時の利用パターンを学習させることで、異常な振る舞いをリアルタイムで識別できます。

具体的には、深夜帯の不自然なログイン、急激なデータ転送量の増加、通常と異なるIPアドレスからのアクセスなどが検知対象となります。従来のルールベース検知では見逃されがちだった巧妙な攻撃も、AIによる行動分析によって早期に把握できます。

これにより、被害が拡大する前にアラートを発し、迅速な対応を取ることが可能になります。

AIのディープラーニングなどの技術により、未知のマルウェアや変異型にも対応できます。従来のシグネチャー型検知は既知の特徴に依存していましたが、AIはプログラムの振る舞いや通信パターンを分析し、不審な挙動そのものを検出します。

これにより、形を変え続ける亜種やゼロデイ攻撃にも柔軟に対応できます。また、検出したマルウェアの特徴を自動的に学習し続けるため、時間の経過とともに検知精度が向上します。日々進化する脅威に対抗する上で、AIによる予測的な防御は重要な役割を果たします。

AIを活用したセキュリティ診断は、システムの脆弱性を効率的に洗い出す手段として注目されています。AIは大量の構成情報やログを解析し、手作業では見落としやすい複雑な脆弱性パターンを検出できます。

さらに、疑似的な攻撃シミュレーションを行い、実際の攻撃に近い条件で耐性を評価することも可能です。検出されたリスクには優先度が付けられるため、限られたリソースでも効果的な対策を進められます。定期的なAI診断を取り入れることで、セキュリティレベルを継続的に改善できます。

AIは業務効率化や高度な分析を可能にする一方で、情報漏洩や誤情報拡散、AI特有の攻撃手法など、従来とは異なるセキュリティ課題を生み出しています。こうしたリスクに対応するには、AIの利用ルールやガバナンス整備に加え、AIを活用した防御策を組み合わせた多層的な対策が不可欠です。

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