AI セキュリティのギャップ: 生成 AI の時代におけるシステムの保護

生成 AI (GenAI) と大規模言語モデル (LLM) の急速な導入により、前例のないペースで業界が変革されています。 90% 近くの組織が、LLM の使用例を積極的に導入または検討しており、これらの革新的なテクノロジーの力を活用することに熱心です。しかし、この熱意は懸念されるセキュリティへの備えの欠如と並行しています。 Lakera による最近の GenAI Readiness レポートでは、自社の GenAI セキュリティ フレームワークに自信を持っている組織はわずか約 5% であることが明らかになりました。

導入とセキュリティの準備の間にこの明らかな差があるため、市場は GenAI の潜在的なセキュリティに対して準備ができているかという重大な疑問が生じます。リスク?

プロンプト ハッキングの台頭

GenAI の普及に伴い、新たな潜在的に壊滅的な脅威、プロンプト ハッキングが発生します。広範なコーディング知識を必要とする従来のハッキング手法とは異なり、迅速なハッキングにより AI システムを悪用する能力が民主化されます。いくつかのよく練られた言葉を使えば、初心者でも AI モデルを操作でき、意図しないアクションや潜在的なデータ侵害につながる可能性があります。

Lakera の Gandalf は、無料の LLM ハッキング シミュレーション ゲームで、この脅威を如実に示しています。これまでに記録された 100 万人のガンダルフ プレイヤーと合計 5,000 万件のプロンプトと推測のうち、驚くべき 20 万人がゲーム全体を通してハッキングに成功しました。 GenAI がいかに簡単に操作できるかを示すこのデモンストレーションは、適切なセキュリティ対策なしでこれらのテクノロジーの導入を急いでいる組織に対する警鐘となるはずです。

GenAI のセキュリティ準備状況

Lakera の GenAI 対応状況ガンダルフのシミュレーション データと 1,000 人を超える参加者からの調査結果を組み合わせたレポートは、GenAI セキュリティの現状に関する憂慮すべき状況を描いています:

1. 高い採用率、低い信頼性: 回答者の 42% が既にGenAI を積極的に使用し、LLM を実装していますが、AI セキュリティ対策に自信を持っているのは 5% のみです。

2. AI 固有の脅威モデリングの欠如: AI 固有の脅威モデリングを導入して準備を行っているのは 22% のみです

3. さまざまなセキュリティ慣行: 組織の 61% がアクセス制御メカニズムを実装している一方で、侵入テストを採用しているのは 37% のみで、AI 固有の脅威を使用しているのはわずか 22% です。モデリング。

4. 脆弱性への対応が遅い: GenAI の脆弱性に遭遇した組織の 20% は、これらの問題がまだ完全に対処されていないと報告しました。

これらこの調査結果は、セキュリティへの備えに重大なギャップがあり、多くの GenAI システムが悪意のある操作や悪用の影響を非常に受けやすいことを浮き彫りにしています。

リスクを理解する

GenAI に関連するセキュリティ リスクは、単なるデータ侵害にとどまりません。レポートで特定された主な脆弱性の一部は次のとおりです。

1. 出力の偏り: 脆弱性を経験した組織の 47% が、AI 出力の偏りに関する問題を報告しました。

2. データ漏洩: 42% が、AI インタラクションを介した機密データの公開に関する問題に遭遇しました。

3. AI 出力の悪用: 38% が、AI が生成した情報が悪用された事例を報告しました。

4. モデルの操作: 34% が AI モデルの変更または改ざんの試みを経験しました。

5. 不正アクセス: 19% が、不正な個人が GenAI にアクセスするという問題に直面しました。

これらの脆弱性の影響は、小規模な運用上の混乱から大規模なデータ侵害や法的影響に至るまで、広範囲に及ぶ可能性があります。

AI 固有の脅威モデリングの実装

組織は、GenAI によってもたらされる独自のセキュリティ課題に対処するために、AI 固有の脅威モデリング手法を採用する必要があります。このアプローチには次の内容が含まれます。

1. AI 固有の資産の特定: トレーニング データ、モデル アーキテクチャ、推論エンドポイントなど、AI システムの固有のコンポーネントを認識します。

2. 攻撃対象領域のマッピング: 入力データ ポイズニング、モデル反転攻撃、プロンプト インジェクションなど、攻撃者がどのように AI システムを操作しようとするかを理解します。

3. 潜在的な脅威の分析:従来のサイバーセキュリティの脅威と、モデルの盗難や出力操作などの AI 固有のリスクを考慮します。

4. 緩和戦略の実装: 堅牢な入力検証など、AI システムに合わせたセキュリティ対策を開発および導入します。出力フィルタリングと継続的なモデルのモニタリング。

5. 定期的なテストと更新: 継続的なセキュリティ評価を実施し、新しい脆弱性や攻撃ベクトルが出現したときに脅威モデルを更新します。

GenAI システムを保護するためのベスト プラクティス

GenAI の導入とセキュリティの間のギャップを埋めるために、組織は次のベスト プラクティスを検討する必要があります。

• 強力なアクセス制御を実装する: 潜在的な攻撃ベクトルを制限するには、ロールベースのアクセス制御と最小権限の原則を使用します。

• 機密データの暗号化: すべての AI トレーニング データと推論データが、両方の環境で適切に暗号化されていることを確認します。

• 定期的なセキュリティ監査の実施: 内部および外部のセキュリティ監査を実施して、脆弱性を特定し、積極的に対処します。

• 侵入テストを採用します。 : 潜在的な攻撃に対して AI システムを定期的にテストし、悪用される前に弱点を発見します。

• 安全な AI プラクティスの開発: データ収集からモデルのデプロイメントまで、AI 開発ライフサイクル全体を通じてセキュリティに関する考慮事項を統合します。 .

• 最新情報を入手: 業界フォーラム、セキュリティ勧告、研究者との協力を通じて、最新の AI セキュリティ脅威とベスト プラクティスを常に把握してください。

• 正式な AI セキュリティ ポリシーを作成する: 組織内の AI システムに固有の包括的なセキュリティ ポリシーを作成し、施行します。

• AI セキュリティの専門知識への投資: AI セキュリティの専門知識を持つチームを構築または獲得して、

今後の道のり

GenAI が業界に革命をもたらし続ける中、堅牢なセキュリティ対策の重要性はどれだけ強調してもしすぎることはありません。組織は、これらの強力なテクノロジーのメリットを最大限に享受しながら、関連するリスクを軽減するために、導入とセキュリティの間のギャップを埋める必要があります。

AI 固有の脅威モデリングを実装し、GenAI セキュリティのベスト プラクティスを採用し、継続的な学習と適応により、組織は安全な AI イノベーションのための強力な基盤を構築できます。この新たなフロンティアを進むにあたり、成功の鍵は、GenAI の変革力の活用と AI システムの安全性と完全性の確保との間で適切なバランスをとることにあります。

GenAI 革命はここにあり、私たちの時代が来ています。セキュリティ慣行もそれに伴って進化します。 AI の未来を守る準備はできていますか?

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