AIサイバーセキュリティサイバー脅威からAIシステムを守る

AIとサイバーセキュリティの関係は？

AIサイバーセキュリティ」という言葉には2つの捉え方がある。AIはサイバーセキュリティの防御を改善し、自動化するためにますます利用されるようになっている。そして同時に、AIシステム自体も大きなサイバー脅威に直面しており、セキュリティを確保する必要がある。この記事では、これら2つの重要な側面の概要を説明する。

サイバー防衛の改善にAIがどのように活用されているか

AIサイバーセキュリティとは、人工知能（AI）と機械学習（ML）を利用してサイバーセキュリティ防御を向上させることを指す。AIアルゴリズムは、膨大な量のデータを分析し、パターンを特定し、悪意のある活動を示す可能性のある異常を検出することで、より迅速で効果的な脅威の検出と対応を可能にします。

AIがサイバーセキュリティを向上させる方法

• セキュリティの自動化：AIは多くの反復的なサイバーセキュリティ・タスクを自動化できるため、セキュリティ専門家はより複雑な脅威や戦略的イニシアチブに集中することができる。
• 脅威の自動検知：AIは、ネットワーク・トラフィック、システム・ログ、ユーザーの行動を分析し、サイバー攻撃を示す可能性のある不審な行動をリアルタイムでも特定することができる。
• 異常検知：AIは通常のシステム動作を学習し、標準からの逸脱を潜在的な脅威としてフラグを立てることができるため、これまで知られていなかった攻撃を迅速に特定することができる。
• マルウェアの検出：AIアルゴリズムは、悪意のあるソフトウェアの特徴を認識するように訓練することができ、マルウェアが害を及ぼす前に検出してブロックすることができる。
• インシデント対応：AIは、影響を受けたシステムの隔離、悪意のあるトラフィックのブロック、レポートの作成など、インシデント対応プロセスの一部を自動化し、セキュリティチームがより迅速かつ効率的に対応できるようにします。
• 脆弱性管理：ソフトウェアやシステムの脆弱性を特定するためにAIを利用することができる。
• フィッシングの検知：AIはメールの内容、送信者情報、その他の要素を分析してフィッシングを特定し、ユーザーがソーシャル・エンジニアリング攻撃の被害に遭うのを防ぎます。

AIシステムへの脅威から身を守るためのサイバーセキュリティの活用

ここ数年、AI技術の大幅な進歩に伴い、人工知能システムをサイバー脅威から守るための対策や技術が登場している。これには、AIシステムが学習するデータの保護、AIアルゴリズムの完全性の保護、AIアプリケーションが悪意のある目的に使用されないようにすることなどが含まれる。

AI技術がデジタルインフラの様々な側面にますます統合されるにつれて、これらの技術に合わせたサイバーセキュリティ対策の重要性が高まっている。その目的は、AIシステムの不正アクセス、操作、悪用を防止することであり、プライバシー侵害、誤報、その他の形態のサイバー攻撃につながる可能性がある。

この分野には、AIモデルに投入するデータパイプラインの安全確保から、モデル自体の改ざんや盗難からの保護まで、幅広い活動が含まれる。AIシステムは複雑であり、機密情報を処理する可能性があるため、AIにおけるサイバーセキュリティは、AIシステムが不注意にプライバシー権を侵害したり、意思決定プロセスにおいて偏りが生じたりしないようにするなど、倫理的な考慮も必要となる。

従来のサイバーセキュリティとAIによるサイバーセキュリティの比較

従来のサイバーセキュリティは、脅威を検知し対応するために、事前に定義されたルール、静的なシグネチャ、手動による監視に大きく依存しています。ファイアウォール、侵入検知システム（IDS）、アンチウイルス・ソフトウェアなどのシステムは、既知の脅威パターンに基づいて動作し、頻繁な更新を必要とする。これらのツールは、既知の脆弱性に対しては効果的ですが、新奇な攻撃、特に変異したり、ソーシャル・エンジニアリングの手口を使ったりする攻撃の特定には苦労します。

AIが強化するサイバーセキュリティは、機械学習モデルを活用することで、異常や進化する脅威パターンをリアルタイムで検出する適応性と予測機能を導入しています。AIシステムは、静的なルールだけに依存するのではなく、大量のネットワークデータとユーザーの行動から学習し、確立された規範から逸脱した不審な行動を特定します。これにより、ゼロデイ脅威、高度な持続的脅威（APT）、インサイダー攻撃を迅速に検知することができます。

もうひとつの重要な違いは、拡張性とスピードにある。従来のシステムは、現代のデータトラフィックの量にたじろぐことが多いが、AIは膨大なデータセットを迅速に処理・分析し、人間のアナリストよりも早く潜在的な脅威にフラグを立てることができる。さらに、AIを強化したツールはインシデント対応を自動化し、検知から緩和までの時間を短縮することができる。

AIはサイバーセキュリティのツールとチームにどのようなメリットをもたらすか

AIは、脅威の検知、応答時間の短縮、大規模環境の効率的な管理能力を向上させることで、サイバーセキュリティにいくつかの具体的なメリットをもたらす。

1. リアルタイムの脅威検知と対応：AIシステムは、ネットワーク・トラフィック、ユーザー行動、システム・ログを継続的に分析し、リアルタイムで異常を検知することができます。このプロアクティブな監視により、企業はマルウェア、フィッシング、ネットワーク内の横移動などの脅威を、従来の方法よりもはるかに迅速に特定することができます。
2. 反復タスクの自動化：セキュリティチームは、大量のデータの処理や反復的な分析タスクによるアラート疲労に直面することがよくあります。AIは、アラートのトリアージ、システム間のイベントの関連付け、基本的なミティゲーションステップの適用など、こうした低レベルのプロセスを自動化することで、人間のアナリストがより複雑な脅威や意思決定に集中できるようにします。
3. 脅威インテリジェンスの強化：AIモデルは、脅威フィードや脆弱性データベースなど、社内外のさまざまなソースからのデータを処理し、関連付けることができます。これにより、新たな脅威、そのシグネチャ、攻撃パターンをより包括的に理解し、組織の全体的なセキュリティ態勢を向上させることができます。
4. 精度の向上と誤検知の減少：過去のデータとユーザーの行動から学習することで、AIは正当な活動と本物の脅威をより正確に区別することができます。これにより、セキュリティチームが手作業で確認しなければならない誤検知の数が減り、効率が向上します。
5. 予測機能：機械学習アルゴリズムは、侵害の初期指標を特定し、観察された行動に基づいて潜在的な攻撃経路を予測することができます。これは、攻撃が完全に実体化する前に、組織が予防措置を講じるのに役立ちます。
6. 複雑な環境への拡張性：AIソリューションは、手作業による監視が現実的でない大規模なIT環境に適しています。クラウドサービス、IoTデバイス、エンドポイントなど、多様なインフラコンポーネントを、検出の質を犠牲にすることなく扱うことができます。

4 サイバーセキュリティを変革する最近のAIの進歩

AIは、脅威の検知、対応の自動化、リスク予測に新たな機能を導入することで、サイバーセキュリティを変革し続けている。これらの開発は、防御システムの拡張、精度の向上、新たな攻撃手法へのリアルタイム対応に焦点を当てています。

主なトレンドは以下の通り：

自律型AIエージェント

自律型AIエージェントは、事前に定義されたタスクを実行するだけでなく、アクティブなインシデント中にコンテキストを認識した意思決定を行うことで、従来の自動化を拡張します。スクリプト化されたプレイブックとは異なり、これらのエージェントは展開中の攻撃を分析し、対応の選択肢を検討し、時間が極めて重要な場合には人間の介入なしに行動することができます。このため、わずかな遅れでも攻撃者のアクセス拡大を許してしまうような状況では、特に貴重な存在となります。

さらに、これらのエージェントは互いに連携し、洞察を共有したり、環境間でワークロードを分散したりすることができる。この連携により、規模に応じた継続的なモニタリングが可能になり、定型的または緊急の判断における人間の監視への依存度が低下するため、アナリストは複雑な調査に専念することができる。

自動化された脅威ハンティングと侵入テスト

AIを活用した脅威ハンティング・ツールは、ネットワークやシステムを継続的にスキャンし、侵害の隠れた兆候を探ります。アラートを待つのではなく、攻撃者がすでに環境に侵入していることを示す異常なパターン、持続性メカニズム、横方向の動きをプロアクティブに検索します。このプロアクティブなアプローチにより、高度な持続的脅威が拡大する前に発見することができます。

侵入テストでは、AIツールが進化した手法でシステムをプローブして攻撃をシミュレートし、従来のスキャンでは見落とされる可能性のある弱点を特定します。これらのツールはリアルタイムで戦略を適応させ、敵が行うような方法で防御をテストすることで、組織のセキュリティ態勢をより正確に把握することができます。

予測的脅威インテリジェンス

予測型脅威インテリジェンスは、機械学習モデルを過去のデータとリアルタイムのデータに適用し、攻撃ベクトルの可能性を予測します。脅威フィード、システムログ、外部インテリジェンスからの指標を関連付けることで、これらのモデルは、潜在的な悪用が大規模に兵器化される前に予測することができます。これにより、セキュリティ・チームはアクティブな攻撃に対応するだけでなく、予防措置を講じることができます。

これらのシステムはまた、悪用の可能性に基づいて脆弱性とエクスポージャをランク付けすることで、リスクの優先順位付けを支援する。消極的な防御から将来を見据えた分析に移行することで、組織はリソースをより効果的に割り当て、新たな脅威への露出を減らすことができます。

ディープフェイクと合成メディアの検出

ディープフェイクや合成メディア攻撃は、詐欺、誤報、ソーシャル・エンジニアリングのために、信頼できる声や映像になりすます生成AIを悪用する。現在、検知システムは、人間が見落としてしまうような音声、表情、デジタルアーティファクトの微妙な矛盾を発見するよう訓練されたAIモデルを使用しています。これにより、フィッシングや金融詐欺、偽情報キャンペーンに使用される前に、操作されたメディアにフラグを立てることができます。

認証およびアイデンティティ・システムに検知を組み込むことは不可欠になりつつある。銀行、政府サービス、企業はますます生体認証に依存するようになっており、ディープフェイクを利用した詐欺の潜在的な標的となっています。AIを活用した解析は、IDの主張が本物であることを保証する追加のレイヤーを提供します。

AIシステムが直面するセキュリティ・リスク

AIサイバーセキュリティ」の2つ目の定義である、AIシステムそのものへの脅威からの保護に話を移そう。現代のAIシステムが直面している新たな脅威をいくつか紹介しよう：

迅速な注射

プロンプト・インジェクションは、自然言語処理（NLP）に基づくAIモデルに特有の攻撃ベクトルである。これは、AIシステムに与えられた入力を操作して、意図しないアクションやレスポンスを引き起こすことを含む。これは特に大規模言語モデル（LLM）において問題となる可能性があり、注入されたプロンプトが偏った、不正確な、または悪意のあるコンテンツの生成につながる可能性があります。この問題は、入力の背後にある悪意のある意図をモデルが識別できないことにあり、潜在的な悪用や搾取につながります。

プロンプト・インジェクション攻撃を軽減するには、強固な入力検証とコンテキスト認識メカニズムが必要である。AI開発者は、モデルの出力を操作しようとする試みを検出し、無効化できるセーフガードを実装しなければならない。これには、通常とは異なる入力パターンを監視したり、モデルの脆弱性を悪用するために設計された入力を認識して拒否するロジックを組み込んだりすることが含まれる。

回避攻撃

回避攻撃は、攻撃者がAIシステムへの入力データを不正に操作し、誤った判断や分類をさせるサイバー脅威の一形態である。これらの攻撃は、必ずしもモデル自体や基礎となるアルゴリズムを変更することなく、モデルの脆弱性を悪用するため、特に問題となる。

例えば、画像認識の文脈では、攻撃者は人間には気づかれないが、自律走行システムで一時停止標識を譲る標識と間違えるように、AIに誤分類させるような方法で画像をわずかに変更することができる。回避攻撃の危険性は、その巧妙さと、入力データに変更を加えるだけで簡単に実行できることにある。

回避攻撃に対抗するために、開発者は敵対的トレーニングのようなテクニックを使用することができます。さらに、AIシステムの入力と出力の継続的な監視と分析を実施することで、回避の試みを検出し、軽減することができます。

トレーニングデータの毒

学習データポイズニングとは、AIモデルの学習に使用するデータセットに悪意のあるデータを混入させることである。これにより、悪意のある活動を良性として誤分類するなど、予測不能な、あるいは攻撃者にとって有益な振る舞いをする危険なモデルが作られる可能性がある。この攻撃は巧妙であるため、特に危険です。なぜなら、混入されたデータは膨大な学習データの中で容易に識別できない可能性があるからです。

データポイズニングから保護するためには、トレーニングデータセットの慎重なキュレーションと検証、そして疑わしいデータを特定・除去するための異常検知のような技術が必要です。学習データの完全性を確保することは、AIモデルの信頼性と安全性を維持するために極めて重要です。

サービス拒否のモデル

サービス妨害（DoS）攻撃は、大量のリクエストや複雑なデータ入力を殺到させることで、AIシステムを圧倒し、応答不能にしたり、著しく遅くしたりすることを目的としている。これはAIサービスを混乱させ、正規ユーザーの可用性に影響を与え、重要なシステムの障害を引き起こす可能性があります。

モデルDoS攻撃に対する防御には、レート制限の実装、異常なトラフィックパターンの監視、突然の需要急増を回避するためのスケーラブルなシステムの設計が必要です。これにより、攻撃を受けてもAIサービスの可用性と信頼性が維持されます。

盗難モデル

モデルの窃盗とは、AIモデルへの不正アクセスや抽出のことで、多くの場合、独自技術の複製やリバースエンジニアリングを目的としている。これは、AI開発に投資する組織に直接的な金銭的リスクをもたらすだけでなく、さらなる攻撃のための脆弱性を特定するためにモデルが使用される場合には、セキュリティ上のリスクにもなります。

AIモデルを盗難から保護するには、アクセス制御、暗号化、そして不正使用を追跡するための電子透かしを組み合わせる必要があります。静止時と輸送時の両方でモデルが確実に保護されるようにすることは、知的財産を保護し、AIシステムの完全性を維持するために不可欠です。

最も攻撃されやすいAIシステムは？

機密性やミッション・クリティカルな目的で使用されるAIシステムには、セキュリティ対策が必要だ。しかし、一部のAIシステムは他のシステムよりも脆弱である。ここでは、特別なサイバーセキュリティ保護が必要なシステムをいくつか紹介する：

大規模言語モデル（LLM）

OpenAIのGPT（Generative Pre-trained Transformer）やGoogleのGeminiのような大規模言語モデル（LLM）は、自然言語の理解と生成における高度な機能を提供し、AIの状況を一変させた。LLMは膨大な量の情報を処理・生成することができるため、その安全性を確保することが最も重要です。LLMの中には機密情報や専有情報が含まれている可能性があり、誤った情報の拡散や高度なソーシャルエンジニアリングの実行に使用される可能性があります。

LLMのセキュリティを確保するには、不正アクセスを防止し、LLMが学習するデータを保護し、モデルが操作されて偏った出力や有害な出力が出ないようにする必要がある。LLMのセキュリティの1つの側面は、きめ細かなアクセス制御を実装し、ユーザーデータを保護するために暗号化を使用することである。さらに、LLMの入力と出力に操作やバイアスの兆候がないか監視することで、LLMの完全性を維持することができる。

自律走行車

自律走行車は、ナビゲーション、障害物検知、意思決定のためにAIシステムに大きく依存している。コンピュータ・ビジョン、センサー・フュージョン、機械学習アルゴリズムを含むこれらのシステムは、安全性と機動性において重要な役割を担っているため、サイバー攻撃の格好の標的となっている。自律走行車のAIに対する攻撃は、センサーデータの誤った解釈を引き起こし、誤ったナビゲーションの決定、あるいは事故につながる可能性がある。身体的危害の可能性を考えると、これらのシステムの安全確保は最も重要である。

自律走行車をサイバー脅威から守るには、車両とコントロールセンター間のデータ伝送の暗号化、不正アクセスを防ぐ強固な認証メカニズム、サイバー攻撃の兆候をリアルタイムで監視するなど、何重ものセキュリティ層が必要となる。さらに、脅威が検出された場合に制御を行うことができるフェイルセーフを実装し、重要なシステムの冗長性を確保することで、潜在的な侵害の影響を軽減することができます。

金融AIモデル

金融AIモデルは、アルゴリズム取引や不正検知から、信用スコアリングやパーソナライズされたバンキングサービスまで、幅広い用途に使用されている。これらのシステムは、機密性の高い金融データを扱い、経済的に重大な影響を及ぼす可能性のある意思決定を行います。そのため、市場環境の操作、機密データの窃取、金融詐欺を狙う攻撃者にとっては魅力的な標的となっている。金融AIシステムの脆弱性は、財務上の損失、顧客の信頼低下、規制上の罰則につながる可能性がある。

金融AIモデルの安全性を確保するには、機密情報を保護するために暗号化やアクセス制御などの厳格なデータ保護対策を実施する必要がある。定期的な監査と監視は、不審な活動を迅速に検知し対応するために不可欠である。さらに、金融機関は透明性が高く説明可能なAIシステムを採用し、攻撃者に悪用される可能性のあるバイアスやエラーを容易に特定・修正できるようにすべきである。

ヘルスケアAIシステム

診断、治療提案、患者モニタリング、創薬などに使用されるヘルスケアAIシステムは、非常にセンシティブな個人健康情報（PHI）を取り扱う。サイバー攻撃に対するこれらのシステムの脆弱性は、プライバシーの侵害や誤った医療アドバイスにつながり、患者の生命を危険にさらすことさえある。

ヘルスケアAIシステムの安全性を確保するためには、PHIへのアクセス、送信、保管を厳格に管理することを義務付けている米国のHIPAAなど、データ保護に関するヘルスケア規制や基準を遵守することが不可欠です。暗号化、安全な認証、定期的なセキュリティ評価は、包括的なサイバーセキュリティ戦略の重要な要素です。

さらに、医療機関は、サイバー脅威を認識し予防するためのスタッフ向けトレーニングに投資し、AIシステムの透明性を確保し、不正確なAIの推奨を検出し修正するためのメカニズムを備えるべきである。

エキスパートからのアドバイス

スティーブ・ムーアは、Exabeamのバイスプレジデント兼チーフ・セキュリティ・ストラテジストで、脅威検知のためのソリューションの推進を支援し、セキュリティ・プログラムの推進や侵害対応について顧客にアドバイスを行っています。The New CISO Podcast」のホストであり、Forbes Tech Councilのメンバー、ExabeamのTEN18の共同創設者でもあります。

私の経験から、AIシステムのサイバーセキュリティ対策を強化するためのヒントを紹介しよう：

モデルとデータ保存の暗号化キーのローテーションとハード化
モデルの成果物やデータセットを保存するための暗号鍵を頻繁にローテーションし、ハードウェアセキュリティモジュール（HSM）を適用することで、モデルの盗難や不正アクセスのリスクを低減します。

データ保護のための差分プライバシーの実装
AIモデルのトレーニング時にディファレンシャル・プライバシー技術を適用し、機密データがモデルからリバースエンジニアリングできないようにします。これにより、モデルの実用性を維持しながら、個々の記録のプライバシーを保護することができます。

敵対的事例検出ツールの使用
AIシステムを欺くために設計された敵対的な入力を積極的に監視し、識別するツールを導入する。入力データの異常を検出する二次モデルをトレーニングすることで、微妙な回避攻撃からシステムを保護することができます。

モデルの説明可能性を活用して異常を検出する
SHAPやLIMEのような説明可能性テクニックを使用して、AIの意思決定プロセスを継続的に検証する。特徴の重要度や決定経路の突然の逸脱は、改ざんや悪用の試みを示している可能性があります。

機密性の高い環境に連携学習を採用
ヘルスケアや金融のような業界では、連携学習により、機密データを共有することなく、分散化されたデータソース間でAIモデルを学習させることができ、データポイズニングリスクにさらされる機会を減らすことができる。

世界のAIセキュリティ規制

各国政府はAIシステムがもたらすリスクに目を覚まし、その安全性を確保するための法規制やガイダンスに取り組んでいる。ここでは、AIシステムのセキュリティに影響を与えるいくつかの規制を紹介する：

欧州連合AI法

欧州連合AI法は、EU加盟国全体における人工知能の導入と利用を規制することを目的とした包括的な枠組みである。同法は、AIシステムをそのリスクレベルに応じて分類し、公共の安全や個人の権利に影響を及ぼすようなリスクの高いアプリケーションにより厳しい要件を課している。この法律は、透明性、説明責任、市民の権利保護を強調し、AIの開発者と配備者に、データの品質、文書化、人間の監督に関する特定の基準を遵守するよう求めている。

この規制的アプローチは、AI技術が安全かつ倫理的で、プライバシーと基本的権利を尊重する方法で使用されることを保証しようとするものである。EU域内で活動する組織にとって、AI法の遵守には、リスク評価の実施、強固なデータガバナンスの実践、AIシステムの透明性とユーザーへの理解性の確保が含まれる。この法律はAI規制の先例となり、世界的に同様の取り組みに影響を与える可能性がある。

信頼できるAIのための欧州委員会ガイドライン

欧州委員会の「信頼できるAIのためのガイドライン」は、ユーザーの信頼を得る方法でAIシステムを開発・展開するための主要原則を概説している。これらの原則には、透明性、公平性、説明責任、ユーザーのプライバシーと自律性の尊重が含まれる。ガイドラインは、AI開発における倫理的配慮の重要性を強調し、AIシステムが人間中心であり、社会の価値観や規範に沿ったものであることを保証するよう組織に求めている。

これらのガイドラインを遵守するためには、倫理的影響評価を実施し、利害関係者と関わって彼らの懸念を理解し、潜在的な倫理的問題に対処するためのメカニズムを導入することが必要である。このガイドラインは自主的な枠組みとして機能し、社会全体にとって有益な技術の開発に貢献する責任あるAIの実践を採用することを組織に奨励している。

米国アルゴリズム・アカウンタビリティ法（AAA）

米国のアルゴリズム・アカウンタビリティ法（AAA）は、AIを含む自動意思決定システムの使用を規制し、差別を防止し公平性を確保することを目的とした法律案である。この法律は、特に雇用、住宅、信用などの分野において、プライバシー、セキュリティ、偏見に関連するリスクを評価し、AIシステムの影響評価を実施することを企業に義務付けるものである。その目的は、AIシステムが不公正な慣行を永続させたり、社会的弱者に危害を加えたりしないよう、AIシステムの結果について企業に説明責任を果たさせることである。

AAAを遵守するためには、AIの意思決定プロセスの透明性のある文書化、バイアスを特定し緩和するための定期的な監査、個人の権利を保護するためのセーフガードの実施が必要となる。この法律はまだ提案段階だが、その検討は、AIが社会に与える影響に対する懸念の高まりと、AI技術の倫理的かつ公平な利用を確保するための規制監督の必要性を反映している。

米国国家人工知能イニシアティブ法

米国国家人工知能イニシアチブ法は、適切なガバナンスを確保しつつ、米国におけるAIの開発を促進するための広範な取り組みの一環である。この法律は、AIの研究開発を加速させ、AIシステムの標準を確立し、米国がAIイノベーションのリーダーであり続けることを目的としている。同法は、倫理的、法的、社会的な影響に対処しながらAI技術を発展させるために、政府、産業界、学界が協力することの重要性を強調している。

このイニシアティブは、AI研究機関の設立、AI関連教育プログラムの開発、倫理的なAI利用のためのガイドラインの策定を支援している。AIの開発に携わる組織は、研究資金を得たり、標準の開発に協力したり、AIの責任ある利用を導く政策の策定に貢献したりすることで、このイニシアティブに参加することで利益を得ることができる。

AI攻撃を防ぐには

AIセキュリティ基準の導入

AIのセキュリティ標準を導入することは、AIシステムに関連するリスクを軽減するために極めて重要である。これには、AIアプリケーションの開発、展開、保守をガイドする、認知されたセキュリティ・プロトコルやフレームワークを採用することが含まれる。

情報セキュリティ管理のためのISO/IEC 27001などの規格は、データの取り扱いからアクセス制御まで、AIシステムがセキュリティを考慮して開発されていることを保証するのに役立つ。これらの規格に準拠することで、組織はAI運用のための安全な環境を構築し、サイバー脅威に対する脆弱性を減らすことができる。

AIモデルへのアクセスを制御する

AIモデルへのアクセスを制御することは、不正使用や改ざんを防ぐために不可欠である。これは、厳格なアクセス制御と認証メカニズムを設定し、許可された担当者のみがAIシステムと対話できるようにすることを意味する。

役割ベースのアクセス制御（RBAC）と多要素認証（MFA）を実装することで、不正アクセスからAIモデルを保護し、ユーザーの身元を確認し、ユーザーの役割と権限に基づいてアクセスを制限することで、追加のセキュリティ層を提供することができます。

コードの保護

AIアプリケーションのコードの安全性を確保するには、ソフトウェア開発におけるベストプラクティスを実施し、脆弱性を最小限に抑え、潜在的な攻撃を防ぐことが必要です。これには、定期的なコードレビュー、脆弱性評価、安全なコーディング標準の使用が含まれます。

さらに、DevSecOpsのプラクティスを採用することで、ソフトウェア開発ライフサイクルにセキュリティを統合することができ、開発プロセスの初期段階から全体にわたってセキュリティの考慮事項に確実に対処することができる。コードを保護することで、組織はAIアプリケーションを悪用から守り、セキュリティ侵害のリスクを低減することができる。

外部のセキュリティ専門家に相談する

外部のセキュリティ専門家に相談することで、AIシステムのセキュリティを強化するための貴重な洞察や専門知識を得ることができる。外部の専門家は、潜在的な脆弱性について新たな視点を提供し、リスクを軽減するためのベストプラクティスや革新的なソリューションを推奨することができる。また、セキュリティ・ギャップを特定し対処するための徹底的なセキュリティ評価と侵入テストの実施を支援することもできる。

モデルデータの暗号化

モデルデータの暗号化は、AIシステムで処理される情報の完全性と機密性を保護するために極めて重要です。暗号化することで、データが静止状態でも転送中でも、権限のない個人には読み取れないようにします。強力な暗号化アルゴリズムを適用し、暗号化キーを安全に管理することで、機密データを傍受や不正アクセスから保護することができます。

エクサビーム：高度なセキュリティ分析で脅威検知を強化

Exabeam Fusion Enterprise Edition Incident Responderは、SIEM、行動分析、自動化、ネットワークの可視性を強力に組み合わせ、企業が脅威を検知、調査、対応する方法を変革します。ファイアウォールのログと、エンドポイント、クラウド環境、アイデンティティ・システム、その他のセキュリティ・ソースからのデータを相関させることにより、Exabeamは、通常であれば検出されない進化する脅威について、より深い洞察を提供します。

Exabeamは、行動分析によって静的なルールやシグネチャの枠を超え、クレデンシャルの不正使用、内部脅威、ネットワーク全体の横移動を示す異常な行動を特定します。通常のユーザーやエンティティの行動を長期にわたって分析することで、Exabeamは従来のセキュリティ・ツールが見落としていたリスクの高い行動を発見します。

自動化された調査は、異種のデータポイントを包括的な脅威のタイムラインにリンクすることでセキュリティ運用を合理化し、アナリストが手作業でインシデントをつなぎ合わせる時間を短縮します。これにより、チームは攻撃の根本原因を迅速に特定し、的確に対応できるようになります。

詳細はこちらExabeam Fusion SIEM