AIセキュリティとは何か
AIセキュリティは、マシンラーニングや生成的なAIシステムを、進化する脅威から守るための専門分野です。データ汚染、プロンプトインジェクション、モデル盗難などのリスクがあり、これらは従来のサイバーセキュリティでは完全に対処できないものです。AIライフサイクル全体でセキュリティが重要であり、データトレーニングとモデルの開発から展開と監視までを含みます。
専門用語の解説
プロンプトインジェクションとは、AIシステムに悪意のある入力を与えて、予期しない動作を引き起こすことです。モデル盗難とは、企業が開発した独自のAIモデルの盗難であり、大きな損失につながる可能性があります。
AIセキュリティに対する脅威
AIシステムには、データの操作、悪意のある入力の作成、モデル盗難などのリスクがあります。これらの脅威は、組織が全ライフサイクルにわたるセキュリティ戦略を講じなければならないことを示しています。クリーンダータ、 アクセス制御、継続的な監視、プロアクティブテスト（レッドチームなど）が必要です。
専門用語の解説
レッドチームとは、組織のセキュリティをテストするために、仮想的な攻撃者として行動するチームです。AIシステムの脆弱性を発見し、対策を講じるために重要な役割を果たします。
AIセキュリティの対策
Mend.ioやMindgardなどの企業は、AIリスク分析やレッドチームなどを含むプラットフォームとサービスを提供しています。また、Wallarmのような企業は、APIセキュリティプラットフォームを提供し、APIリーク管理、WebアプリケーションおよびAPI保護（WAAP）、Agentic AIの専用保護などを実現しています。
専門用語の解説
- API: アプリケーション・プログラミング・インターフェイスの略称で、ソフトウェア同士が通信するための規格です。
- WAAP: WebアプリケーションおよびAPI保護の略称で、WebアプリケーションとAPIを悪意のある攻撃から守る技術です。
結論
AIセキュリティは、AIシステムを安全に利用するために不可欠な分野です。組織は、全ライフサイクルにわたるセキュリティ戦略を講じて、データの保護と信頼性を維持し、重要なアプリケーションを守る必要があります。
この記事は、生成AIにより執筆されています。