AI活用におけるセキュリティリスクとは？企業が実施すべき対策を紹介

AI技術は、業務効率化や意思決定の精度向上といった数多くのメリットをもたらします。その一方で、サイバー攻撃やデータ漏洩、AIモデルへの不正なアクセスといったセキュリティリスクも無視できません。これらのリスクは開発者だけでなく、AIを利用する企業や従業員にとっても大きな課題となります。安全かつ効果的にAIを活用するためには、セキュリティ対策を強化し、リスクに対処する準備が必要です。今回は、AIのセキュリティリスクとその対策について、わかりやすく解説します。

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AIの活用におけるセキュリティリスク

ここでは、サイバー攻撃、機械学習ポイズニング、回避攻撃がもたらすリスクについて、開発者と利用者の両方の視点から解説します。

AIモデルへの「サイバー攻撃」

サイバー攻撃は、AIシステムの脆弱性を狙った不正アクセスやウイルス感染を引き起こすリスクがあります。開発者にとっては、システムの保護や脆弱性の修正が課題となりますが、利用者にも次のような影響があります。

・個人情報や企業データの漏洩により、利用者のプライバシーが侵害される
・システムが停止し、サービス利用が一時的または長期的に不可能になる

学習データに誤情報を混入させる「機械学習ポイズニング」

「機械学習ポイズニング」は、AIが学習するデータに悪意ある情報を加え、モデルの精度を低下させる攻撃です。開発者にとってはAIモデルの信頼性維持が課題となりますが、利用者にも下記の影響を及ぼす可能性があります。

・AIの判断が誤った方向に進むことで、不適切な動作が発生する（誤情報が提供されるなど）
・業務や意思決定にAIを利用している場合、判断ミスによる損失が発生する

AIを誤認識させる「回避攻撃」

「回避攻撃」は、AIモデルに誤った判断をさせるために、攻撃者が入力データを改変する手法です。このリスクは主に開発者のシステム設計に影響しますが、利用者にも次のような影響を与える可能性があります。

・誤ったデータに基づく判断が行われ、不正確なサービスを受ける
・金融やセキュリティ分野でのAI利用において、不正な取引やアクセスが許容される

AI活用におけるセキュリティ対策を強化する重要性

AIのセキュリティリスクは開発段階での課題に見えがちですが、実際には利用者に直接的な影響を与えるケースが少なくありません。AIの導入や活用を検討する際には、開発者任せにせず、利用者もセキュリティ対策の重要性を理解する必要があります。

ここでは、セキュリティ対策を強化すべき3つの理由を解説します。

ブラックボックス問題によって対応が遅れやすい

AIは膨大なデータをもとに独自のアルゴリズムで判断を行いますが、その過程はブラックボックス化している場合が多く、予期しない動作が発生した際の原因究明が難しいという課題があります。この問題は、利用者にとって次のような課題を引き起こします。

・システムエラーが発生した際、問題解決に時間がかかり、利用者がサービスを使用できない状況が長引く
・トラブルの原因が不明なため、利用者が受ける被害が拡大する可能性がある

このような事態を防ぐため、企業は透明性を高めるAIシステムの採用や異常検知の迅速化を目指す必要があります。また、トラブルに強いAIシステムを選ぶことが重要です。

AIを悪用した攻撃が増えている

攻撃者は、AI技術を利用して従来のセキュリティ対策を回避する、高度な攻撃手法を開発しています。例えば、AIファジング（AIによってテストとして攻撃をシミュレーションする手法）を用いた攻撃では、システムの脆弱性を効率的に探し出し、標的を正確に狙うことが可能です。

そのため、従来のセキュリティ対策が有効であるとはいえません。利用者が安心してAIシステムを使用するためには、攻撃手法に対応した高度なセキュリティ対策を導入することが不可欠です。

企業だけでなく社会的なダメージにつながる

AIシステムが攻撃を受けると、企業内での被害だけでなく、利用者や社会全体に影響が波及する可能性があります。特に、次のような影響が懸念されます。

・サービス停止による業務への悪影響
・大規模な情報漏洩の発生
・重要な社会インフラがAIに依存している場合、社会的混乱が発生する

企業は、このような被害の拡大を未然に防ぐため、セキュリティ強化に取り組むことが必要不可欠です。

AIの導入時に実行すべきセキュリティ対策

最後に、AIを導入する際に取り組むべき具体的なセキュリティ対策について説明します。

システムやOSを最新の状態に更新する

システムやOSを常に最新の状態に保つことは、セキュリティ対策の基本です。AIを導入した場合、古いシステムや未更新のOSでは脆弱性が存在しやすくなり、攻撃者に狙われるリスクが高まります。脆弱性とは、システムやプログラムの設計や運用上の欠陥を指し、これが原因で不正アクセスやデータ漏洩などの被害が発生する可能性があります。

最新のセキュリティパッチや更新プログラムを適用することで、これらの脆弱性を解消し、サイバー攻撃のリスクを最小限に抑えることができます。また、システムの定期的なチェックや更新を怠らないことで、AIシステムが常に安全に稼働する環境を整えることが可能です。

多要素認証を活用する

多要素認証は、AIシステムの利用時にセキュリティを強化する効果的な方法です。この認証方式では、パスワードに加え、生体認証やワンタイムパスワードなど複数の要素を組み合わせることで、不正アクセスのリスクを大幅に低減します。従来のパスワード認証では対応しきれない高度な攻撃にも対処できるため、重要なデータや機密情報へのアクセス保護に適しています。

なお、既存のシステムにも多要素認証を組み込むことは可能です。特に、サードパーティの認証サービスやクラウドプロバイダの提供するツールを活用すれば、導入のハードルを下げることができます。また、ユーザー認証フローを見直し、認証データの管理方法を強化することで、安全性をさらに高めることができます。