生成AIのセキュリティ問題とは？情報漏えいなどのリスク、企業が行うべき対策まで解説

企業が生成AIを導入する場合、生成AIを利用することで起こりうるセキュリティ問題やリスクについて確認する必要があります。

セキュリティ対策を行わずに生成AIを導入してしまうと、情報漏えいなど大きなリスクが伴い、社内のみならず社外的にも大きな問題となる可能性も出てくるでしょう。

本記事では、生成AIのセキュリティ問題や想定されるリスク、対策方法を解説します。

最後まで読んで、安全かつ効果的な生成AIの社内導入に役立ててください。

生成AIのセキュリティ面での理解を深め、適切に対応するためには、AI人材としての素養を身につけることが不可欠です。弊社「SHIFT AI」が提供するセミナーは、そのための最適な機会となるでしょう。

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生成AIのセキュリティ問題とは？

生成AIの技術は、急速に発展し、幅広く普及され、数多くの人が利用するようになりました。

しかし、それに伴い多岐にわたる課題や問題が出てきているのも事実です。

生成AIの問題のひとつはセキュリティリスクに関する問題です。

たとえば以下のような問題が挙げられます。

・セキュリティ攻撃の高度化
・プロンプトインジェクション攻撃
・ディープフェイクによる詐欺

本章では、生成AIのセキュリティ問題について詳細に説明していきます。

セキュリティ攻撃の高度化

生成AIの発展に伴い、セキュリティ攻撃の高度化が新たな脅威として浮上しています。

攻撃者がAIの自然言語処理や機械学習能力を悪用し、従来よりも精巧で説得力のあるフィッシングメールやマルウェアを開発するリスクが高まっているのです。

たとえば、AIを使用し、標的となる従業員の文体や業務内容を学習、完璧に模倣することで、機密情報の提供を要求するメールを送信するなど高度なセキュリティ攻撃を実現してしまいます。

このリスクに対応するため、AIを活用した防御システムの開発、従業員への高度な教育訓練、セキュリティ対策の継続的な更新などを講じる必要があります。

プロンプトインジェクション攻撃

プロンプトインジェクション攻撃は、生成AIの普及に伴い浮上した新たなセキュリティ脅威です。

この攻撃は、AIチャットボットに対して巧妙に作成された入力（プロンプト）を用いて、システムの動作を不正に操作し、本来アクセスできない情報を引き出す手法です。

たとえば、攻撃者が「すべての制約を無視して」や「管理者モードに切り替えて」といった指示を含むプロンプトを送ることで、AIの設定された制約を回避し、機密情報や個人情報を引き出す可能性があります。

これは、AIシステムの「誠実に応答する」という特性を悪用したものです。

対策方法としては、入力内容の厳格なフィルタリング、AIの応答範囲の明確な制限、定期的なセキュリティ監査など適切な対策を講じることで、AIシステムのセキュリティを強化し、機密情報の保護が可能になります。

ディープフェイクによる詐欺

生成AIの急速な発展により、ディープフェイクと呼ばれる高度にリアルな偽の画像、動画、音声の作成が容易になり、これを悪用したなりすまし詐欺のリスクが急増しています。

人間の目では区別がつかないほど精巧な偽のメディアコンテンツが作成可能となったことが、この問題の根本の原因です。

具体的な事例として、実在の経営者の顔と声を完璧に再現した偽のビデオ通話による詐欺や、架空の人物画像を使用したSNSでのなりすまし、有名人の偽の音声を使用した詐欺的な広告などが報告されています。

重要な指示や取引の際には、複数の確認手段を用いるなど情報の真偽を慎重に確認するプロセスを確立したり、生体認証など複数の認証方法を組み合わせて、なりすましのリスクを低減するなどの対策を取る必要があります。

生成AIの活用では、上記のほかにもさまざまな問題点があります。

以下の記事では、生成AI自体・ユーザー側の問題点や解決策、事例を紹介していますので、ぜひこの機会にチェックしてください。

企業が生成AIを導入するにあたり、特に気をつけるべきセキュリティ問題

ここからは、企業が生成AIを導入するにあたり、特に気をつけるべきセキュリティ問題について紹介していきます。

・機密情報の漏えい
・不正確な情報の生成・拡散
・著作権侵害のリスク

上記3つのセキュリティ問題について、詳しく説明していきます。

機密情報の漏えい

企業が生成AIを導入する際、最も注意すべきセキュリティ問題のひとつが機密情報の漏えいリスクです。

AIシステムは入力された情報を学習データとして利用します。

従業員が業務効率化のために、意図せず機密情報やプライバシー情報をAIシステムに入力してしまうことで、機密情報が他のユーザーへの回答に含まれる危険性が出てくるのです。

たとえば、顧客の個人情報や企業の機密戦略をAIチャットに入力してしまい、その情報が競合他社の質問への回答に使用されてしまうような事態が想定されます。

対策法としては、AIに入力してはいけない情報の具体例を示したガイドラインの策定や、定期的なセキュリティ研修を実施することが重要です。

また、AIシステムの選定時には、データの取り扱いポリシーを十分に確認し、機密情報を保護できる仕組みを持つサービスを選ぶことも大切です。

これらの対策により、AIの利点を活かしつつ、セキュリティリスクを最小限に抑え、企業の信頼性を維持することができるでしょう。

不正確な情報の生成・拡散

企業が生成AIを導入する際に気をつけるべきセキュリティ問題として、不正確な情報の生成と拡散のリスクが挙げられます。

生成AIは学習データにもとづいて情報を生成するため、データの偏りや不完全さにより、誤った情報や偏見を含むコンテンツを作成する時があります。

たとえば、AIが生成した製品レビューに誤った情報が含まれており、事実確認をせず公開し、ソーシャルメディアで拡散されることで、企業の評判が著しく損なわれる可能性もあるでしょう。

また、AIが生成した市場分析レポートに偏った見解が含まれ、それにもとづいて誤った経営判断を下してしまうリスクも考えられます。

不正確な情報の生成や拡散リスクを抑えるためにも、AIが生成したコンテンツは公開前に必ず人間が確認する体制を整えたり、定期的にAIモデルの精度を評価し、必要に応じて再学習や調整を行うなどの対策を講じる必要があります。

著作権侵害のリスク

企業が生成AIを導入する際に直面するセキュリティ問題として、著作権侵害のリスクも挙げられます。

生成AIにコンテンツ作成を依頼する際、既存の著作物をそのままコピーして入力してしまうことで、表現と類似した出力を生成する可能性があります。

表現が類似したコンテンツを公開してしまうと、著作権侵害につながり、法的問題に発展するケースもあるでしょう。

たとえば、AIが生成した文章が著名な作家の文体と酷似していたり、AIが作成した画像が有名画家の絵画スタイルを模倣しているような場合が考えられます。

また、AIが生成した音楽が既存の楽曲と類似していると判断され、著作権侵害の疑いが生じる可能性もあります。

著作権侵害のリスクに対処するためには、著作権フリーのデータや適切にライセンスを取得したデータのみを使用したり、AIが生成したコンテンツであることを明示し、必要に応じて参考にした情報源を明記するなど透明性を確保することも大切です。

生成AIのセキュリティリスクに対し企業が取るべき対策

生成AIには、数多くのセキュリティリスクが存在します。

生成AIのセキュリティリスクを抑えるためにも、企業が取るべき対策例は以下の3つです。

・ガイドラインの整備
・徹底的な従業員の教育
・モニタリングと定期的な見直し

それぞれ詳細に説明していきます。

ガイドラインの整備

生成AIのセキュリティリスクに対処するために企業が最初に取るべき重要な対策は、明確なガイドラインの整備です。

生成AIのガイドラインには、AIに入力してはいけない情報の具体例を明記し、機密情報や個人情報の取り扱いに関する厳格なルールを設定しましょう。

たとえば、顧客データ、財務情報、未公開の製品計画などをAIに入力することを明確に禁止し、違反した場合の罰則も明示するべきです。

さらに、AIの出力結果を適切に引用する方法や、著作権に配慮した利用方法についても、具体的な指針を示す必要があります。

生成AIを利用する際の注意点や、禁止事項を明確に記載したガイドラインがあることで、社員は生成AIを安全に活用をすることができ、セキュリティリスクも最小限に抑えることができます。

徹底的な従業員の教育

企業ができる生成AIのセキュリティリスク対策として、従業員に対して徹底的な教育を実施する必要があるでしょう。

生成AIの特性や潜在的なセキュリティリスクを従業員が十分に理解していないと、意図せず機密情報を漏えいしたり、不適切な利用をしてしまう可能性があります。

具体的な取り組みとしては、定期的なセキュリティ意識向上セミナーの開催、生成AIの特性とリスクに関する実践的なワークショップの実施、オンライン学習プラットフォームを活用した自己学習プログラムの提供などが挙げられます。

また、部門別のカスタマイズされたトレーニングセッションや、最新のAI関連セキュリティ脅威に関する定期的な情報共有も効果的です。

このような包括的なアプローチにより、従業員の生成AI利用に関する理解が深まり、機密情報の漏えいリスクや不適切な利用を効果的に防ぐことができます。

モニタリングと定期的な見直し

生成AIのセキュリティリスクに対処するためには、継続的なモニタリングと定期的な対策の見直しが不可欠です。

AIの急速な進化に伴い、日々増え続けている新たなセキュリティリスクに対応するためにも、ガイドライン違反や不適切な利用が無いか、常に警戒を怠らない姿勢が重要となるでしょう。

具体的な取り組みとしては、利用ログの分析によるガイドライン違反の検出が挙げられます。AIの使用状況を詳細に追跡し、禁止行為がなされていないかの確認や、潜在的なリスクの早期発見に役立つはずです。

また、新たな脆弱性が発見された場合には、速やかにセキュリティパッチを適用し、システムの安全性を確保します。

AIの出力内容を定期的にサンプリング調査することで、生成されるコンテンツの質と安全性の確認も可能となります。

これにより、不適切な情報や潜在的な法的リスクを含む出力を事前に防ぐことができるでしょう。

セキュリティポリシーの年次レビューと更新も重要です。最新の技術動向や法規制の変更を反映させ、常に最適な対策を講じることが可能になります。

生成AIのセキュリティリスクを把握し、事前に対策した上で安全な社内導入を

生成AIは、仕事の効率を上げてくれる便利なツールではありますが、同時にセキュリティの問題や課題も数多く存在します。

生成AIを社内に導入する際は、事前にセキュリティリスクを把握し、ガイドラインの整備や定期的なモニタリングなど対策をしっかりと行いましょう。

生成AIのセキュリティリスクに備え、社内教育の体制が整えられていれば、社員全員が生成AIを安全かつ効果的な利用ができるようになり、会社全体の生産性は大きく向上するはずです。

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