AIセキュリティとは、人工知能のシステム、モデル、データを、サイバー脅威、改ざん、悪用から守るための戦略、ツール、プラクティスを指します。組織はAIを重要な業務に統合していく中で、データの整合性を維持し、データ保護およびプライバシー規制を遵守し、顧客の信頼を守るために、こうしたシステムを保護していく必要があるのです。
この記事では、AIセキュリティの内容と、それがAIおよびデータシステムをどのように保護するかを説明し、堅牢で耐障害性のあるAIインフラを構築するためのベストプラクティスについて、その概要をいくつかお伝えします。
AIセキュリティの解説
現在、企業のワークフローへのAI導入は急速に進んでおり、AIを狙うハッカーにとっては攻撃対象範囲が拡大しています。これらの脅威の攻撃者は、トレーニングデータやモデルロジック、コネクテッドシステムの脆弱性を悪用して、有害な結果を生成したり、機密情報を抽出したりする可能性があります。AIセキュリティとは、機械学習モデル、エージェント、アルゴリズム、データパイプラインといった人工知能システムを、不正アクセス、データ侵害、敵対的攻撃、モデルの改ざんから保護することです。
AIは、現代のサイバーセキュリティにおいて二重の役割を担っています。保護すべきターゲットであると同時に、セキュリティチームを支援する防御者でもあるのです。攻撃者がモデルデータを破壊したり持ち出したりしようとする一方で、防御側はAIそのものを活用してこうした脅威を検知し対応することができます。例えば、セキュリティにおいてAIを活用した異常検知機能は、従来のシステムよりもはるかに早くバックアップ環境におけるランサムウェアの活動兆候を検知できるため、セキュリティチームは被害が拡大する前に影響を受けたアセットを隔離し、復旧にとりかかることができます。
効果的なAIとデータセキュリティの維持は、AIデータを保存、処理、分析する全システムに対して継続的な可視性を確保できるかどうかにかかっています。ここで重要になるのが、データセキュリティ態勢管理です。AIセキュリティチーム（およびAIヘルパー）は、機密情報を特定し、データアクセスを監視して、問題が深刻化する前にリスクを報告する必要があります。
AIとデータセキュリティがこれまで以上に重要な理由
組織は、カスタマーサービス、ソフトウェア開発、金融、セキュリティ運用など、あらゆる分野でAIチャットボットやAIアシスタントを導入しており、そうした新しいモデル、エージェント、データパイプラインはすべて潜在的な脆弱性となります。公開APIは、認証情報やトークンの漏洩につながる可能性があります。セキュアでないモデル訓練環境は、データ汚染を招きます。過剰な権限を付与されたエージェントが、権限昇格やラテラルムーブメントの機会を生み出すこともあります。大規模言語モデルアプリケーションに向けたOWASP Top 10は、プロンプトインジェクション、トレーニングデータポイズニング、サプライチェーンの脆弱性、モデルサービス拒否攻撃など、企業がAIシステムを構築および統合する方法に起因する脅威に警鐘を鳴らしています。
最近の調査が、その緊急性を裏付けています。IBMの2025年データ侵害のコストに関する調査レポートによると、世界の平均漏洩コストは444万ドルと推定されており、AI導入に関するガバナンスの問題点が浮き彫りになっています。また、セキュリティ保護されていないAIシステムは、データの機密性にとどまらず、さらに多くの脅威をもたらします。自動意思決定を行うモデルが改ざんされた場合、あるいはトレーニングデータに不正なレコードが含まれていた場合、そのモデルは不規則な結果や誤った結果を生成し、その追跡は困難になります。
企業はAIシステムを高価値資産として扱うべきです。具体的に言うと、AIシステムを可視化するために計測を行い、初期設定の段階からアクセスを制限し、ドリフトや悪用を常に監視する必要があるのです。
AIセキュリティの主要コンポーネント
AIセキュリティは複数レイヤーにわたっており、そこには個々のAIモデルの保護だけでなく、それらを支えるシステムやデータの管理も含まれます。それぞれの領域には、独自の攻撃ベクトルと防御戦略があります。
モデルセキュリティとは、盗難、改ざん、モデルの挙動を操作する敵対的な入力からAIモデルを保護することです。攻撃者はモデルのリバースエンジニアリングを試みたり、出力を変化させる悪意のあるデータを注入したりする可能性があります。組織は、暗号化、モデルの整合性の監視、定期的な堅牢性テストを通じてAIモデルを保護する必要があります。
データセキュリティは、暗号化、厳格なアクセス制御、継続的なデータ検証を通じて、トレーニングデータと推論データの機密性と整合性を維持することに重点を置いています。強力なデータ保護の実施は、プライバシー規制の遵守や機密情報の漏洩防止にも役立ちます。
エージェントセキュリティは、エンタープライズシステム内で動作する自律型エージェントやAI搭載エージェントのリスクに対処します。これらのエージェントは、メモリポイズニングや権限昇格、ロジック操作に対して脆弱性を抱えている可能性があります。AIエージェントを保護するには、実行時の動作を監視し、最小限の権限を適用し、予期しない、望ましくない、または悪意のあるエージェントアクティビティをロールバックする機能を実装する必要があります。
インフラストラクチャセキュリティは、AIテクノロジーのトレーニング、展開、運用に使用されるパイプライン、API、コンピューティング環境といった、より広範なエコシステムを保護します。インフラストラクチャに対する一般的なリスクは、クラウドの設定ミスやパッチ未適用の依存関係、公開されたエンドポイントに起因します。ゼロトラストアクセスポリシーと自動構成管理を適用することで、これらの脆弱性を軽減できます。
ガバナンスとコンプライアンスは、AIの使用をGDPR、NIST AIリスク管理フレームワーク、ISO 42001などのフレームワークに適合させます。組織は、明確な監視と監査可能な制御により、モデルのライフサイクルリスクを管理し、規制上の説明責任を維持できます。
AIを保護するための効果的なプログラムは、これらのコンポーネントを統合プラットフォームに組み込みます。例えばRubrik Security Cloudは、ハイブリッド環境にわたってデータ保護、脅威の監視、復旧オーケストレーションを提供します。 またRubrik Agent Cloudと組み合わせることで、データ保護だけでなく、AIエージェントの行動をエンドツーエンドで観察・管理し、エージェントによる有害な行動を防止できます。
| AIセキュリティエリア | 共有の脅威 | 防御例 |
| トレーニングデータ | ポイズニング攻撃 | データ検証、異常検知 |
| モデル | 敵対的入力 | モデルの堅牢性テスト |
| AIエージェント | 過剰な権限アクセス | 最小権限アクセス、ガードレール |
| API | 不正アクセス | トークンベースの認証 |
| インフラストラクチャ | クラウドの設定ミス | ゼロトラストアクセスポリシー |
表1. 典型的なAIセキュリティの脅威とその防御策
AIシステムのセキュリティ確保のためのベストプラクティス
AIシステムのセキュリティを確保するには、AIライフサイクル全体を通じてデータ、モデル、インフラストラクチャを保護する継続的な制御が必要です。以下のベストプラクティスは、リスクの軽減とレジリエンスの強化に役立ちます。
モデルとデータへのアクセスにゼロトラストポリシーを適用します。人間であれマシンであれ、インタラクションはすべて、検証されるまで信頼できないものとして扱います。認証、認可、セグメンテーションをきめ細かに設定することにより、攻撃者によるラテラルムーブメントや過剰なアクセス許可を阻止できます。
すべての機密データセットとモデル成果物を暗号化します。暗号化はトレーニングデータと推論データの両方を保護し、環境が侵害された場合のデータ漏洩や盗難のリスクを軽減します。強力な鍵管理を使用し、定期的に鍵をローテーションすることで、データの機密性を維持します。
AIモデルとエージェントの挙動を継続的に監視し、ドリフトや異常がないか確認します。出力、パフォーマンス、意思決定ロジックの逸脱を追跡することで、ポイズニングや改ざんの兆候を早期に発見できます。AI駆動型のオブザーバビリティツールは、不規則性をリアルタイムで検出し、セキュリティチームが新たな脅威をより迅速に把握できるようにします。
セキュリティ分析にAIを活用し、リアルタイムの脅威検知を実現します。機械学習と異常検出により、従来のルールベースの監視よりも迅速に、ランサムウェアのアクティビティ、データの持ち出し、権限の不正利用を特定できます。
レッドチーム演習と敵対的シミュレーションを用いてモデルとエージェントをテストします。定期的なストレステストにより、モデルロジック、トレーニングデータ、アクセス制御の脆弱性を、攻撃者が発見する前に発見できます。
トレーニングデータソースを管理し、バイアス、ポイズニング、データ漏洩を防止します。データセットの明確な管理の連鎖を確立し、ハッシュ化と検証を通じて整合性を検証します。
復旧計画を策定し、AIモデルまたはエージェントが意図しない、あるいは有害なアクションを実行した場合に備えます。インシデントプレイブックには、隔離手順、ロールバック手順、そして安全なモデル状態の復元方法を記載しておく必要があります。
これらのベストプラクティスの多くは、AI環境セキュリティの確保に対するRubrikのアプローチと一致しています。Rubrikは、データ保護、脅威分析、サイバーリカバリーを統合し、組織がAIライフサイクルのあらゆるフェーズで制御を維持できるようサポートします。
AIがセキュリティ運用を強化する方法
AIと機械学習は、現代の企業を守る上で不可欠な要素となっています。AIのテクノロジーは、大量のデータを人間のアナリストよりもはるかに迅速かつ正確に処理することで脅威を検知、予測し、深刻な被害がもたらされる前に組織が対応できるようサポートします。セキュリティにAIを活用した機能には、次のようなものがあります。
AI駆動型の脅威検出機能は、ランサムウェアや不正データ持ち出し、権限の乱用を示唆するバックアップデータや本番データの異常を特定します。機械学習モデルが過去のパターンを分析し、従来のツールでは見逃されがちな異常な暗号化速度やファイルの変更、データアクセスの急増を検知します。
予測分析と行動モデリングにより、セキュリティチームは攻撃に対応するのではなく、攻撃を事前に予測できるようになります。AI搭載プラットフォームが、通常のユーザーとシステムの行動を学習することで、内部脅威やランサムウェア活動の初期兆候を示す逸脱を認識します。
データの保護とリカバリーにおけるAIは、受動的な監視の域を超えて進化しています。例えば、Rubrikの生成AIコンパニオンRubyは、Rubrik Security Cloudを拡張することで、異常の検知、脅威の評価、リカバリーワークフローのガイドをサポートしています。Microsoft Azure OpenAIを基盤とするRubyは、Rubrikのセキュアな環境内で動作するため、顧客データがプラットフォーム外に流出することも、外部モデルをトレーニングすることもありません。
AIセキュリティにおいて重要な問題は、あらゆるAIセキュリティツールが透明性と倫理性を持って導入されなければならないということです。セキュリティチームは、AIの意思決定がどのように行われるかを文書化し、トレーニングデータをバイアスや汚染から守り、人間による監視を維持する必要があります。組織は、責任を持ってAIポリシーを遵守すれば、進化するプライバシーおよびサイバーセキュリティ規制に適合しつつ、全体的なセキュリティ態勢を強化することができます。
次の一歩
企業がレジリエンスを高めたいのであれば、AIツールのセキュリティ確保は不可欠です。AIがビジネスの運営方法に変革を起こしている今、組織は脅威を予測し、あらゆるレイヤーで機密情報を保護できる、インテリジェントでゼロトラストに準拠した管理手法を用いて、モデル、データ、インフラストラクチャを守る必要があります。
現代のセキュリティには、事後対応型の防御を超えた、あらゆるAIシステムに対する継続的な保護と復旧が求められています。RubrikのAI搭載セキュリティソリューションは、データ保護、脅威検知、サイバーリカバリーを単一プラットフォームに統合し、進化するリスクに対する組織のレジリエンスを維持します。詳細やエキスパートへのご相談は、Rubrikまでお問い合わせください。