生成AIセキュリティ

大規模言語モデル (LLM) を活用した生成 AI には、企業やエンド ユーザー向けのさまざまなアプリケーションがあります。しかし、LLM では、プライバシーとセキュリティが解決しなければならない重要な課題となっています。たとえば、人気のコード生成ツールが、トレーニング データセットの一部である機密性の高い API キーやその他のコード スニペットを出力することが判明しました。これ以外にも、AI モデルが誤ってプライベート データを出力した例が数多くあります。

導入が進むにつれて、企業は意図せず独自のデータをパブリック LLM に公開するリスクにさらされることになります。こうした脅威に対処するには、企業は進化するテクノロジーに合わせてセキュリティ戦略を適応させる必要があります。このブログでは、生成 AI セキュリティの重要な側面を探り、企業とユーザーを保護する方法についての洞察を提供します。

LLM によるデータプライバシー

生成 AI モデルは、インターネット、ウィキ、書籍、画像ライブラリなど、さまざまなソースからの膨大な量のデータでトレーニングされます。モデルのトレーニング プロセス中に監視が不十分な場合、個人を特定できる情報 (PII)、著作権で保護されたデータ、個人の医療情報 (PHI) などの個人データが AI モデルに取り込まれることが多く、意図的な同意なしに個人情報を侵害するモデル出力につながることがよくあります。これにより、プライバシーに関する重大な懸念が生じます。

• データ収集と同意: 生成型 AI が主流になりつつある中、モデルのトレーニングに使用するデータセットの管理は極めて重要です。過去には、消費者向けの人気のある LLM が著作権を侵害した事例がいくつかありました。これは、LLM をトレーニングするためにデータを入力する前に適切な同意が得られなかったことを示しています。AI モデルのトレーニングに使用するデータが適切な同意を得ながら倫理的に収集されるようにすることが重要です。
• データの最小化: データの最小化には、企業が個々のサービスを提供するために必要なデータのみを収集して処理することが含まれます。LLM の場合、モデルのパフォーマンスと精度に不可欠なデータのみを使用することが重要です。さらに、AI はクエリに直接対応するデータのみを取得できるようにする必要があります。
• 匿名化と匿名化: トレーニング データセットに、後で権限のない人物からのクエリによって侵害される可能性のある個人を特定できる情報が含まれていないことを確認することが重要です。 機密データの検出 機密データが隠された状態を保つためにマスキング ツールを使用する必要があります。

データセキュリティ: AI モデルと出力の保護

生成 AI 実装のセキュリティを確保するには、データ ガバナンスとデータの全体的な処理方法に主眼を置いた多分野にわたるアプローチが必要です。生成 AI セキュリティを検討する際の主要な側面をいくつか紹介します。

• モデルのセキュリティ: AI モデルを不正アクセス、改ざん、盗難から保護することは、悪用を防ぎ、知的財産を保護するために重要です。
• 出力フィルタリング: AI 生成出力の整合性を維持するために、有害、偏向、または不適切なコンテンツの生成を防ぐコンテンツ モデレーション システムを実装する必要があります。
• 敵対的攻撃: AI 出力を操作したり、モデルから機密情報を抽出したりするように設計された入力に対する防御を開発することは、継続的な課題です。

コンプライアンス環境のナビゲート

生成 AI の採用が拡大するにつれ、それを取り巻く規制の監視も強化されます。LLM は、GDPR、CCPA などのデータ プライバシー規制の変更に準拠する必要があります。忘れられる権利やデータ ポータビリティなどの義務を強制することは、AI モデルに特有の課題をもたらします。

規制の枠組みは絶えず進化しており、AI に焦点を当てた新しい規制が生まれています。生成 AI と AI に投資する企業は、規制に準拠した運用を行うためにこれらの規制に注意する必要があります。企業はこれらのガイドラインに従い、透明性と公平性を維持し、倫理的な AI 実践を実現する必要があります。

生成AIへのアクセスの脅威

生成 AI の実装を混乱させる可能性のある主な脅威をいくつか示します。

• APIセキュリティ： AI モデル API に強力な認証とレート制限を実装することは、不正使用や不正アクセスを防ぐために不可欠です。
• 即時注入: AI の動作を操作したり、モデルから機密情報を抽出したりするために設計された悪意のある入力は、安全を確保するために精査する必要があります。
• モデル反転攻撃: モデル出力を分析して、攻撃者がトレーニング データを再構築するのを防ぐ技術を開発します。

閉じた思考

生成 AI が進化し続けるのに伴い、セキュリティ アプローチも進化する必要があります。組織は、データ プライバシーの懸念に対処し、堅牢なセキュリティ対策を実装し、規制遵守を確保し、新しいアクセスの脅威から保護することで、リスクを最小限に抑えながら生成 AI の力を活用することができます。重要なのは、情報を入手し、新しい課題に迅速に適応し、AI の開発と展開におけるセキュリティと倫理の文化を育むことです。

Solix セキュリティおよびコンプライアンスのアプリケーション スイートは、組織が高度な攻撃や脅威からデータを安全に保つのに役立ちます。 Solix データマスキング, 機密データの検出, 消費者データのプライバシー ツールは、機密データを保護し、不正アクセスを防止することで、組織がデータ環境の安全性、セキュリティ、コンプライアンスを確保するのに役立ちます。

Solixのセキュリティとコンプライアンスの詳細については、当社の製品ページをご覧ください。

著者について

こんにちは！私はSolix Technologiesの製品マーケティング担当シニアエグゼクティブ、Haricharaun Jayakumarです。私の主な関心は、データと分析、データ管理アーキテクチャ、エンタープライズ人工知能、およびアーカイブです。ハイデラバードのICFAIビジネススクールでMBAを取得しました。Solix Enterprise Data LakeとEnterprise AIの市場調査、リードジェネレーションプロジェクト、製品マーケティングイニシアチブを推進しています。データとビジネスに関すること以外では、音楽を聴いたり演奏したりすることも時々楽しんでいます。よろしくお願いします！