Gen AI のデータ セキュリティのナビゲート

ジェネレーティブ AI の急速な普及と急速な導入は、興奮と不安を巻き起こしています。この画期的なテクノロジーはさまざまな業界に大きな可能性を秘めていますが、データ セキュリティとプライバシーに関する懸念も大きくなっています。組織がジェネレーティブ AI の力の活用にさらに取り組むにつれて、倫理とセキュリティへの影響に対処することが最も重要になります。このブログでは、ジェネレーティブ AI が企業のセキュリティとプライバシーのコンプライアンスにもたらす複雑さについて説明し、これらの課題を解決するためのソリューションを紹介します。

Gen AIを理解する

ジェネレーティブ AI とは、既存のデータを単純に分析したり予測したりするのではなく、新しいコンテンツの作成に重点を置いた人工知能のカテゴリを指します。分類、認識、予測のタスクを担うことの多い従来の AI とは異なり、ジェネレーティブ AI モデルは大規模なデータセットでトレーニングされ、新しいコンテンツを生成します。リアルな画像の生成から、人間のようなテキスト、音声、ビデオの作成まで、潜在的な用途は無限に思えます。

約束と危険

生成 AI の将来性は、アートワークからテキストまで、膨大な量のコンテンツを驚異的なスピードと効率で作成できる能力にあります。ガートナーの調査によると、2027 年の約 50% から 1 年までにエンタープライズ GenAI モデルの 2023% 以上がドメイン固有になると予想されています。これは、業界全体で表現、イノベーション、自動化を促進する上で AI が極めて重要な役割を果たしていることを浮き彫りにしています。

しかし、生成 AI は、その潜在的な利点とともに、トレーニング データとモデルが誤って機密情報を記憶しないように保護することから、生成されたコンテンツの信頼性、ディープフェイク ビデオや誤情報などの悪用リスクに至るまで、倫理的およびプライバシーに関する重要な考慮事項を引き起こします。

以下のグラフは、IT エグゼクティブの Gen AI に対する懸念に関する Gartner の調査結果を示しています。また、外部でホストされている LLM および GenAI モデルを利用するとリスクが高まり、企業が GenAI セキュリティ制御に投資するようになると予測しています。

Gen AI 向けのデータ セキュリティのベスト プラクティス

ジェネレーティブ AI は刺激的な可能性を秘めていますが、セキュリティ上の特有の課題も伴います。Forrester の 2023 年のデータによると、AI に関するポリシーを実装している組織の AI 意思決定者の 53% が、さまざまな Gen AI アプリケーションをサポートするために AI ガバナンス プログラムを改善しています。ジェネレーティブ AI 開発でデータ セキュリティを確保するためのベスト プラクティスをいくつか紹介します。

• データの最小化: 生成 AI モデルのトレーニングに必要なデータのみを収集します。侵害の対象となる可能性のある不要なデータの保存は避けてください。実際のデータをモデルに入力する前に、データ マスキングや差分プライバシーなどの匿名化技術を使用します。
• 合成データを使用する: データ マスキングと合成データ生成を組み合わせることで、組織は機密情報を保護しながら統計特性を維持する人工データセットを作成できます。ガートナーは、合成顧客データに生成 AI を使用する企業が増加し、75 年までに 2026% に達すると予測しています。
• ポリシーとガバナンス: 生成 AI に関連する新たなリスクとセキュリティ上の課題に対処するために、組織内に包括的な社内ポリシーを作成します。ポリシーが作成されると、生成 AI テクノロジーの適切な使用を管理するポリシーが継続的に適用されます。
• コンプライアンス規制: AI 規制が進化するにつれて、EU AI 法、GDPR などの関連する産業法やプライバシー法について最新情報を入手し、実践が遵守されていることを確認してください。Forrester は、190 年に 2023 件を超える AI 関連法案が提出されると指摘しており、コンプライアンスへの重点が高まっていることが示されています。

ジェネレーティブ AI におけるデータ マスキングのユースケース

データマスキング 生成 AI の分野でプライバシーとセキュリティを保護するための重要な戦略です。データ マスキングが生成 AI の文脈で最も重要な理由は次のとおりです。

• プライバシーと機密性の保持: データ マスキングは、識別可能な属性をランダムなトークンまたは仮名に置き換えることで、生成 AI モデルのトレーニング データセットを匿名化します。これにより、組織は個人のプライバシーを保護しながら、モデルがデータ内の基本的なパターンを学習できるようになります。
• 統計的に健全な AI トレーニング データ: データ マスキングは、機密情報を保護しながら、元のデータセットの統計特性とパターンを保持します。これにより、生成された合成データが多様なサンプルを反映し、偏りのない倫理的な AI 結果が促進されます。
• サードパーティとのコラボレーションを保護: Gen AI の台頭により、データ共有の増加、非公開の企業データやサードパーティ ソフトウェアのセキュリティへのリスクに対する懸念が高まっています。Gen AI API を搭載した侵害されたサードパーティ アプリは、不正アクセスを許可する可能性があります。
• 規制コンプライアンスの強化: トレーニングにマスクされたデータを使用することは、データ プライバシーと責任ある AI 開発への取り組みを示すものです。たとえば、EU AI 法 2023 は、責任ある AI 実践の世界的な受け入れを強調しています。

生成 AI のデータ マスキングにおける重要な課題は、実用性の維持とプライバシーの保護の間で適切なバランスをとることです。準同型暗号化や合成データ生成などの高度なマスキング手法は、機密情報を隠したまま元のデータの統計的特性を保護することで、このバランスの実現に役立ちます。

結論として、ユーザーは利便性と革新性を優先するかもしれませんが、組織は機密情報が悪意のある人の手に渡らないようにデータセキュリティの原則を遵守する必要があります。次のようなデータセキュリティソリューションを使用して、生成AIの時代に完全性、プライバシー、セキュリティの原則を遵守する接続を確立するよう努めましょう。 SOLIXクラウドデータマスキング 倫理的な配慮と調和しながらイノベーションが繁栄する未来を確保するため。