生成AIのセキュリティリスクと対策戦略｜プロンプトインジェクションから機密情報漏洩まで包括的な防御手法

プロンプトインジェクション攻撃

悪意のある入力により、AIモデルの動作を不正に操作する攻撃手法です。システムプロンプトの無効化や、意図しない出力の生成により、業務プロセスに悪影響を及ぼす可能性があります。

機密情報・個人情報の漏洩リスク

業務で使用するプロンプトに含まれる機密情報が、AIサービス提供者のサーバーに送信され、意図せず学習データに組み込まれるリスクがあります。特に顧客情報や営業秘密の取り扱いには注意が必要です。

ハルシネーション（幻覚）による誤情報

生成AIが事実と異なる情報を自信を持って出力する現象により、誤った意思決定や不適切な業務処理が発生するリスクがあります。特に重要な業務判断に使用する際は、出力内容の検証が不可欠です。

サプライチェーン攻撃

AIモデルやライブラリに悪意のあるコードが含まれている場合、システム全体のセキュリティが脅かされます。信頼できるソースからのモデル取得と、定期的なセキュリティ監査が重要です。

アクセス制御とデータガバナンスの課題

生成AIツールの無秩序な利用により、データガバナンスが崩壊するリスクがあります。誰がどのようなデータをAIに入力できるかの管理が、組織全体のセキュリティに直結します。

入力検証とサニタイゼーション

ユーザー入力に対して厳格な検証を実施し、システムプロンプトを改変しようとする試みを検出・防御します。特殊文字やコマンドパターンのフィルタリングにより、攻撃の成功率を大幅に低減できます。

• 特殊文字のエスケープ処理
• プロンプトテンプレートの固定化
• 入力長制限の実装
• 禁止ワードリストの管理

権限分離とコンテキスト分離

システムプロンプトとユーザー入力を明確に分離し、それぞれに異なる権限レベルを設定します。これにより、ユーザー入力がシステムの動作を不正に変更することを防ぎます。

出力検証とフィルタリング

生成された出力に対して、期待される形式や内容から逸脱していないかを検証します。異常な出力パターンを検出した場合は、自動的にブロックまたは警告を発する仕組みを構築します。

監査ログとアラート機能

すべてのプロンプトと応答を記録し、異常なパターンを検出できる監視体制を構築します。攻撃の兆候を早期に発見し、迅速な対応を可能にします。

データ分類とアクセス制御

組織内のデータを機密レベルに応じて分類し、生成AIへの入力可否を明確に定義します。高機密データについては、AIへの入力を完全に禁止するか、特別な保護措置を講じます。

• データ分類ポリシーの策定
• 役割ベースのアクセス制御（RBAC）
• データ利用承認フローの構築
• 機密データの自動検出・遮断

プライベートAI環境の構築

機密性の高い業務では、オンプレミスまたはプライベートクラウド上に独自のAI環境を構築します。これにより、データが外部に流出するリスクを根本的に排除できます。

データマスキングと匿名化

生成AIに入力する前に、個人情報や機密情報を自動的にマスキングまたは匿名化する仕組みを実装します。必要に応じて、出力後に元のデータに復元する機能も提供します。

利用規約とコンプライアンス管理

使用するAIサービスの利用規約を詳細に確認し、データの取り扱いに関する条項を把握します。必要に応じて、エンタープライズ向けの特別契約を締結し、データ保護を強化します。

AIガバナンス体制の確立

AI利用に関する明確なポリシーとガイドラインを策定し、組織全体に浸透させます。利用可能なAIツール、使用可能なデータ、禁止事項などを明文化し、定期的に更新します。

従業員教育とセキュリティ意識向上

生成AI特有のリスクについて、全従業員に対する継続的な教育を実施します。実際の攻撃事例や被害事例を共有し、セキュリティ意識の向上を図ります。

インシデント対応体制の整備

AIセキュリティインシデント発生時の対応フローを明確化し、迅速な初動対応を可能にします。定期的な訓練により、実際のインシデント発生時の対応力を向上させます。

継続的なリスク評価と改善

新たな脅威や攻撃手法の出現に対応するため、定期的なリスク評価を実施します。最新の脅威情報を収集し、防御策を継続的に改善していく体制を構築します。