AIセキュリティ

AIセキュリティ（AI Security）は、現代のサイバーセキュリティにおいて最も重要なテーマの一つです。AIセキュリティには「AIを活用したセキュリティ対策（AI for Security）」と「AIシステム自体のセキュリティ（Security of AI）」の2つの側面があり、両方の理解が不可欠です。

AI for Security：防御へのAI活用

膨大なログデータの分析、マルウェアの検知、不審な振る舞いの特定などにAI（機械学習・ディープラーニング）を活用するアプローチです。人間では処理しきれない量のデータを高速に分析し、パターン認識によって既知の攻撃だけでなく、未知の攻撃（ゼロデイ攻撃）の兆候を検知することが期待されています。

主な活用領域

• UEBA（User and Entity Behavior Analytics）：ユーザーやシステムの通常の行動パターンを学習し、異常を検知
• マルウェア検知：ファイルの特徴を機械学習で分析し、未知のマルウェアを識別
• フィッシング検知：メールの文面やURL、添付ファイルをAIで分析
• SOAR（Security Orchestration, Automation and Response）：AIを活用したインシデント対応の自動化

Security of AI：AI自体の保護

AIモデルそのものを攻撃から守ることも重要な課題です。以下のような攻撃手法が知られています：

データポイズニング（Data Poisoning）

学習データに意図的に汚染されたデータを混入させ、AIモデルの判断を歪める攻撃です。例えば、スパムフィルターの学習データに大量の正常なメールをスパムとしてラベル付けすることで、フィルターの精度を低下させます。

敵対的サンプル（Adversarial Examples）

人間には知覚できない微小なノイズを入力データに加えることで、AIを騙す攻撃です。例えば、停止標識の画像にわずかな改変を加えることで、自動運転車のAIに速度制限標識と誤認識させることが可能です。

プロンプトインジェクション

生成AIの普及に伴い、新たな攻撃手法として注目されています。不適切な入力（プロンプト）を与えることで、AIの制限を回避させたり、機密情報を漏洩させたりする攻撃です。企業がChatGPTなどのLLMを業務に活用する際には、特に注意が必要です。

今後の展望

AIとサイバーセキュリティの関係は「攻撃者もAIを活用する」という形で複雑化しています。AIを使った自動化された攻撃ツール、ディープフェイクを使ったソーシャルエンジニアリング、AIによる脆弱性発見などが現実の脅威となっています。防御側もAIの活用を進めると同時に、AI固有のリスクを理解し、適切な対策を講じることが求められます。