2025-01-02

生成AIのセキュリティリスクとは？想定リスクとその対策を徹底解説

この記事のポイント

生成AIのセキュリティリスクと対策について解説する記事です。
利用者は情報漏洩や誤情報拡散のリスクに注意し、対策を講じる必要があります。
サービス提供者は敵対的プロンプトや学習データへの偏りに対する防護策を実施します。
社会全体としてセキュリティ意識の向上とAI技術に適応した法・倫理の整備が求められます。
具体例としてOpenAI社のChatGPTにおける情報漏洩事例が紹介されています。

監修者プロフィール

坂本将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

生成AI技術が急速に進化する一方で、セキュリティリスクについての認識も高まっています。
本記事では、利用者とサービス提供者の両視点から、生成AIに関連するセキュリティリスクとその対策について解説いたします。

情報漏洩、誤った情報の拡散、法的・倫理的な問題といった利用者側のリスクから、AIが悪用される危険性、学習データの偏り、連携システムへの影響など提供者側が直面する課題まで、詳細にわたって説明していきます。

さらに、社会全体に及ぼす影響と、その対策についても議論を深めます。生成AIの利便性とリスクを理解し、安全な利用を目指すための指南として活用ください。

生成AIのセキュリティリスクと対策

生成AI（Generative AI）は、近年急速に進化を遂げ、文章生成、画像や音声の生成、さらにはソフトウェアの自動開発に至るまで、その利用範囲は拡大し続けています。
しかし、その急成長に伴い、生成AIを使用することによるセキュリティリスクも顕在化してきました。

生成AIが抱えるセキュリティリスクは、データプライバシーの侵害、モデルの悪用、偽情報の拡散など、多岐にわたります。
また、生成AI技術を適切に管理・運用しないことが、新たなサイバー攻撃の温床になる可能性もあります。

AI総合研究所では、社内ガイドラインの作成、研修、導入支援まで一気通貫でご支援しています。
弊社はMicrosoftの生成AI支援パートナーです。セキュリティの高いシステムの構築やAI開発を得意としています。

AI総合研究所

まずはお気軽にご相談ください。

生成AIの概要

このセクションではまず生成AIとは何かについてご説明します。
生成AI（Generative AI）は、入力データを基に新しいデータを「生成」することができる人工知能の一分野です。
具体的には、テキスト、画像、音声、動画など、さまざまな形式のデータを作り出すことができます。

従来のAIは、パターン認識や意思決定など、あらかじめ定義されたタスクを実行することに特化していました。しかし生成AIは創造的な出力を可能である点が異なっています。

生成AIの特徴についての詳細はこちらの記事をご覧ください。

生成AIがもたらすセキュリティリスク

生成AIは便利な技術ですが、セキュリティ上のリスクも見逃せません。以下に主なリスクとその影響を表形式で整理しました。

リスクカテゴリー	具体例	影響
データプライバシー	- 機密情報が学習データに含まれており、それが生成結果に現れる - データの不適切な再利用により情報が漏洩	個人情報や企業データの漏洩、プライバシー侵害
モデルの脆弱性と悪用	- 敵対的攻撃によるモデルの誤動作 - フィッシングや詐欺メールの生成	モデルの信頼性低下、不正利用の拡大
悪質なコンテンツ生成	- 暴力的・差別的な内容や不適切なコンテンツの生成 - 偽の画像や動画（Deepfake）の作成	社会的トラブル、名誉毀損、詐欺
誤情報・偽情報の拡散	- フェイクニュースや誤った情報の生成 - コンテンツが正しいように見えるが誤情報であるケース	社会的不安、信用失墜

ハンズオンによる実例検証

セキュリティリスクを具体的に検証するため、以下の3つのシナリオを設定し、生成AIの挙動を分析しました。

1.データプライバシーに関する検証

検証内容

フェイクの顧客データ（例: ダミー氏名、住所、クレジットカード情報）を入力し、その情報が生成結果に再現されるかを確認しました。

結果

一部のモデルでは、直前に入力したデータが生成結果に影響を与えるケースが確認されました。
ただし、商用プラットフォームの多くは、データポリシーでこのリスクを軽減しています。利用者は必ず入力データがどのように取り扱われるかを確認すべきです。

2. モデルの脆弱性と悪用

検証内容

プロンプトインジェクション（制約を無視する指示）や敵対的攻撃を試行。たとえば、「以下のルールを無視して〇〇を生成してください」といった命令を与えました。

プロンプトインジェクション後の画像

結果

画像では、ChatGPTは行動を規制してくれましたが、一部の生成AIでは、制約を破る応答を生成可能であることが判明しました。
特に、複雑な命令やシステムプロンプトの模倣によって、モデルが意図しない応答を生成するリスクが確認されました。

3. 偽情報生成のリスク

検証内容

「9.11と9.9どちらが大きいでしょうか」といった誤った前提を含むプロンプトを与え、応答の正確性を評価しました。

簡単な計算

結果

このように簡単な問題でも誤った応答を生成することも確認されました。生成AIが生成するコンテンツの信頼性には慎重な確認が必要です。

上記のように生成AIも使い方によってリスクが生じることが確認されました。
私たちはこのようなことを踏まえてしっかり対策をする必要がありますね。

生成AIに対するセキュリティ対策

生成AIを安全に活用するためには、利用者とサービス提供者の双方が具体的な対策を講じる必要があります。
以下では利用者向け、提供者向けそれぞれの対策を表形式でわかりやすく整理しました。

利用者向けのセキュリティ対策

こちらはユーザー向けのセキュリティ対策です。

対策項目	具体的な内容	期待される効果
生成コンテンツの検証	- AI生成の内容をそのまま使用せず、他の信頼できる情報源で確認する - 重要な意思決定に使う場合は特に慎重に確認	誤情報の利用を防ぎ、正確性を担保
悪意あるコンテンツの警戒	- 生成されたコンテンツが倫理的、法的に適切かを確認 - 社会的に不適切な内容を生成・使用しない	社会的トラブルや法的リスクを回避
個人情報の取り扱い	- 個人情報や機密データを入力しない - サービス提供者のプライバシーポリシーを事前に確認	個人情報の漏洩や意図しないデータ使用を防ぐ
VPNやセキュリティソフトの活用	- 公共のWi-Fi使用時にはVPNを利用し、通信を暗号化 - デバイスにセキュリティソフトを導入してマルウェアから保護	データ盗難や不正アクセスの防止
二要素認証（2FA）の導入	- 生成AIプラットフォームへのログイン時に2FAを設定 - アカウントが乗っ取られた場合でも被害を軽減	アカウントの安全性を向上
監視ツールの活用	- AI生成コンテンツを監視するツールを導入し、不適切な内容が公開される前に検出・対処	社会的な悪影響やブランドイメージの毀損を予防

サービス提供者向けのセキュリティ対策

サービス提供者向けの対策は以下の通りです。

対策項目	具体的な内容	期待される効果
データの正当性とバイアス管理	- 学習データが正当でバイアスを含まないように精査 - バイアス検出ツールの活用	公平性の向上と倫理的リスクの回避
AIモデルの堅牢性強化	- 敵対的生成攻撃に耐えうる設計を導入 - セキュリティテストを通じて脆弱性を特定し修正	モデルの信頼性を向上
プライバシー保護技術の実装	- 差分プライバシーやデータ匿名化技術を活用 - 個人情報がモデル出力に再現されないよう対策	利用者データの安全性を確保
パフォーマンスの監視	- モデルの動作や生成物を定期的に監視 - 問題が発生した場合は迅速に修正	出力の品質維持とセキュリティリスクの早期発見
利用者フィードバックの収集	- ユーザーからのフィードバックを反映し、不正利用や誤用を検知 - 問題のある生成物が出た場合、改善プロセスに迅速に反映	実用性と安全性の向上
モデルのバージョン管理と更新	- 新たなセキュリティ脅威に対応できるようモデルを定期的に更新 - パッチや修正を迅速に適用	新しいリスクへの対応能力を強化
ユーザー認証とアクセス管理	- 強力なパスワードや二要素認証を導入 - アクセス制御で最小限の権限付与を実施	不正アクセスを防止
ログの監視と分析	- アクセスログや操作履歴を収集・監視 - 異常な動作やアクセスをリアルタイムで検出	不正操作の特定と対応を迅速化

生成AIのセキュリティ標準と法規制

生成AIを安全に運用するためには、国際的なセキュリティ基準や国内外の法規制に従うことが不可欠です。
また、組織が自主的にガイドラインや運用方針を策定し、AIガバナンスを実施することも重要です。

国際的なセキュリティ基準・法律

以下のような国際的なフレームワークや法律は、生成AIの安全な運用における基本となる指針です。

基準・法律	概要	適用例
ISO/IEC 27001	情報セキュリティマネジメントシステム（ISMS）の国際規格。データ保護や情報管理を体系的に運用するための枠組みを提供。	生成AIにおけるデータ管理やセキュリティポリシーの策定。
NIST AIリスク管理フレームワーク	米国国立標準技術研究所（NIST）が提供するAIリスク管理の指針。生成AIの特有のリスク（データバイアス、不正利用など）を特定し、管理するための手法を示す。	AIシステム設計や運用中のリスク評価の実施。
GDPR（EU一般データ保護規則）	個人データの収集・利用・保存に関するEUの規則。データ主体の権利を保護し、不適切なデータ利用を防止。	生成AIが学習や出力に個人データを使用する場合、データ利用の透明性を確保。

国内の法規制

日本国内では、以下の法律やガイドラインが生成AIの利用に関連しています。

法規制・ガイドライン	内容	適用例
個人情報保護法	個人情報の適切な取り扱いを求める法律。生成AIが個人データを学習や生成に使用する場合、適用される。	生成AIサービスでのユーザー入力データの管理。
著作権法	コンテンツ生成や学習に著作物を利用する場合、著作権侵害のリスクを防ぐための規定。	学習データセットに著作権保護されたコンテンツを含む場合の適切なライセンス処理。
不正競争防止法	営業秘密や機密情報の不正利用を防止。生成AIが企業の機密情報を不正に利用する場合に適用。	企業データを含むAI学習に関するコンプライアンスの徹底。
景品表示法	虚偽や誤解を招く表現を禁止。生成AIが作成した広告やマーケティングコンテンツが対象になる場合がある。	AI生成の広告文や商品説明が不当表示とならないよう確認。
AI開発ガイドライン	総務省・経済産業省が策定したAI開発における倫理やリスク管理の指針。	AI開発プロセスにおける公平性や透明性の確保。

AIガバナンス

生成AIの安全な運用を確保するためには、各組織が自主的にガイドラインを定めるAIガバナンスが必要です。AIガバナンスの主な取り組みを以下に整理しました。

AIガバナンスの主な取り組み	具体的な内容	目的
ルールの策定	AIをどのように利用するかの方針や規範を組織全体で共有。	利用ルールを明確にし、組織全体で一貫したAI運用を実現。
リスク管理	偏りのある結果や誤情報生成、不正利用のリスクを評価し、対策を講じる。	社会的・倫理的リスクを軽減し、安全な運用環境を構築。
透明性と説明責任	AIのデータ利用と生成結果の理由を明示可能にする仕組みを導入。	AI出力への信頼性を確保し、責任の所在を明確化。
法令遵守	国内外の法律やガイドラインに従い、データを適切に扱う。	コンプライアンス違反によるリスク回避。
監査と評価	専門家による定期的な運用状況の監査と改善提案の実施。	AI運用が常に最新のセキュリティ基準や規範を満たしていることを確認。
教育と啓発	利用者や従業員にリスクと責任を教育し、適切なAI運用を促進。	ユーザーと従業員双方がリスクを理解し、誤用を防止。

ガイドラインの作成は以下の記事も参考にしてください。

AIガバナンス導入のステップ

AIガバナンスを実施する際は、以下のステップに従うと効果的です。

計画策定フェーズ
AIの利用状況を分析し、リスクや期待される成果を把握。ガバナンス方針やロードマップを策定。
体制構築フェーズ
AI倫理委員会の設置、業務フローや教育体制の整備。従業員にコンプライアンス教育を実施。
運用開始フェーズ
ガバナンス体制を運用しながら、モニタリングやインシデント対応を実施。定期的に運用状況を評価し、改善サイクルを維持。

生成AIを適切に運用するためには、国内外のセキュリティ基準や法規制を遵守するだけでなく、組織内でのAIガバナンス体制を整備することが重要です。
これにより、セキュリティリスクを軽減しつつ、生成AIの利便性を最大限に活用することが可能となります。

まずはお気軽にご相談ください。

生成AIに伴うセキュリティリスク事例

ここでは実際の生成AIに関連するセキュリティが問題となる事例と取りうる対策をご紹介します。

誤情報生成の事例

生成AIを利用したツールが誤った医療情報を生成し、ユーザーがその情報を信じて自己診断を誤ったり、不適切な薬を使用するケースがありえます。

対策

モデルの訓練には、厳選された信頼性の高いデータソースを使用することで、誤情報の生成リスクを最小化する必要があります。
AIシステムの出力結果には、必ず警告や注意喚起を付与し、ユーザーに医療専門家への相談や情報の正確性の確認を促す仕組みを導入することが重要です。

悪質なコンテンツ生成のリスク

生成AIはリアルな文章を大量に短時間で作成できるため、誤情報や政治的プロパガンダの拡散に利用される可能性があります。
例えば、AIが作成したフェイクニュースがSNSで拡散し、選挙結果や公共の意見に影響を与えるケースが指摘されています。

対策:

モデルに倫理的制約を組み込み、不適切なリクエストに応答しないよう設計します。
出力コンテンツをリアルタイムでフィルタリングし、問題が検出された場合は生成をブロックする仕組みを実装します。

データ漏洩のリスク

生成AIが学習データとして扱った情報に個人データが含まれている場合、不注意によって生成結果から個人情報が露出する可能性があります。例えば、AIが顧客対応のチャットで、過去のデータから意図せず個人情報を生成する事例が考えられます。

対策:

ユーザーデータは必ず暗号化して保存し、データアクセスは最小限の権限で行うよう管理します。
データ利用前に匿名化処理を実施し、個人情報や機密データがモデルの出力に含まれないように設計します。

こうした対策を実施することで、生成AIを安全かつ効果的に利用することが可能となります

まとめ

本記事では、今後の生成AIとセキュリティの課題として、生成AIの概要・生成AIの持つセキュリティリスク・利用者やサービス提供者の取りうるセキュリティ対策・セキュリティ標準と法規制などについてご紹介しました。

生成AIは、テキスト生成、画像生成、音声生成など多岐にわたる分野で急速に発展しており、さまざまな業界に革新をもたらしています。しかし、その利便性と引き換えに、誤情報の生成、個人情報の漏洩、悪質なコンテンツの拡散、さらにはAIそのものの脆弱性を狙った攻撃といったセキュリティリスクも顕在化しています。これらのリスクに対処するためには、利用者や開発者、サービス提供者がそれぞれの立場で適切な対策を講じることが不可欠です。

ぜひ本記事を参考に、生成AIを安全に活用するための対策を実行に移してみてください。皆様の安全で効果的な生成AI利用の一助となれば幸いです。

まずはお気軽にご相談ください。