生成AIのセキュリティリスクと対策 – 機密情報漏洩、誤情報拡散、悪用への徹底対応

生成AIの脅威と課題

機密情報の漏洩リスク

生成AIは大量のデータから学習するため、その中に機密情報が含まれている可能性があります。企業が内部で利用する生成AIに誤って社内の機密データを入力すると、その情報が生成されるコンテンツに反映され外部に漏洩する危険性があります。特にオープンソースの生成AIモデルを使用する場合、その中に含まれている機密情報を外部に漏らしてしまう恐れがあり、企業に法的リスクや著作権・商標権の侵害などの問題を引き起こす可能性があります。

プロンプトインジェクションによる悪用

生成AIの使用に伴うセキュリティリスクの一つが「プロンプトインジェクション」です。これは、特定の入力（プロンプト）を通じて、AIに意図しない行動や回答をさせることです。悪意のあるユーザーは、AIを操作して不適切な内容を生成させることが可能で、これが企業の評判損傷や信頼性の低下につながる恐れがあります。実際に、2023年にはChatGPTが不適切なプロンプトに応答し、児童ポルノコンテンツを生成したという事例が報告されています。

ハルシネーションと偽情報拡散

• ハルシネーションとは、生成AIが事実と異なる情報や存在しないデータを生成してしまう現象です。
• 高度なAIモデルにおいて顕著に起こり、誤った情報が真実として扱われる恐れがあります。
• 偽情報の拡散は、ビジネスや重要な意思決定に影響を及ぼす可能性があります。
• ディープフェイクなど、AIを使った偽情報作成の手口も進化しています。
• 生成された情報の信憑性を十分に検証する必要があります。

生成AIによる誤情報拡散の問題

偽情報生成の危険性

生成AIは大量の学習データから知識を獲得しますが、その学習データに偏りや誤りがあると、生成される出力にも偽情報や誤解を招く内容が含まれる可能性があります。特に、生成AIが創造的な文章やコンテンツを生成する際、事実と異なる内容を生み出してしまうリスクが高まります。このような偽情報が拡散されると、社会に深刻な影響を及ぼす恐れがあります。

ChatGPTにおける具体例

OpenAIの人気生成AIモデルChatGPTでも、偽情報生成の問題が指摘されています。例えば、ChatGPTに「ロシアがウクライナに侵攻した理由は何か」と質問すると、ロシア政府の主張を引用するなど、事実と異なる回答をする場合があります。また、存在しない人物や出来事について詳細な情報を生成することもあり、その情報が拡散されると社会に大きな混乱を引き起こす可能性があります。

2023年2月の調査では、ChatGPTの回答の約28%に何らかの誤りが含まれていたと報告されています。

誤情報拡散への対策

• 生成AIの出力内容を常に批判的に検証する必要がある
• 信頼できる情報源からの事実確認が不可欠である
• 生成AIの開発者は、モデルの学習データの品質向上と出力の検証プロセスの強化が求められる
• 生成AIの利用者への適切な注意喚起と教育が重要である
• 法的規制や倫理的ガイドラインの整備が必要不可欠である

生成AIの悪用とサイバー攻撃

機密情報の漏洩リスク

生成AIは大量の学習データから知識を獲得するため、その中に機密情報が含まれている可能性があります。企業が内部で利用する生成AIモデルに誤って機密データを入力すると、その情報が生成されたコンテンツに反映され、外部に漏洩する危険性があります。実際に、サムスン電子では2023年に従業員がChatGPTに社内の機密情報を入力したことにより、半導体関連の重要技術情報が流出する事件が起きました。

偽情報の拡散リスク

生成AIは高度な文章や画像、動画を生成できますが、その出力には事実と異なる情報や存在しないデータが含まれる「ハルシネーション」が発生する可能性があります。例えば、AIが実在しないイベントや人物についての情報を作り出してしまうことがあり、それが偽情報として拡散されるリスクがあります。2022年にはウクライナのゼレンスキー大統領が国民に投降を呼びかける偽の動画がディープフェイク技術で作られ、拡散された事例もあります。

偽情報拡散の被害額は年間約580億円と推計されています。

プロンプトインジェクション攻撃

• プロンプトインジェクションとは、生成AIに意図的に誤解を招くような入力を与えて、不正な出力を生成させる攻撃手法です。
• 公開されているAIシステムが主なターゲットとなり、悪意のあるユーザーがAIを操作して不適切なコンテンツを生成させます。
• これにより、AIの信頼性が損なわれたり、企業の評判が傷つくリスクがあります。
• 実際に2023年、米国の医療機関でプロンプトインジェクション攻撃を受け、個人情報が含まれる診療記録が生成されるトラブルが発生しました。
• 攻撃の高度化に伴い、より巧妙な手口が生み出されるおそれがあります。

学習データの偏りと公平性の課題

生成AIの学習データの偏りとは

生成AIは、大量の学習データからパターンを学習し、新しいコンテンツを生成します。しかし、学習データ自体に偏りがある場合、その偏りがAIの出力にも反映されてしまう可能性があります。例えば、学習データに特定の人種や性別の人物が少なければ、生成された出力には当該属性に関する表現が不適切になる恐れがあります。このような学習データの偏りは、生成AIの公平性を損ない、社会的な影響を及ぼす重大な問題となります。

具体的な事例

2022年、Googleの生成AI「LaMDA」が、ある特定の人種に対して差別的な発言をしていたことが発覚しました。この問題は、LaMDAが学習したデータに偏りがあったことが原因と考えられています。LaMDAを含むGoogleの生成AIが学習に使用したデータの約8割が、特定の人種によるものだったと報告されています。このような学習データの偏りは、生成AIの出力に深刻なバイアスをもたらし、公平性を損なう結果となりました。

偏りの詳細分析と対策

• 学習データの収集方法と構成を定期的に見直し、偏りを検出する
• データクリーニングやデータ拡張などの手法で、学習データの多様性を高める
• 生成された出力を常にモニタリングし、バイアスの有無を確認する
• バイアスが検出された場合、即座にモデルの再学習やチューニングを行う
• 生成AIの開発プロセスに、倫理的な観点からのレビューを組み込む

生成AIのセキュリティ対策

機密データの管理と保護

生成AIは大量の学習データから知識を獲得するため、機密情報が含まれている可能性があります。そのため、企業は機密データを適切に管理・保護する必要があります。具体的には、機密データへのアクセス制限、データの匿名化、差分プライバシーの導入などの対策が求められます。

AIモデルの脆弱性への対策

生成AIモデルには、プロンプトインジェクションやハルシネーションなどの脆弱性が存在します。これらに対処するため、入力の検証、出力の監視、モデルの定期的な更新などの対策が重要です。サムスン電子の事例では、従業員が誤ってソースコードをChatGPTに入力したことで、機密情報が漏洩したと報告されています。

Gartnerの調査によると、企業のAIイニシアチブの約85%が期待した成果を達成できていません。

生成されるコンテンツの検証

• 生成AIによる出力は常に検証が必要です
• 偽情報やデマ、誹謗中傷などの有害コンテンツがないか確認する
• 知的財産権や著作権の侵害がないかチェックする
• 出力の品質や信頼性を定期的に監視する
• 必要に応じて人間による確認プロセスを設ける

生成AIのガバナンスと法規制

生成AIのガバナンスと法規制の必要性

生成AIの発展は目覚ましいものの、機密情報の漏洩やディープフェイク、プロンプトインジェクションなどのセキュリティリスクが存在します。このため、生成AIの適切な利用を促進し、リスクを最小化するためのガバナンスと法規制の整備が不可欠となっています。生成AIが社会に与える影響は甚大であり、技術の発展に法制度が追いついていないのが現状です。そこで国内外で生成AIのガバナンスとルール作りが急がれ、企業や組織に対しても適切な対応が求められています。

国内外のガイドラインと法整備の動向

生成AIに関するガイドラインや法整備は、国内外で活発に進められています。代表的なものとして、OWASPによる「LLMアプリケーションのトップ10」やMicrosoftの「責任あるAIの基本原則」などのガイドラインが公開されています。一方、法制度の面では、EUが2024年に「AI法」を制定し、高リスクAIシステムに対する規制を導入する予定です。日本国内でも、2023年に経済産業省が「AIガバナンス・ガイドライン」を策定しました。このように、生成AIのリスクに対処するための枠組み作りが急ピッチで進んでいます。

企業によるAIガバナンスの必要性

• 生成AIを活用する企業は、セキュリティリスクへの対策を講じることが不可欠
• 従業員への教育や、社内ガイドラインの整備が重要
• AIシステムの開発・運用においても、ガバナンスの導入が求められる
• 法令順守はもちろん、企業倫理やリスク管理の観点からもAIガバナンスが必要
• ガバナンス不備は企業の信頼を失墜させる恐れがある

まとめ

生成AIのセキュリティリスクの概要

生成AIの活用が進む中で、機密情報の漏洩やプロンプトインジェクション、ハルシネーション、ディープフェイクなどのセキュリティリスクが顕在化しています。企業がこれらのリスクを無視して生成AIを利用すると、信頼を失うだけでなく、著作権や商標権の侵害などの法的問題に巻き込まれる可能性があります。実際に、社内の機密情報が生成AIを通じて外部に漏洩した事例も報告されています。

生成AIのセキュリティリスクの具体例

韓国のサムスン電子では、従業員が半導体設備の測定データやソースコード、社内会議の録音データなどを不適切にChatGPTに入力したことで、機密情報が漏洩する事態となりました。関係者3名が懲戒処分を受け、サムスンの競争力を脅かす重大な事件となりました。また、香港の企業では、ディープフェイク技術を悪用した詐欺により約38億円の被害が発生しています。

生成AIに対するセキュリティ対策

• 利用者は機密情報の取り扱いに細心の注意を払い、生成AIへの不適切な入力を避ける必要がある
• サービス提供者は敵対的プロンプトやデータの偏りに対する防護策を講じる必要がある
• 社会全体としてセキュリティ意識の向上と、生成AI時代に適応した法制度やガバナンスの整備が求められる
• 生成AIのリスクと対策を組織全体で理解し、セキュリティポリシーやガイドラインを策定する
• 従業員への研修の実施や、AIシステムの監査体制の構築が不可欠である