AIセキュリティ
AIセキュリティとは
AIシステムとその貴重なインサイトを攻撃や弱点から保護するために不可欠なのが、AIセキュリティです。意思決定やデータ処理でAIに依存する将来においては、AIプロセスの整合性と機密性が極めて重要になります。
この定義では、AIセキュリティを強化してインサイトを保護し、AI運用をコンパートメント化して攻撃リスクを軽減し、ゼロトラストアプローチを導入する方法について説明します。
インサイトを生成するプロセスの保護: データ収集とモデルのトレーニングから展開と継続的な運用まで、AIライフサイクル全体を保護して、インサイトを生成するプロセスを保護します。インサイトを生成するには、AIシステムデータと、データを有用なインサイトに変えるモデルを厳重に保護する必要があります。
AIプロセスのコンパートメント化: コンパートメント化またはセグメンテーションを使用して、AIプロセスのセキュリティを強化します。これには、AIワークフローフェーズの分離と制限が含まれます。重要なトレーニングデータとモデルパラメーターを保護することで、改ざんを防ぐことができます。コンパートメント化により、侵害の影響が軽減されます。
ゼロトラストモデル: このセキュリティ戦略では、内部ユーザーやシステムに対しても暗黙の信頼を与えません。このパラダイムがユーザーとシステムを継続的に検証することで、AIセキュリティを支えています。AIシステムは、信頼性、認証、承認について広範囲に評価できます。
これらの重要なポイントを通じてAIセキュリティを向上させるには、まさにそのAIを活用する必要があります。
- 異常検知のための機械学習: AIにより、複雑な異常検知システムでAIプロセスを監視して異常な挙動を検出できます。これは、セキュリティイベントの検出と対応に役立ちます。
- 行動分析: AIは、ユーザーとシステムの挙動を監視することでベースラインパターンを構築し、セキュリティの脆弱性を示す可能性のある変化を検出できます。
- 安全なモデル展開: AIは、安全なコンテナ内でのモデル展開を自動化し、承認されたユーザーとプロセスへのモデルのアクセスを監視および制限できます。
- AIを活用したサイバーセキュリティソリューションによるリアルタイムの監視と脅威インテリジェンスは、企業が新たな脅威や脆弱性にプロアクティブに対応するのに役立ちます。
AIセキュリティは、AIライフサイクル、インサイト、データを保護するために進化しています。組織は、AIプロセスをコンパートメント化し、ゼロトラスト アーキテクチャーを採用し、AIテクノロジーを活用してセキュリティを強化することで、さまざまなリスクや脆弱性からAIシステムを保護できます。これにより、AIが取得したインサイトの信頼性が確保されます。
AIに対する攻撃またはリスクの種類
AIセキュリティでは、AIモデルとシステムの整合性と信頼性を損なう可能性のあるさまざまな種類の攻撃とリスクを特定して対処することが不可欠です。
- データセキュリティのリスク - 攻撃対象領域としてのAIパイプライン: AIシステムはデータに依存しているため、データパイプライン全体が攻撃に対して脆弱です。これにはデータの収集、保存、転送が含まれます。攻撃者がこれらのプロセスを悪用して、アクセス権を取得したり、データを変更したり、悪意のある入力を取り込んだりする可能性があります。
- データセキュリティのリスク - エンジニアリングプロセスにおける生産データ: AIエンジニアリングで実際の生産データを使用することにはリスクが伴います。適切に管理されていないと、機密性の高い生産データがモデルのトレーニングデータセットに漏れ出し、プライバシー侵害、データ漏洩、偏ったモデル出力につながる恐れがあります。
- AIモデルへの攻撃または敵対的機械学習: 敵対的機械学習攻撃は、入力データを改ざんしてAIモデルを騙します。攻撃者が巧妙にビジュアルやテキストを変更して誤った分類や予測を行わせる可能性があります。こうした攻撃はAIシステムの信頼性を損なう恐れがあります。
- データポイズニング攻撃: データポイズニングでは、トレーニングデータセットに有害なデータや誤解を招くデータを挿入します。これにより学習が歪められ、偏ったモデルやパフォーマンスの低いモデルが生成されます。攻撃者はAIの意思決定を悪用して損害を与えます。
- 入力改ざん攻撃: リアルタイムの入力改ざん攻撃により、AIシステムの入力が変更されます。センサーの読み取り値、設定、またはユーザー入力を変更して、AIの応答またはアクションを変更します。こうした攻撃により、AI搭載システムの機能が停止し、誤った判断につながる可能性があります。
- モデル反転攻撃: モデル反転攻撃では、AIモデルをリバースエンジニアリングして機密データを盗みます。攻撃者はモデルの出力を使用して機密性の高いトレーニングデータを推論し、プライバシーのリスクや潜在的な侵害を引き起こします。
- メンバーシップ推論攻撃: メンバーシップ推論攻撃では、攻撃者は特定のデータポイントがAIモデルのトレーニングデータセットの一部であったかどうかを特定しようとします。これにより、個人または組織に関する個人データが流出する可能性があります。
- 探索的攻撃: 探索的攻撃は、AIシステムを調査してその基本的な仕組みを学習します。攻撃者は後から攻撃するために、検索や入力を利用して脆弱性、モデルの動作や機密情報を探す可能性があります。
- サプライチェーン攻撃: AIシステムの開発と展開は、サプライチェーンに対する脅威の標的となります。攻撃者はソフトウェアやハードウェアをハッキングして悪意のあるコードを挿入したり、サードパーティのライブラリやクラウドサービスなどのAIリソースにアクセスしたりします。
- リソース枯渇攻撃: リソース枯渇攻撃は、リクエストや入力によってAIシステムに過負荷をかけ、パフォーマンスを低下させたり、ダウンタイムを発生させたりします。これらの攻撃により、AIサービスの可用性が低下する可能性があります。
- 公平性と偏見のリスク: AIモデルによる決定は偏見や差別を広める可能性があります。AIシステムは不公平な結果を生み出したり、社会的偏見を助長したりして、倫理、評判、法律上の問題を引き起こす可能性があります。
- モデルのドリフトと劣化: データの分散、脅威、テクノロジーの陳腐化により、時間の経過とともに AIモデルの有効性が低下する可能性があります。これは、特に動的な状況において、AIシステムの精度と信頼性を脅かします。
これらの脅威と危険性を理解することは、AIセキュリティ対策を確立し、AIモデルとシステムの脆弱性を軽減するために不可欠です。
ビジネスを保護するプロセスや基準を確立する方法
HPEでは、現在適用されているさまざまな種類の規格を紹介したいと考えています。また、ビジネス全体に展開する方法についても説明したいと考えています。
最新の規格
- ISO/IEC 27001は、情報セキュリティ管理システム (ISMS) に関する世界で最もよく知られている規格です。ISMSが満たすべき要件を定義したものです。
- ISO/IEC FDIS 5338 – ISO/IEC/IEEE 12207はソフトウェアのライフサイクルプロセスについて説明し、ISO/IEC/IEEE 15288は、システムのライフサイクルプロセスについて説明したものです。これらのライフサイクルプロセスはAIシステムに広く適用できますが、AIシステムの特性に対応するには新しいプロセスを導入し、既存のプロセスを変更する必要があります。
- SAMM - SAMMは、Software Assurance Maturity Model (ソフトウェア保証成熟度モデル) の略です。HPEは、あらゆるタイプの組織が既存のソフトウェアセキュリティ体制を分析して改善するための効果的かつ測定可能な方法を提供することを目指しています。また、自己評価モデルを通じて、安全なソフトウェアの設計、開発、展開に関する認識を高め、組織を教育したいと考えています。
こうした規格を組織に適用する方法は次のとおりです。
- プロセスの標準化: ISO/IEC規格は、CTOやCIOが社内のプロセスを合理化および標準化し、テクノロジーの運用において一貫性と効率性を確保するためのフレームワークとなります。
- 情報セキュリティの強化: ISO/IEC 27001を実装することで、CTOまたはCIOは堅牢な情報セキュリティ管理システムを確立し、リスクを特定して軽減し、機密データを保護し、法規制を遵守することができます。
- 品質管理の実現: CTOまたはCIOがISO9001を適用することで、社内に品質管理プロセスを実装できます。これには、目標の設定、パフォーマンスの監視、プロセスの継続的な改善が含まれ、最終的には顧客満足度の向上につながります。
- 継続的改善の文化の醸成: CTOまたはCIOは、ISO/IEC規格を利用して、組織内で継続的改善の文化を醸成できます。ISO9001とISO 27001を実装することで、定期的な監査とレビューを実施し、改善領域を特定してイノベーションを推進することができます。
- 国際的なコラボレーションとパートナーシップの促進: ISO/IEC規格に従うことで、他の企業とのコラボレーションとパートナーシップを促進する共通言語とフレームワークが提供されます。CTOまたはCIOは、世界中のパートナーやクライアントとの相互運用性を確保し、ベストプラクティスを交換し、シームレスな統合を実現できます。
- 評価とギャップ分析: 現行の手順とセキュリティ対策の包括的な評価とギャップ分析を実施します。ISO/IEC規格とSAMMを利用して改善できる領域を特定します。
- リーダーシップの関与: CTO、CIO、その他の重要な関係者を含む経営幹部にサポートと関与を求めます。こうした関与は、組織全体でこれらの規格に対応するために不可欠です。
- カスタマイズと統合: 組織に合わせて規格をカスタマイズします。現在のワークフローに簡単に統合できるようにします。AIシステムの特性により、ISO/IEC FDIS 5338および15288に基づくプロセスの調整が必要になる場合があります。
- 従業員のトレーニングと意識向上: チームメンバーがこれらの規格とコンプライアンス義務を理解できるように、従業員のトレーニングと意識向上の取り組みに投資します。SAMMの自己評価手法は、チームがソフトウェアセキュリティのベストプラクティスを学習するのに役立ちます。
- ドキュメントおよびポリシーフレームワーク: 規格とプロセスについて概説した包括的なドキュメントとルールが必要です。これには、タスクの割り当て、プロセスの文書化、情報セキュリティおよびソフトウェア保証規格の設定が含まれます。
- 体系的な実装とテスト: 組織全体に関する規格とセキュリティ対策を段階的に確立します。規格をテストおよび検証して、正しく実装され、目標を満たしていることを確認します。
- 継続的な監視と強化: 定期的な監査とレビューを実施して、規格への準拠を監視します。問題を特定して修正することで、セキュリティ、品質、ソフトウェア保証を向上させます。
- 認証と認定: 情報セキュリティへの取り組みを証明するために、ISO/IEC 27001認証の取得を検討します。
- コミュニケーションおよび報告プロトコル: インシデント、品質問題、最新の進捗状況を報告するための明確なチャネルを確立します。
- 各事業部門へのスケーラブルな実装: さまざまな部署や部門にこれらの規格を段階的に導入していきます。
- 外部専門家と連携: ISO/IEC規格およびSAMMに精通した外部の専門家またはコンサルタントと連携して、実装プロセスをサポートします。
セキュリティ分野でのAIの使用事例
人工知能 (AI) は、脅威検出、インシデント対応、全体的なサイバーセキュリティを強化するために、さまざまなセキュリティの側面でこれまで以上に活用されています。セキュリティの分野でのAIの主な使用事例は次のとおりです。
- 高度な脅威検出:
- 異常検知: AIが潜在的な脅威を示す異常なパターンを特定します。
- 行動分析: ユーザーとネットワークの行動を監視して疑わしいアクティビティを検出します。
- シグネチャレス検出: 悪意のある挙動に基づいて新しい未知の脅威を識別します。
- ネットワーク保護:
- 侵入検知および防止: AIがネットワーク侵入を迅速に検知して対応します。
- ファイアウォールの最適化: ネットワークトラフィックを分析してファイアウォールのルールを最適化し、脆弱性を特定します。
- エンドポイントセキュリティの強化:
- エンドポイント保護: AI主導のウイルス対策とマルウェア対策により、マルウェア感染を検出、防止します。
- ゼロデイ脅威検出: エンドポイントの挙動を監視することで未知の脅威を識別します。
- ユーザー認証およびアクセスのセキュリティ:
- 生体認証: AIが生体認証を使用したセキュアなアクセスを実現します。
- 行動に基づく認証: ユーザーの行動パターンを分析して不正アクセスを検出します。
- セキュリティ運用の最適化:
- SIEM強化: AIがSIEMプラットフォームの脅威分析、アラートの優先順位付け、インシデント対応を自動化します。
- チャットボットと仮想アシスタント: AIが、セキュリティアナリストによるリアルタイムのインシデントの特定と軽減を支援します。
- フィッシングや不正の防止:
- メールのセキュリティ: AIがメールの内容と送信者の行動を分析し、フィッシングや悪意のあるメールを検出します。
- 取引監視: 疑わしい金融取引や不正の兆候にフラグを立てます。
- 脆弱性管理:
- 自動スキャン: AIが脆弱性のスキャンと評価を自動化します。
- リスク評価: AIが脆弱性の深刻度と影響を評価し、優先順位を付けて修復します。
- セキュリティの自動化とオーケストレーション:
- インシデント対応の自動化: AI主導のワークフローにより、一般的なセキュリティインシデントへの対応が自動化されます。
- オーケストレーション: AIが複雑な脅威に対応するためのセキュリティプロセスを調整します。
- 脅威の予測分析:
- 脅威インテリジェンス: AIが脅威インテリジェンスフィードを分析して、新たな脅威と脆弱性を予測します。
- 物理的なセキュリティの強化:
- 監視: AIを活用したビデオ分析により不審なアクティビティを識別し、物理的なセキュリティを強化します。
- コンプライアンスとレポートの自動化:
- 監査とコンプライアンス: AIがコンプライアンスチェックの自動化と規制対応のためのレポートの作成を支援します。
- 安全なソフトウェア開発のサポート:
- 静的および動的コード分析: 開発時にAIがコードのセキュリティ脆弱性を分析します。進化する脅威に先手を打つには、継続的な監視、更新、トレーニングが不可欠です。
AIでセキュリティを強化する方法
人工知能 (AI) は、脅威検出、対応能力、全体的なサイバーセキュリティ対策を次のように強化することで、セキュリティを向上させます。
- 高度な脅威検出とリアルタイム監視:
- AIが異常なパターンや挙動のデータを分析し、脅威の早期検出を実現します。
- リアルタイムの監視とアラートにより、セキュリティインシデントを迅速に特定して対応できます。
- 誤検知の削減: AIが誤検知を最小限に抑えることで、セキュリティチームは真の脅威に集中できます。
- 脅威インテリジェンスと予測分析: AIが脅威インテリジェンスデータを処理し、新たな脅威を予測して、プロアクティブな防御策を強化します。
- 効率的なインシデント対応: 自動化により、システムの分離やパッチ適用などのインシデント対応が迅速化されます。
- フィッシングおよびゼロデイ対策: AIがフィッシング攻撃やゼロデイ脆弱性を検出し、メールおよびシステムのセキュリティを強化します。
- ユーザー認証とアクセス制御: AIが安全な認証方法を使用できるようにして、ユーザーの行動を継続的に監視します。
- 脆弱性管理とコンプライアンス: AIが脆弱性評価、リスクの優先順位付け、コンプライアンスチェックを自動化します。
- セキュリティの自動化と物理的セキュリティ: AI主導の自動化により、セキュリティプロセスが合理化され、物理的な監視が強化されます。
- 安全なソフトウェア開発: 開発時にAIがコードの脆弱性を特定して軽減します。
AIを活用することで、組織はセキュリティを強化し、脅威に迅速に対応し、リスクを軽減し、進化するサイバーセキュリティの課題に効果的に対処できます。
AIにサイバーセキュリティを任せるのか
サイバーセキュリティにおける機械学習とリスク管理における人工知能は、セキュリティ対策とリスク軽減の取り組みを大幅に強化する強力なツールです。ただし、これらは人間の専門知識に代わるものではなく、サイバーセキュリティの専門家が使用するツールであることを明確にすることが重要です。その理由は次のとおりです。
- AIで人間の専門知識を強化: AIがタスクを自動化し、脅威検出を改善し、応答時間を短縮することでサイバーセキュリティを強化します。
- 高度な脅威検出: AIがゼロデイ脆弱性や内部者による攻撃などの高度な脅威を識別し、全体的なセキュリティを強化します。
- 行動分析と継続的な監視: AIが行動分析を実行して異常なアクティビティを識別し、リアルタイムの脅威監視を実現します。
- 効率的な脅威対応: AIが日常業務を自動化することで、セキュリティチームは複雑な課題や戦略的な意思決定に集中できます。
- スケール、スピード、脅威インテリジェンス: AIがデータ分析のためにスケールを調整し、リアルタイムで応答し、膨大な量の脅威インテリジェンスデータを処理します。
- セキュリティのオーケストレーション: AI主導の自動化により、インシデント対応と軽減のプロセスが効率化されます。
- 課題と人間の専門知識: AIは敵対的攻撃にさらされており、サイバーセキュリティにおける人間の判断や倫理的配慮に取って代わることはできません。
AIは、タスクを自動化し、脅威検出を強化し、対応の効率を向上させるとともに、デジタル環境で進化する課題に対処することで、サイバーセキュリティにおける人間の専門知識を強化します。
HPEにどのようなお手伝いができますか。
HPE (ヒューレット・パッカード エンタープライズ) は、セキュリティ、マネージドサービス、リスクとコンプライアンスに関連するさまざまな製品とサービスを提供しています。HPEがこれらの分野で提供できるサービスは次のとおりです。
- 統合セキュリティソリューション: HPEは、ハードウェア、ソフトウェア、サービスを組み合わせて包括的なサイバーセキュリティを実現する、統合セキュリティソリューションを提供できます。たとえば、HPEのセキュリティ製品とHPE Managed Servicesを統合してエンドツーエンドのセキュリティソリューションを構築できます。
- ゼロトラストの実装: HPEは、この分野での専門知識を活用して、組織によるゼロトラスト セキュリティモデルの実装を支援できます。また、コンサルティング、トレーニング、ゼロトラスト関連のサービスを提供することで、より安全で適応性に優れたネットワークの構築もサポートできます。
- セキュリティ管理: HPEのセキュリティ管理ソリューションを拡張し、より広範なセキュリティ製品およびサービスを含めることができます。これには、セキュリティ運用を効率化するための高度なセキュリティオーケストレーション、自動化、および応答 (SOAR) 機能が含まれます。
- サイバーセキュリティのトレーニングと教育: HPEは、組織におけるサイバーセキュリティの専門知識の習得に役立つ、教育リソース、トレーニング、認定プログラムを提供できます。これはマネージドサービス ポートフォリオの一部として提供が可能で、お客様がスタッフを十分にトレーニングできるようにします。
- サイバーレジリエンスサービス: HPEは、AIと機械学習の機能をデータ保護およびリカバリ ソリューションに統合することで、サイバーレジリエンスサービスを強化できます。これにより、データの可用性を確保しながら、サイバー脅威を検出して対応する能力が向上します。
- カスタマイズされたリスクおよびコンプライアンスソリューション: HPEは、さまざまな業界や規制環境に固有のニーズに対応する、カスタマイズされたリスクおよびコンプライアンスソリューションを開発できます。これには、業界別のコンプライアンステンプレートとレポートツールの作成が含まれる場合があります。
- 高度な脅威検出: HPEはAI主導の脅威検出と分析に投資し、高度な脅威インテリジェンスとプロアクティブな脅威ハンティング機能をお客様に提供できます。これにより、組織は進化する脅威に先手を打つことができます。
- リモート監視サービスの強化: HPE Managed Servicesでは、リモートインフラストラクチャ監視機能を拡張し、予測メンテナンスやAIによる異常検知を含めることができます。これにより、潜在的なインフラストラクチャの脆弱性を早期に特定できます。
- 包括的なセキュリティ評価: HPEは、組織のセキュリティ体制、リスクの影響、コンプライアンス対応を評価する詳細なセキュリティ評価を提供できます。これらの評価により、お客様はセキュリティ戦略の不備を把握できます。
これらの分野の事業拡大を成功させるため、HPEは、お客様固有のニーズを把握し、新たな脅威やテクノロジーに精通し、製品とサービスを継続的に変革して包括的かつ効果的なサイバーセキュリティソリューションを提供することに注力する必要があります。