本記事では、Generative AI(生成AI)アプリケーションのセキュリティ対策について解説します。生成AIは、テキスト、音声、画像、コードなど、さまざまな種類の新しいコンテンツを生成するAI技術であり、多くの企業がその可能性に注目し、ビジネスへの活用を検討しています。しかし、生成AIアプリケーションのセキュリティ対策については、まだ十分に理解されていない部分も多く、企業は適切な対策を講じる必要があります。
まず、生成AIの特徴について簡単に説明します。生成AIは、従来の予測型AIとは異なり、新しいデータを作成することに重点が置かれています。例えば、大量のテキストデータを学習した生成AIは、自然な文章を作成したり、要約したり、翻訳したりすることができます。
生成AIは、多くの分野で革新的なアプリケーションを生み出す可能性を秘めていますが、セキュリティ面では新たな課題も抱えています。生成AIアプリケーションのセキュリティ対策は、従来のアプリケーションとは異なるアプローチが必要となる場合があるため、適切な対策を理解し、実装することが重要です。
生成AIのセキュリティ対策には、大きく分けて以下の3つの柱があります。
本記事では、特に「生成AIアプリケーション自体のセキュリティ対策」に焦点を当て、AWSが提唱する「Generative AI Security Scoping Matrix」というフレームワークを紹介します。
生成AIアプリケーションのセキュリティ対策は、従来のアプリケーションと同様に、データ保護、ログ監視、ユーザー教育、脆弱性管理、インシデント対応計画など、セキュリティの基礎をしっかりと固めることが重要です。
生成AIアプリケーションは、大量のデータを扱うため、データ保護と分類は特に重要です。また、生成AIの出力結果が意図しない情報を含まないように、ログ監視やユーザー教育を通じて、適切な利用を促す必要があります。
生成AIアプリケーションのセキュリティ対策は、そのアプリケーションの「スコープ」によって異なるアプローチが必要となります。AWSは、生成AIアプリケーションを以下の5つのスコープに分類しています。
スコープ | 説明 | 例 |
---|---|---|
コンシューマーアプリ | 公開されている生成AIサービスを利用するアプリ | ChatGPT, Amazon Bedrock Playground, Amazon Re:query |
エンタープライズアプリ | 生成AI機能を搭載したエンタープライズ向けアプリ | Salesforce Einstein GPT, Amazon Q |
事前学習済みモデル | バージョン管理された事前学習済みモデルを利用してアプリを構築 | Amazon Bedrock Host Models |
Fine-tunedモデル | 自社のデータでFine-tuningしたモデルを利用してアプリを構築 | Amazon Bedrock Customized Models, Amazon SageMaker JumpStart |
Self-trainedモデル | 自社のデータでゼロから学習させたモデルを利用してアプリを構築 | Amazon SageMaker Studio |
各スコープにおけるセキュリティ対策のポイントを以下にまとめます。
本記事では、生成AIアプリケーションのセキュリティ対策について、AWSの「Generative AI Security Scoping Matrix」というフレームワークを用いて解説しました。生成AIは、ビジネスに革新をもたらす可能性を秘めていますが、セキュリティ面では新たな課題も存在します。各スコープにおけるセキュリティ対策のポイントを理解し、自社の状況に合わせて適切な対策を講じることが重要です。
生成AIは急速に進化している分野であり、セキュリティ対策も日々更新されています。最新の情報を収集し、常にセキュリティ対策を見直すことが重要です。
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