AIセキュリティの時代でも基本が大切

中央集中型のAIセキュリティチームを作らない

AI対策として、新たなセキュリティの枠組みを構築することは魅力的に感じるかもしれませんが、結局のところ、企業の利益にならない可能性が高いでしょう。現在、AIは広く分散されており、ネットワーク、アプリケーション、インフラ、APIなど、テクノロジーのあらゆる側面に影響を与えるため、AIシステムのセキュリティは分散された責任のもとで構築されることになります。具体的には、分散型AIセキュリティのアプローチは、コンテキスト固有の脆弱性に適切に対処できるので、中央集中型のアプローチよりも優れている可能性が高いでしょう。同じAIモデルでも、アプリケーションによってリスクプロファイルが根本的に異なる可能性があります。例えば、ヘルスケア分野での展開においては、創作ツールとは異なるセキュリティを検討する必要があります。

リスクとアプリケーションに関する最善のコンテキストを把握しているIT専門家にAIセキュリティを任せることで、企業は開発から実稼働までのあらゆる段階において、コンテキストに関連するリスクや脅威をより容易に特定し、軽減することができます。分散型のアプローチを採用することで、企業は理論上の脆弱性ではなく、現実の使用パターンに合わせたセキュリティ対策を実施することができます。

AIセキュリティの課題は困難に思えるかもしれませんが、適切なアプローチを取ることで対処できるようになります。ここで重要なのは、AIセキュリティを、革新的なソリューションが必要な未知の領域として扱わないことです。その代わりに、企業は既存のサイバーセキュリティ対策を強化し、関連するコンテキストを持つチーム全体にセキュリティの責任を分散し、モデルの複雑性ではなくデータの価値に合わせて保護レベルを調整する必要があります。AIのビジネスシステムに対するバランスの取れた戦略と、AI機能の進化に伴う継続的な警備と適応を組み合わせることで、企業は万全のサイバーセキュリティ体制を維持しながらAIのメリットを活用できるようになるでしょう。

※原文。日本版レポート「明日への備えのパラドックス」はこちらをご参照ください。