AIによる防御と、生成AIを守るセキュリティ対策

「AIで守る」と「AIを守る」——AIセキュリティ対策には、向きの違う2つの面があります。1つは、AIを使ってサイバー攻撃を検知し、防御にあたる取り組み。もう1つは、生成AIやAIを組み込んだシステムそのものを攻撃から守る取り組みです。近年、重みを増しているのは後者のほうです。

AIを使った防御では、膨大なログやネットワーク通信をリアルタイムに調べます。不正アクセスやマルウェア、いつもと違う利用者の動きを、AIが自動で拾い上げます。ルールを人が決める従来のやり方では追いつかない、未知の手口の兆候さえ捉えられます。

一方、生成AIやLLMを組み込むと、これまでになかったリスクが生まれます。プロンプトインジェクション、入力や出力を通じた情報漏洩——攻撃者が狙う入口が増えるのです。だからこそ、AI特有の攻撃への対策から、モデルの弱点を突く攻撃への備え、システムの脆弱性を洗い出す診断まで、まとめて引き受けます。守る対象には、AIそのものも含まれる。そういう時代です。

AIで守る/AIを守る
  1. aisec audit --both-sides
  2. # AIで守る
  3. - 攻撃を検知 不正アクセスや不審な動き ✓
  4. - リアルタイム監視 ログや通信を調べ続ける ✓
  5. - 脅威を可視化 未知の手口の兆候も拾う ✓
  6. # AIを守る
  7. → プロンプト対策 指示の紛れ込みを防ぐ ✓
  8. → 入出力チェック 入出力からの漏洩を防ぐ ✓
  9. → 権限を制限 AIに渡す権限を絞る ✓
  10. ✓ 守る対象には、AIそのものも含まれます
生成AIを守る防御層
  1. guard wrap --target genai
  2. # 生成AIのまわりに対策を重ねる
  3. [1/4] 入出力チェック 入力の選別と出力の確認 ✓
  4. [2/4] 指示とデータ分離 参照データを指示と分ける ✓
  5. [3/4] 権限を制限 AIに渡す権限を絞る ✓
  6. [4/4] プロンプト対策 誤作動させる指示を防ぐ ✓
  7. ✓ 対策を重ねて、攻撃の入口をふさぎます

生成AI・AIシステムを狙う攻撃への対策

生成AIやLLMをシステムに組み込むと、これまでにない攻撃の入口が開きます。代表格がプロンプトインジェクションです。利用者の入力に指示を紛れ込ませ、AIを誤作動させて、本来は出せない情報を引き出そうとする——そんな攻撃を防ぎます。入力のフィルタリング、指示と参照データの分離、出力内容のチェック、AIに渡す権限の制限。こうした対策を重ねて入口をふさぎます。

狙われるのは、入り口だけではありません。わずかに手を加えたデータでAIの判断を狂わせる敵対的攻撃(Adversarial Attack)にも、モデルの耐性を確かめて備えます。開発したシステムやAIに脆弱性は残っていないか、不正アクセスの隙はないか。専門家の目で調べる診断も、あわせてお引き受けします。

AIセキュリティ対策のサービス内容

AIを使った脅威の検知・防御

  • ネットワーク通信やログのリアルタイム監視と異常検知
  • 不正アクセスやマルウェアの自動検知
  • 利用者の行動パターンからの異常検知と早期警告

生成AI・LLMを組み込んだシステムの保護

  • プロンプトインジェクションへの対策(入力のフィルタリング、指示と参照データの分離)
  • 出力内容のチェックと機微な情報の漏洩防止
  • AIに与える権限の制限とアクセス制御

AIモデルへの攻撃対策

  • 敵対的攻撃(Adversarial Attack)への耐性の評価
  • 想定される攻撃を踏まえたモデルの防御設計

AIシステムのセキュリティ診断

  • 開発したシステムやAIの脆弱性調査
  • 不正アクセスのリスク評価と改善提案
AIセキュリティ対策の全体像
  1. aisec harden --all-layers
  2. [1/8] 脅威検知 攻撃をリアルタイム検知 ✓
  3. [2/8] LLM保護 生成AIシステムを防御 ✓
  4. [3/8] 入出力検査 入力と出力をチェック ✓
  5. [4/8] 命令分離 指示と参照データを分離 ✓
  6. [5/8] 権限制御 AIの権限を最小化する ✓
  7. [6/8] 耐性試験 敵対的攻撃を検証する ✓
  8. [7/8] 脆弱性診断 弱点を洗い出す ✓
  9. [8/8] 運用監視 ログを監視し改善する ✓
  10. ✓ AIを使った防御と、AIを守る対策をまとめて

MODEL CASE 費用のモデルケース

IT企業 生成AIの利用ルール整備とリスクの洗い出し
価格の目安: 50万〜300万円
中小企業 社員の生成AI利用に関するルールの整備
価格の目安: 50万〜300万円
医療法人 個人情報を扱うAI利用のリスク評価
価格の目安: 50万〜300万円
金融・保険 AIシステムへの攻撃対策と監視の仕組みづくり
価格の目安: 300万円以上
大手企業 社内のAI利用の監視と情報漏えい対策の仕組みづくり
価格の目安: 300万円以上

実在の案件ではなく、よくあるご依頼をもとにした想定例です。価格は当社の目安で、範囲や要件により変わります。領域ごとの目安は費用の考え方をご覧ください。

FAQ よくある質問
Q AIを活用したセキュリティ対策では何ができますか?
A 膨大なログやネットワーク通信をAIがリアルタイムに分析し、不正アクセスやマルウェア、異常なユーザー行動などの脅威を自動で検知できます。正常なパターンを学習することで、未知の攻撃の兆候も捉えやすくなります。検知から早期の警告・対応までを自動化し、被害を最小限に抑えることを目指します。
Q 従来型のセキュリティ製品(SIEM等)とAIセキュリティの違いは何ですか?
A 従来型は、あらかじめ定義したルールやシグネチャに一致する既知の脅威の検知が中心です。AIセキュリティは、正常な状態を学習して「いつもと違う」異常を検知するため、ルールにない未知の攻撃にも対応しやすいのが違いです。両者は補完関係にあり、既存のSIEMと組み合わせて精度を高めることもできます。
Q AIによる異常検知の誤検知はどのくらい発生しますか?
A 誤検知の量は、対象環境やモデルの調整具合によって変わります。導入初期は多めに出ることもありますが、運用しながら学習と閾値の調整を重ねることで減らせます。「見逃しを防ぐか、誤検知を減らすか」の優先度に応じて調整方針を決めます。運用で精度を高めていく前提で設計します。
Q AIセキュリティ対策の導入費用はいくらですか?
A 一般的な相場では、既存製品と組み合わせた小規模な導入で100万〜300万円程度、独自の検知モデル構築や既存システムとの連携を含む本格導入で300万〜1,000万円程度が目安です。監視対象の範囲、必要な検知の精度、既存のセキュリティ環境との連携によって費用は変動します。
Q AIセキュリティの導入期間はどのくらいですか?
A PoC(概念実証)に1〜3ヶ月、本番導入とチューニングに3〜6ヶ月程度が目安です。ログやデータの収集、正常パターンの学習、検知モデルの構築、運用に向けた調整という流れで進めます。監視対象の規模やデータの整備状況によって期間は変動します。まず一部の対象で検証してから広げる進め方も可能です。
Q 自社で開発したAIシステム自体のセキュリティ診断はできますか?
A はい、対応できます。開発したシステムやAIに対して、脆弱性の有無や不正アクセスのリスクを調査するセキュリティ診断を行えます。AIシステム特有のリスク(学習データやモデルへの攻撃など)も含めて確認し、対策をご提案します。開発と診断の両面から、安全に運用できる状態を支援します。
Q 生成AIへのプロンプトインジェクション攻撃への対策はできますか?
A はい、対応できます。プロンプトインジェクション(不正な指示で生成AIを誤動作させる攻撃)に対し、入力のフィルタリング、指示と参照データの分離、出力のチェック、権限の制限などの対策を組み合わせて防ぎます。生成AIを業務に組み込む際は、こうした攻撃を前提とした設計が重要です。要件に応じて対策を設計します。
Q AIモデルへの敵対的攻撃(Adversarial Attack)とは何ですか?
A 敵対的攻撃とは、人には気づきにくい細工をデータに加えて、AIにわざと誤った判断をさせる攻撃です。例えば画像に微細なノイズを加えて誤認識させる、といった手口があります。対策として、攻撃を想定した学習(敵対的学習)や入力チェックを組み込みます。AIを重要な判断に使う場合は、こうした耐性の設計が求められます。
Q AIセキュリティ導入に必要なログやデータは何ですか?
A ネットワーク通信のログ、サーバーやアプリのアクセスログ、認証ログ、操作履歴などが主な材料です。AIはこれらの正常なパターンを学習して異常を検知するため、一定期間のログの蓄積が役立ちます。ログが十分に揃っていない場合は、まず取得・保存の仕組みを整えるところから支援します。
Q 中小企業でもAIセキュリティ対策は導入できますか?
A はい、導入できます。既存のクラウドサービスやセキュリティ製品を活用すれば、大規模なシステムを持たない企業でも、対象を絞って無理なく始められます。まず守るべき重要な資産や範囲を決め、そこから段階的に広げるのが現実的です。予算や体制に合わせた導入プランをご提案します。
Q 従業員による内部不正や情報漏洩の兆候もAIで検知できますか?
A はい、対応できます。アクセスログや操作履歴からいつもと違う振る舞いを学習し、不審な大量ダウンロードや権限外へのアクセスといった内部不正・情報漏洩の予兆を検知できます。外部からの攻撃だけでなく、内部に起因するリスクも監視対象にできます。何を異常とみなすかは、業務の実態に合わせて調整します。
Q 社員の生成AI利用(シャドーAI)による情報漏洩リスクへの対策はできますか?
A はい、対応できます。社員が許可なく生成AIに機密情報を入力してしまうリスクに対し、利用状況の把握、入力内容のチェックやフィルタリング、社内で安全に使える生成AI環境の提供などで対策します。禁止するだけでなく、安全に使える道を整えることが実効性のある対策になります。運用ルールづくりまで支援します。
Q AWSやAzureなどクラウド環境のセキュリティ監視にも対応できますか?
A はい、対応できます。AWSやAzureなどのクラウド環境について、設定の不備や不審なアクセス、権限の逸脱をログから監視し、異常を検知する仕組みを構築できます。クラウドは設定ミスが情報漏洩に直結しやすいため、継続的な監視が重要です。利用中のクラウド構成に合わせて、監視の範囲と方針を設計します。
Q ゼロトラストの考え方に沿ったアクセス制御やセキュリティ設計に対応できますか?
A はい、対応できます。「何も信頼せず常に検証する」ゼロトラストの考え方に沿って、利用者や端末ごとの認証・権限制御、アクセスの常時監視を組み込んだ設計に対応します。社内外の境界だけに頼らず、一つひとつのアクセスを検証する構成です。現在の環境を踏まえ、段階的に移行する進め方もご提案します。
Q 既存のセキュリティ製品やSOCサービスを使うのと、AIセキュリティを独自に組むのはどう選びますか?
A 汎用的な脅威対策は既存製品やSOCサービスが効率的ですが、自社システムやAI特有のリスクに踏み込んで対策したい場合は独自の作り込みが向きます。多くの場合、既存のSIEMや製品を土台にAIによる異常検知を組み合わせるのが現実的です。既存環境とリスクの優先度を踏まえて、適した方法をご提案します。
Q 外部のセキュリティ監視サービスと、AIによる自社対策はどう使い分けますか?
A 24時間の監視や専門人材の確保を外部に任せたい部分は監視サービス、自社固有のシステムやデータに合わせた検知は独自のAI対策、というように役割で使い分けます。両者は補完関係にあり、外部サービスで広く守りつつ、重要な資産は自社に合わせて作り込むと効果的です。体制と予算に合わせて設計します。
Q 導入後の監視・運用やインシデント対応の体制づくりも支援してもらえますか?
A はい、支援します。検知した異常を誰がどう確認し、いざという時にどう対応するかまで含めて、運用の体制づくりを支援できます。AIセキュリティは導入して終わりではなく、誤検知の調整や新たな脅威への追従を続けてこそ効果が出ます。運用ルールや対応手順の整備まで、無理のない形で設計します。
Q 既存のセキュリティ環境やSIEMに後から組み込む形で導入できますか?
A はい、可能です。すでに導入済みのSIEMやセキュリティ製品を活かしつつ、AIによる異常検知を後から組み合わせる形で導入できます。既存の仕組みを入れ替えずに、ルールでは拾いきれない未知の兆候を補えるのが利点です。現在の環境や連携方法を確認したうえで、無理なく組み込める構成を設計します。
Q AIセキュリティの運用・監視にかかるランニングコストはどのくらいですか?
A 初期の導入費用とは別に、監視の継続やモデルの調整、ログ保存のためのインフラ費用などが発生します。金額は監視対象の範囲やデータ量、運用をどこまで任せるかによって幅があります。自社運用と外部委託の組み合わせ方でも変わるため、守るべき範囲と体制を踏まえてお見積もりします。
Q AIセキュリティを導入すると、具体的にどんな脅威やリスクを減らせますか?
A 不正アクセスやマルウェア、内部不正、ルールでは捉えにくい未知の攻撃の兆候などを早期に検知し、被害の拡大を抑えられます。生成AIを業務に組み込む際のプロンプトインジェクションや情報漏洩といったリスクへの備えにもなります。検知から早期対応までを自動化することで、対応の遅れによる損失を減らせます。

ご発注は請負・準委任・労働者派遣・ラボ型のいずれにも対応しています。
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