生成AIセキュリティ：リスクと実践的防御ガイド

生成AIセキュリティ：リスクと実践的防御ガイド

生成AIの普及に伴い、モデル悪用やデータ漏洩といったリスクが顕在化しています。本記事では主要な脅威と現場ですぐ使える防御策を分かりやすくまとめます。

生成AIは文章や画像を自動生成する力で業務効率化やサービス革新を促進しますが、同時に生成AI固有の脆弱性を含みます。導入前に主要なリスクを把握することが不可欠です。

代表的な脅威にはプロンプトインジェクションやデータ漏洩、モデル反転攻撃（機密情報の復元）、そして偽情報生成（ハルシネーション）があります。これらは設計段階からの対策が重要です。

実践的な対策としては、アクセス制御の厳格化（APIキーやロール管理）、入力検証とサニタイズ、出力フィルタリングの導入が有効です。また、生成物に対してウォーターマークや識別子を付与して追跡性を高めることも推奨されます。

モデル側では、差分プライバシーや安全性を考慮した微調整、敵対的トレーニングでの堅牢化が効果的です。特に差分プライバシーは訓練データの個人情報漏洩を抑える重要手段です。

運用面では、モニタリングとログ収集を常設し、異常検知やレッドチーミングによる定期的な脆弱性検査を行ってください。インシデント時の対応手順（検知→隔離→原因分析→修復）を用意しておくと被害を最小化できます。

導入チェックリスト：1) 最小権限のアクセス設計、2) 入出力のサニタイズ、3) 生成物の追跡とウォーターマーク、4) 定期的な脆弱性テスト、5) プライバシー保護の技術適用（差分プライバシー等）。これらを組み合わせて現実的な防御体制を構築しましょう。

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最終更新: 2026-02-24