AI-SPM (AI セキュリティ態勢管理) とは何ですか?

AI セキュリティ態勢管理は、人工知能と機械学習システムのセキュリティと信頼性を保護するための総合的な戦略をカプセル化します。

この多面的なアプローチには、AIモデル、データ、インフラストラクチャに関するセキュリティ体制の継続的な監視、評価、強化が含まれます。AI-SPMには、AIの利用に関連する脆弱性、誤った構成、考えられる脅威を特定して修正するとともに、関連する規制の遵守を保証するという重要なタスクがあります。 データのプライバシー およびセキュリティ義務。

AI-SPMの説明

人工知能 (AI) が大きな重要性を持つサイバーセキュリティ環境では、AI セキュリティ態勢管理 (AI-SPM) が重要な要素として浮上しています。機械学習モデル、大規模言語モデル (LLM)、自動決定システムなどの AI システムの存在により、明確な脆弱性と潜在的な攻撃ベクトルが生じます。 AI SPM 技術的フレームワーク内の AI 要素に関連するリスクを監視、評価、軽減するためのツールを提供することで、これらの課題に取り組んでいます。

データガバナンス

AI関連の法律では、AIアプリケーション内でのAIおよび顧客データの利用に関する厳格な規制が施行されており、ほとんどの組織では標準を超えるガバナンス能力の強化が求められています。AIセキュリティ態勢管理（AI-SPM）は、AIモデルのトレーニングと確立に利用されるデータの出所を精査し、顧客のデータを含む機密データや規制対象データを特定して分類します。 個人を特定できる情報 侵害されたモデルの結果、記録、またはエンゲージメントを通じて潜在的に開示される可能性のある個人情報 (PII)。

ランタイム検出と監視

AI-SPM は、AI モデル (大規模言語モデルなど) へのユーザー インタラクション、キュー、入力を継続的に監視し、モデルに関連する誤用、過剰なプロンプト、不正アクセスの試み、異常なアクティビティを検出します。AI モデルの結果と記録をレビューして、機密データの漏洩の可能性のあるケースを特定します。

危機管理

AI-SPM により、組織は AI サプライ チェーン内の弱点や誤った構成を検出できるようになります。こうした弱点は、データ侵害や AI モデルおよびリソースへの不正アクセスにつながる可能性があります。この高度なテクノロジーは、ソース データ、参照データ、ライブラリ、API、各モデルを駆動するパイプラインなど、AI サプライ チェーン全体を綿密に概説します。その後、このサプライ チェーンの詳細な分析を実行して、暗号化、ログ記録、認証、または承認の構成が間違っているかどうかを特定します。

コンプライアンスとガバナンス

GDPRやEU一般データ保護規則など、AIの活用や顧客データに関する規制が強化されるにつれ、 NISTの人工知能リスク管理フレームワークAI-SPM は拡大を続けており、ポリシーの施行、監査証跡の維持（モデルの系統、承認、リスク受け入れ基準の追跡を含む）において組織を支援する上で、また人間と機械の ID を機密データや AI モデルへのアクセスにリンクさせることでコンプライアンスを達成する上で重要な役割を果たしています。

発見と可視性

AI インベントリがないと、シャドー AI モデル、コンプライアンス違反の問題、AI アプリケーションによるデータ侵害が発生する可能性があります。AI-SPM を使用すると、組織は、これらのモデルのトレーニング、最適化、展開に使用される関連するクラウド リソース、データ元、データ パスウェイなど、クラウド設定内で使用されるすべての AI モデルのリポジトリを識別して管理できます。

リスク対応と軽減

データまたは AI インフラストラクチャ内で緊急のセキュリティ イベントまたはポリシー違反が特定された場合、AI-SPM は迅速な対応プロセスをサポートします。特定されたリスクまたは構成ミスに迅速に対処して解決するために、状況と主要な関係者に関する洞察を提供します。

脚注

AIがエネルギー分野に変革をもたらす3つの方法 – 2024年にはAIが顧客体験の向上と二酸化炭素排出量の削減に貢献するとZoaのCTOクリスタル・ヒルショーン氏は語る