AIセキュリティ戦略に欠かせない「MLSecOps」のベストプラクティスを解説：AI導入時の注意点も紹介

TechTargetは、「MLSecOps」に関する記事を公開した。MLSecOpsのベストプラクティスに従うことで、セキュリティに考慮したAI開発が可能になる。

[Nihad Hassan，TechTarget]

　TechTargetは2024年1月30日（米国時間）、「MLSecOps」に関する記事を公開した。

MLSecOpsのヒントを使って機械学習モデルを保護する（提供：TechTarget）

　近年、組織は、基本的な機械学習モデルから「ChatGPT」のような生成AI（人工知能）に至るまで、新しいAIテクノロジーをビジネスプロセスに統合しようと、急速に動き始めている。AI導入はビジネスに多くのメリットをもたらす一方、攻撃対象領域（アタックサーフェス）が広がるという懸念もある。

　攻撃者はターゲットのIT環境へ侵入する方法を常に探しており、AIを利用したツールは彼らの新たな侵入ポイントになる可能性がある。そのため、企業データを不正アクセスから守るための「AIセキュリティ戦略」が不可欠となる。そこで注目したいのが「MLSecOps」だ。

　MLSecOpsは、運用における機械学習（Machine Learning：ML）の知見とセキュリティ上の懸念をまとめたフレームワークで、AI／MLモデルが組織にもたらすリスクの軽減を目的としている。具体的には、MLモデルの開発とトレーニングに使用されるデータのセキュリティ保護、それらのモデルに対する敵対的攻撃の軽減、開発されたモデルが規制コンプライアンスフレームワークに準拠していることを確認する、といったことに重きを置いている。

　本稿では、組織へのAI導入において懸念されるリスクをMLSecOpsでどのように解決するかについて解説する。

AI導入のリスク

　MLモデルは、反復的なタスクを自動化し、顧客サービスを向上させ、運用コストを削減し、競争上の優位性を維持することで、組織の効率を向上させることができる。一方、MLモデルを採用する場合（特にオープンソースの大規模言語モデル＜LLM＞を使用する場合）、開発およびデプロイフェーズを含むさまざまな点でリスクをもたらす。

　重大なリスクには以下のようなものがある。

バイアス（先入観）

　トレーニングに使用したデータが偏っており、偏向した結果が出力される可能性がある。