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AIチャットボットは、ビジネスオペレーションを強化し、生産性を飛躍的に向上させる強力なツールとなり得ます。iPhoneアプリのおかげで誰でも利用できるようになり、ビジネスのあり方を根本から変えつつあります。

しかし、企業にそれらを導入することは、大きなリスクを伴う可能性があります。偶発的なデータ漏洩から悪意のある人物による意図的な情報流出まで、インサイダーリスクという新たな領域に企業をさらすことになります。

攻撃者は、高度なプロンプトインジェクション攻撃とデータ窃盗を駆使して、ビジネスに損害を与える可能性があります。以下では、プロンプト漏洩とデータ窃盗の仕組みと、それらを防ぐためにできることについて説明します。 

主なリスク: 迅速な漏洩とデータ流出

これらの用語の意味とビジネスへの影響について見ていきましょう。 

迅速な漏洩

情報漏洩は、チャットボットに入力した情報がAIモデルによって漏洩した際に発生します。機密情報や独自情報の意図しない漏洩は、多くの場合、AIモデルの応答やシステムの動作によって引き起こされます。 

例えば、悪意のある攻撃者は、AIモデルを騙して隠されたコンテンツ、特にログに記録されたプロンプト、内部指示、過去のやり取りなどを開示させることを目的とした複雑な入力情報を作成する可能性があります。また、安全メカニズムを回避し、制限または保護されたコンテンツを開示するように設計されたプロンプトを使用して、AIモデルの脱獄を試みる可能性もあります。

プロンプト漏洩は、プロンプト内に保存または処理されている機密情報を露出させる脆弱性ウィンドウを作成することで発生します。攻撃者がAIモデルにプロンプ​​トを挿入すると、AIモデルを「騙して」重要なデータやログを出力に漏らします。攻撃者が貴社の機密データにアクセスできるようになると、そのデータをキャプチャし、組織外に持ち出します。

データの流出

このプロセスは、最終的に指定されたチャネルの外で不正にデータが転送され、権限のないユーザーの手に渡ることを指します。内部脅威は、チャットボットのクエリを使用して自動クエリマイニングを行い、大規模なデータセットを抽出することができますが、これは検知されない可能性があります。

さらに、承認されたAIモデルを使用して、IT部門の管理外で企業データを処理する可能性もあります。また、内部関係者がAIモデルによって処理された拡張子、画像、添付ファイルを使用してデータを暗号化し、盗み出す可能性もあります。

迅速な漏洩とデータ流出の関連性

迅速な漏洩とデータ流出は密接に関連しており、一方が他方に依存しています。内部者がAIモデルの脆弱性を露呈し、機密データを抽出した場合、組織外にデータを移動させるには流出技術が必要となります。 

迅速な漏洩がデータ流出の攻撃対象領域を拡大させる仕組み

迅速な漏洩は偵察ツールとして機能し、攻撃対象領域を拡大します。攻撃者はシステムの内部動作や設定、さらにはチャットボットに入力された機密データに関する貴重な情報を得ることができます。

迅速な漏洩がデータ流出のリスクにどのように寄与するかを以下に示します。

• 迅速な漏洩は、内部文書、システムプロンプト、知的財産などの機密データの露出につながり、攻撃者がそれを取得して持ち出す可能性があります。これは、ユーザーが誤ってチャットボットにデータを入力した場合や、ユーザーデータがモデルのコンテキストに保存された場合でも同様です。
• 攻撃者はAIモデルを騙してシステムプロンプトや内部指示を明らかにさせると、同様のAI安全メカニズムやコンテンツフィルターを回避する方法を学習します。こうして、効果的なプロンプトを作成し、制限された情報や機密情報を抽出できるようになります。
• 最初の侵入から得られた知識は、プロンプト・インジェクション攻撃の改良に利用される可能性があります。プロンプト・インジェクション攻撃では、悪意のある入力によってAIの本来の指示が上書きされるように設計されています。これにより、攻撃者はAIモデルをさらに操作し、機密データセットの要約や転送、接続されたツールやAPIへのアクセスによるデータの窃取など、不正なアクションを実行させることができます。

政策管理と対策

AIチャットボット時代において、組織を内部脅威やデータ漏洩から守るには、多層的なポリシーと技術的保護策が必要です。最も効果的なポリシー管理と対策を包括的にご紹介します。

1. アクセス制御と承認

ビジネスニーズとデータの機密性に基づいて、チャットボットへのアクセスを特定のユーザーまたはグループに制限する、ロールベースおよび属性ベースの制御を導入します。これにより、特定のユーザーがAIモデルに無制限にアクセスすることを防止できます。 

アクセス範囲を部門、プロジェクト、期間に限定し、きめ細かな権限設定を行ってください。セッションハイジャックを防ぐため、セッションタイムアウトを設定し、許可されていないセッションからチャット履歴にアクセスできないようにしてください。

さらに、多要素認証を確立してください。これにより、AIモデルはチャットボットとその基盤となるデータソースの両方にアクセスする際にユーザー認証を要求します。

2. コンテキスト認識型ウェブフィルタリング

ウェブフィルタリングツールとソリューションを活用して、AI関連のトラフィックをすべて監視・分析し、危険なプロンプトやドメインをブロックします。コンテキスト認識型フィルターは、プロンプトやレスポンスを通じてデータを盗み出そうとする試みなど、AIが生成したトラフィックにおける異常なパターンを検出・ブロックできます。

さらに、これらのツールは、行動分析とトラフィック相関を使用して、不正な AI の使用を識別し、内部脅威の検出を強化します。 

3. プロンプトと出力のフィルタリング

自動検出とマスキング機能を使用して、機密性の高い用語を含むプロンプトをブロックまたは編集します。これにより、機密性の高いリクエストがチャットボットのAIモードに到達し、パスワードや顧客データなどの重要な情報が漏洩するのを防ぎます。また、リアルタイム出力フィルターを設定して、チャットボットの応答から機密データをマスクまたは削除し、表示またはログに記録する前に送信します。

また、AI セキュリティ ツールを設定して、チャットボット モデルが保持または呼び出すことができる履歴データの量に制約を適用し、プロンプトが誤って漏洩するリスクを軽減することもできます。

4. 監視、ログ記録、分析

チャットボットのすべてのインタラクション（入力、出力、アクセスログを含む）を記録します。これらのデータは暗号化され、厳格なアクセス制御によって、許可されたユーザーのみがアクセスできるようにします。さらに、データ損失防止ツール、インサイダーリスク管理プラットフォーム、行動分析を導入し、疑わしい利用、過剰なデータ要求、安全でないエクスポートを検知できるようにします。

既存の脆弱性や潜在的な脆弱性、ポリシーのギャップを明らかにするために、定期的な侵入テストとチャットボット監査を設定して実施します。

5. 従業員の意識向上と研修

不注意による内部リスクを防ぐため、AIリスクについて従業員に教育を行い、プロンプトで機密データを共有することの危険性と、導入されているセキュリティ対策について強調してください。セキュリティ第一のアプローチを採用し、従業員が潜在的なデータ侵害に対する最前線の防衛線として行動できるようにします。

さらに、AI チャットボットの許容される使用方法を明確に定義したガイドラインを公開して施行し、セキュリティ コンプライアンスの文化を強化します。