GenAIゴールドラッシュ：ネットワークインフラのセキュリティが重要な理由
ジェネレーティブAI（GenAI）と大規模言語モデル（LLM）は、開発者のコパイロットやカスタマーサポートの自動化から高度な分析や意思決定に至るまで、あらゆるものを強化し、急速にエンタープライズITを再構築しています。導入が加速するにつれ、GenAIは急速にビジネスクリティカルなワークフローに組み込まれるようになっています。
しかし、この急速な技術革新は諸刃の剣です。LLMのワークロードは、クラウド、データセンター、SaaSプラットフォーム、リモートユーザーにまたがり、高度に分散され、データ集約的で、遅延に敏感です。多くの場合、AIインフラストラクチャはセキュリティ管理が成熟するよりも早く導入されるため、AIシステムの脆弱性にさらされる機会が増えています。GenAIインフラストラクチャのセキュリティ確保は、安全でスケーラブルなAIイノベーションの基盤要件となっています。
GenAI攻撃サーフェスの解体
脆弱性の新種
GenAIのセキュリティ確保は、ネットワーク境界の保護にとどまりません。トレーニングデータのセキュリティ、AIモデルの保護、アプリケーション層とAPI層におけるランタイムのやり取りなど、AIのライフサイクル全体を保護する必要があります。従来のワークロードとは異なり、LLMインフラストラクチャは、インフラストラクチャを意識したセキュリティ制御を必要とする新たな攻撃経路を導入します。
LLMインフラにおける重大な脆弱性
プロンプト・インジェクション新しいSQLインジェクション
プロンプト・インジェクション攻撃は、LLMの解釈的な性質を悪用し、細工された入力によってシステム命令を操作します。SQLインジェクションと同様に、これらの攻撃はセーフガードをバイパスしたり、機密データを暴露したり、意図しないアクションを引き起こす可能性があります。
例えば、APIリクエストに埋め込まれた悪意のあるプロンプトは、システム命令を上書きし、モデルに専有情報や機密性の高いトレーニングデータを公開させることができます。プロンプトインジェクションの防止には、実行時の検査、コンテキスト認識、およびモデルの動作に沿ったポリシーベースの実施が必要です。
データ汚染コアの腐敗
トレーニングデータは敵対的攻撃の格好の標的です。ファインチューニングの際、モデルの精度を低下させたり、出力に影響を与えたりするために、汚染されたデータや偏ったデータが持ち込まれる可能性があります。少量の危険なデータでさえ、AI主導の意思決定に対する信頼を損なう可能性があります。
効果的なトレーニングデータのセキュリティは、インジェストパイプライン全体にわたるソースの検証、妥当性確認、異常検知、および監査可能性に依存しています。
モデル窃盗と知的財産リスク
微調整されたLLMは貴重な知的財産です。脆弱なAPI、侵害されたエンドポイント、不十分なアクセス制御を通じた不正アクセスや流出は、ビジネスや競合に重大な影響を及ぼす可能性があります。強固な暗号化、最小権限アクセス、継続的な監視は、強固なLLMセキュリティの不可欠な要素です。
企業内でのランタイムGenAI利用リスク
データポイズニングやモデル盗難のようなモデル中心のリスクだけでなく、企業は、従業員、アプリケーション、エージェントが日常的にGenAIサービスとどのように相互作用するかによって駆動されるランタイムGenAI使用リスクのセットが急速に成長していることに直面しています。
これらのリスクは、通常のネットワーク・トラフィックの中で発生し、多くの場合、従来のアプリケーションやエンドポイントの制御をバイパスするため、特に困難です。
ランタイムの主な課題は以下の通り：
シャドーAIの採用
従業員は、企業の承認なしに、非公認のGenAIサービス（パブリックチャットボット、ブラウザコピロット、AIを搭載したSaaS機能、プラグイン）を利用することが増えています。これらのツールは、ガバナンス、可視性、または監査制御なしで、機密性の高い企業データを処理することができます。
制御されないプロンプトとレスポンスのデータフロー
GenAIのプロンプトとレスポンスには、専有情報、内部コンテキスト、ソースコード、URL、規制データが頻繁に含まれます。ランタイム検査なしでは、このデータはサードパーティのAIサービスに公開されたり、安全でない方法でユーザーに返されたりする可能性があります。
プロンプト・インジェクションと命令操作
プロンプト・インジェクション攻撃は、正当なプロンプトやツール呼び出しの中に悪意のある命令を埋め込むことで、LLMの解釈的な性質を悪用します。これらの攻撃は実行時に発生し、API認証だけでなく、実際のプロンプト、レスポンス、ツールメッセージを検査する必要があります。
安全でないコンテンツ、トーン、外部参照
LLMが生成する応答は、コンテンツカテゴリ、安全性、ブランドトーン、またはコンプライアンスに関連する企業ポリシーに違反する可能性があります。さらに、プロンプトやレスポンスが安全でない URL や悪意のある URL を参照し、ユーザが下流のリスクにさらされる可能性もあります。
コードと構造化出力による知的財産の漏洩
GenAIツールは、ソフトウェア開発と自動化のために広く使用されています。プロンプトとレスポンスは、しばしば自然言語やコードブロックの中に埋め込まれた、独自のコード、内部API、認証情報、またはアーキテクチャの詳細を不注意に漏らす可能性があります。
このような課題は、GenAIのトラフィックが実際に流れる場所、つまり企業ネットワーク全体で動作するランタイム、インラインセキュリティ制御の必要性を浮き彫りにしています。
GenAIの多層防御戦略
セキュアAI開発ライフサイクル（SAIDL）
セキュアAI開発ライフサイクル（SAIDL）は、AIの開発と運用のすべてのフェーズにセキュリティを組み込みます。データを取り込む際には、ソースを認証し、ログに記録する必要があります。モデルのトレーニングと微調整では、整合性の検証と異常やドリフトの監視が必要です。デプロイメントでは、ゼロ・トラスト原則、強力なアイデンティティ検証、継続的なセッション検証を通じて、これらの制御を本番環境に拡張します。
このライフサイクル駆動型のアプローチにより、安全なAIの導入、効果的なAIインフラの監視、AIセキュリティインシデントへの迅速な対応が可能になります。
LLMインフラストラクチャを保護するためのベストプラクティス
データ・サプライチェーンの強化は、信頼できるデータセット、自動化された品質チェック、ポイズニングや破損を検出するためのコントロールから始まります。
堅牢なアクセス制御を実装するには、LLMと相互作用するユーザー、アプリケーション、API、サービスに対して最小特権を強制する必要があります。
入力、出力、APIにわたる継続的なモニタリングと異常検知により、悪用、敵対的攻撃、データ侵害の試みを早期に検出することができます。
GenAIセキュリティのための統合SASEプラットフォームの活用
重要管理点としてのネットワーク
GenAIのワークロードは本質的に分散型であるため、ネットワークはセキュリティと可視性のための重要なエンフォースメントレイヤーとなります。統一されたセキュアアクセスサービスエッジ（SASE）プラットフォームは、ユーザー、クラウド、ブランチ、エッジロケーションにまたがる一貫したポリシー実施、一元化された観測可能性、高性能な接続性を提供します。
セキュリティをネットワーク・ファブリックに組み込むことで、盲点をなくし、遅延や運用の複雑さを招くことなくゼロ・トラスト制御を実現します。
セキュアなGenAIのためのAryakaのソリューション
AI>Perform：LLMワークロードのための高性能コネクティビティ
AI>Performは、Aryakaのグローバルプライベートバックボーン上でLLMトラフィックを最適化し、推論、トレーニング、APIインタラクションのための低レイテンシー、高スループットの接続性を提供します。AryakaのOnePASS™インスペクションアーキテクチャは、パフォーマンスを低下させることなくインラインでのポリシー実施とセキュリティ検査を可能にします。
AI>セキュア：GenAI対話のための高度な保護
AI>Secureは、モデルのトレーニングやプラットフォーム側の制御ではなく、GenAIが企業で実際にどのように使用されるかを保護することに重点を置いています。ネットワークネイティブな実施レイヤーとして動作するAI>Secureは、ユーザー、アプリケーション、エージェント、サービス全体のライブGenAIトラフィックを検査します。
AI>Secureは、データ経路に直接設置されるため、以下のことが可能です：
- 使用されているGenAIのサービス、モデル、エンドポイントを特定することにより、シャドーAIの使用を検出し、分類します。
- 管理者がGenAIのサービスを許可またはブロックし、サービスの分類に基づいてアクセス制御を適用できるようにします。
- ユーザー、場所、デバイスにまたがる一貫したポリシーの監視と適用
データ保護管理
AI>Secureは、プロンプトとレスポンスの両方において、以下のような企業ポリシーをリアルタイムで実施します：
- コンテンツ・カテゴリーの実施
- 安全性と節度あるチェック
- トーンおよび使用ポリシーの制御
- 迅速なインジェクション検出
- 評判とカテゴリに基づくURL抽出とフィルタリング
- IP漏えいを防ぐコード検出
- パターンベースとNERベースの両方のテクニックを使用したPII、PHI、企業固有の機密データ保護
すべての施行は、データがユーザーや外部サービスに公開される前に、インラインで行われます。
正確な執行のための深いGenAI API認識
効果的なGenAIのセキュリティには、暗号化されたトラフィックを検査するだけでなく、AIの相互作用の構造を理解する必要があります。
AI>Secureは、ドキュメント化されたエンドポイントとドキュメント化されていないエンドポイント（AIチャットボット、コピロット、エージェントに使用される）の両方を含むGenAI APIを深く解析し、抽出と分析を行います：
- プロンプト
- モデル回答
- ツールと関数の呼び出し
- エージェント間（A2A）メッセージ
このプロトコルを意識した検査は、GenAIのAPIが急速に進化しても、正確でコンテキストに富んだポリシーの実施を可能にします。
AI>Secureは、AryakaのUnified SASEプラットフォーム内にインフラネイティブなGenAIセキュリティを提供します。AI>Secureは2026年第2四半期に提供され、企業はコンプライアンスを維持し、運用リスクを低減しながら、自信を持ってGenAIを採用することができます。
AIデータ保護のための次世代DLPとCASB
Aryakaの次世代DLPは、CASB機能と組み合わせることで、データ侵害防止をAIワークフローに拡張します。NLPベースのコンテキスト分析を使用して、DLPはトレーニングデータ、プロンプト、モデル出力、APIコールから機密データ、個人情報、知的財産を検査します。ユーザー、エンドポイント、クラウド、ブランチにわたって適用される統一ポリシーにより、データがネットワークから流出する前に、インラインの再編集とマスキングで漏えいを防止します。
レジリエントでセキュアなAIの未来
GenAIを安全に拡張するには、GenAIとLLMのセキュリティに対するプロアクティブで多層的なアプローチが必要です。企業は、実際のAIユースケースに必要なパフォーマンスを維持しながら、トレーニングデータ、モデル、ランタイムインタラクションを保護する必要があります。
Aryaka Unified SASE 2.0は、AI>Secure、AI>Perform、ZTNA、CASB、およびNext-Gen DLPと組み合わせることで、大規模でセキュアなAIイノベーションのためのインフラファーストの基盤を提供します。詳細については、Aryakaの技術ホワイトペーパーをダウンロードするか、AI>Secureのデモをリクエストして、GenAIのワークロードがどのように妥協なくセキュアになるかをご確認ください。