【ITニュース解説】Can Your Security Stack See ChatGPT? Why Network Visibility Matters

ITニュース概要

ChatGPTなどの生成AIは業務効率を高めるが、新たなデータ漏洩リスクを生む。機密情報がAIへの入力やファイルアップロード、または既存のセキュリティ対策を迂回するプラグイン経由で外部に漏れる恐れがある。組織はネットワーク監視を強化し、AI利用に対応したセキュリティ対策を検討する必要がある。

ITニュース解説

近年、人工知能（AI）技術の進化は目覚ましく、中でも「生成AI」と呼ばれる分野の進展は、私たちの仕事や生活に大きな変革をもたらしている。ChatGPT、Gemini、Copilot、Claudeといったツールは、人間が書いたかのような自然な文章を生成したり、複雑な情報を要約したり、さらにはプログラミングコードを作成したりと、その応用範囲は多岐にわたる。企業や組織においても、これらの生成AIプラットフォームは、業務効率の劇的な向上や生産性の増大を目的として、急速に導入が進んでいる。例えば、顧客サポートにおける問い合わせ対応の自動化、マーケティング資料や営業提案書の迅速な作成、ソフトウェア開発におけるコーディング支援やバグ修正など、その活用事例は枚挙にいとまがない。生成AIは、もはや多くの企業にとって、競争力を維持し、未来を切り開くための不可欠なツールとなりつつある。 しかし、この革新的な技術の普及は、利便性や効率性という大きな恩恵をもたらす一方で、企業がこれまで直面したことのない新たなセキュリティ上の課題も突きつけている。特に深刻なのが「データ漏洩防止（DLP）」に関する問題だ。企業が保有する機密情報、顧客の個人情報、未公開のビジネス戦略や製品開発情報などが、意図せず、あるいは偶発的に、生成AIを通じて外部に流出してしまうリスクが高まっているのである。従来のセキュリティ対策システムは、既知の脅威や確立された通信経路、標準的なアプリケーション利用を前提に設計されていることが多い。しかし、生成AIサービスは比較的新しい技術であり、その利用実態やデータフローがこれまでの枠組みには収まらないため、従来の防御メカニズムだけでは十分に対応しきれない状況が生まれている。 具体的に、生成AI利用がもたらすデータ漏洩のリスクは、主に以下の三つの経路で発生する可能性がある。第一に、「チャットプロンプトを通じた機密情報の共有」だ。従業員がAIと対話する際、質問や指示（これを「プロンプト」と呼ぶ）の中に、企業の営業秘密、顧客データ、開発中の新技術情報など、外部に決して漏れてはならない機密情報を入力してしまうケースがある。多くの生成AIサービスは、ユーザーが入力したデータを学習に利用する可能性があるため、一度入力された機密情報がAIの知識ベースの一部となり、将来的に他のユーザーとの対話の中で意図せず露出してしまったり、あるいはサービス提供事業者の従業員がアクセスできる状態になったりするリスクが考えられる。 第二に、「AIによる要約や分析のためにファイルがアップロードされることによる情報流出」がある。生成AIは、長大な文書を短時間で要約したり、特定の情報を探し出したりするのに非常に優れている。この機能を利用するため、従業員が機密情報を含むファイル（例えば、企業の財務諸表、人事評価データ、未発表の研究開発資料など）をAIプラットフォームに直接アップロードすることがある。これらのファイルがクラウド上のAIサービスにアップロードされた場合、そのデータの保管場所、アクセス権限、暗号化状況、そしてサービス提供側のセキュリティ体制といった詳細な情報は、利用する企業側からは見えにくい。もしAIサービス提供事業者のセキュリティに不備があったり、内部不正が発生したりすれば、企業にとって非常に重要な情報が容易に漏洩してしまう可能性があるのだ。 第三に、「ブラウザプラグインなどの利用による既存セキュリティ制御の迂回」が挙げられる。一部の生成AIサービスは、ウェブブラウザの拡張機能（プラグイン）として提供されている。これらのプラグインは、ユーザーが閲覧しているWebページの内容をAIに送信して分析させたり、Webフォームへの入力を支援したりと、利便性を高める機能を持つ。しかし、このようなプラグインの中には、企業のIT部門が設定したセキュリティポリシーやデータ利用規則を意図せず、あるいは意図的に迂回してしまうものがある。例えば、IT部門が許可していない外部のクラウドサービスへのデータ送信を可能にしたり、暗号化されていない通信経路を使って機密情報をやり取りしたりするなど、企業のセキュリティ制御の目をすり抜けて情報が持ち出されるような状況を生み出す可能性がある。これは、まるで建物の正面玄関は厳重に警備されていても、裏口から簡単に侵入されてしまうようなものだ。 これらの新たな脅威に効果的に対処するためには、企業にとって「ネットワークの可視性（Network Visibility）」を確保することが極めて重要となる。可視性とは、端的に言えば「企業ネットワーク内で何が起こっているか、誰がどのアプリケーションやサービスを使っているか、どのような種類のデータがどこへ流れているか、これらすべてを詳細に把握し、監視できる状態」を意味する。従来のセキュリティシステム（「セキュリティスタック」と称される、ファイアウォール、侵入検知システム、データ漏洩防止システムなどのセキュリティ対策が組み合わされた総体）は、多くの場合、確立されたプロトコルやアプリケーションの通信パターンを検知するように設計されている。しかし、生成AIのような新しい技術が導入されると、これまでとは異なる通信プロトコルや、暗号化された通信経路、あるいは従業員が個人的に利用するシャドーIT（IT部門が承認していないサービスやデバイスの利用）を通じてデータがやり取りされることが増える。 このような状況下では、従来のセキュリティスタックでは生成AIの利用状況を正確に「見ることができない」可能性が高い。例えば、従業員が企業のネットワーク環境で許可されていない生成AIツールを個人的に利用している場合や、企業のネットワーク外にあるAIサービスに機密データが送信されている場合、ネットワークの可視性が低いと、その事実自体を検知することが困難となる。どのような生成AIサービスが実際に使われているのか、どの部署の誰が利用しているのか、そして最も重要な点として、どのような種類の機密データが送受信されているのかを詳細に把握できなければ、適切なデータ漏洩対策を講じることは不可能だ。 企業は、自社のネットワークが生成AIの利用状況をどれだけ「見えているか」を早急に評価し、見えていない部分があれば、それを明らかにするためのツールや技術を導入する必要がある。具体的には、高度なネットワーク監視ソリューション、次世代ファイアウォール、統合型DLPシステム、そしてクラウドアクセスセキュリティブローカー（CASB）といった新しいセキュリティ技術をセキュリティスタックに組み込み、強化することが求められる。生成AIがもたらす生産性向上という利点を享受しつつ、情報漏洩という致命的なリスクを最小限に抑えるためには、IT部門がネットワーク全体にわたる徹底した可視性を確保し、従業員が生成AIを安全かつ適切に利用できるよう、明確なガイドラインと教育体制を整備することが不可欠となる。新しい技術の登場は常に新たなセキュリティ課題を生み出すが、それらに対して先手を打ち、柔軟に対応できる能力こそが、現代のシステムを安全に運用し続ける上で最も重要な要素の一つである。