Last Updated on 2024-10-08 06:50 by admin

AI/MLモデルのセキュリティはしばしば後回しにされ、企業はバックドアやハイジャックされたモデルによる攻撃のリスクにさらされている。これらの企業は、AI/MLモデルとMLOpsパイプラインのセキュリティに注意を払う必要があり、AIモデルのセキュリティと完全性を確認しないと、攻撃者によるコードの実行や結果の操作が可能になる。

多くの企業は自社のAIモデルについての可視性を持たず、ダウンロードされたモデルに対する制御を失っている。モデルのファイル形式には実行可能なコードが含まれることがあり、セキュリティ上の脆弱性が存在する。また、Hugging Faceなどのモデルリポジトリには、安全でないモデルが存在する可能性がある。

AIモデルの開発と展開にはセキュリティを組み込む必要があり、モデルのトレーニングデータの品質とセキュリティの確保が重要である。モデルのセキュリティを評価するための指標を使用でき、オープンソースプロジェクトのセキュリティ能力を参考に、AIコンポーネントのセキュリティツールのエコシステムを迅速に実装する必要がある。

【ニュース解説】

近年、人工知能（AI）と機械学習（ML）のモデルが製品や日常業務に急速に導入されています。これらの技術は、企業にとって大きな可能性を秘めていますが、そのセキュリティ面での課題もまた顕在化しています。具体的には、企業がAI/MLモデルを開発し、テストする過程で、モデルのセキュリティが後回しにされがちであり、これがバックドアやハイジャックされたモデルによる攻撃のリスクを高めています。

企業が自社のAIモデルについての可視性を欠いていることが、この問題をさらに複雑にしています。多くの場合、データサイエンティストや機械学習アプリケーション開発者が、外部からダウンロードしたモデルを使用しており、これらのモデルがどのようなセキュリティリスクを持っているかを把握することが難しいのです。特に、モデルを保存するために使用されるファイル形式には、実行可能なコードが含まれていることがあり、これがセキュリティ上の脆弱性につながります。

このような背景から、AIモデルの開発と展開においてセキュリティを組み込むことが重要です。特に、モデルがトレーニングされるデータの品質とセキュリティを確保することは、最終的なAI/MLシステムを信頼する上で不可欠です。また、モデルのセキュリティを評価するための指標を使用し、オープンソースプロジェクトのセキュリティ能力を参考に、AIコンポーネントのセキュリティツールのエコシステムを迅速に実装することが求められます。

この問題に対処するためには、企業は自社のAI/MLモデルとMLOpsパイプラインのセキュリティに注意を払う必要があります。これには、モデルのトレーニングデータの品質とセキュリティの確保、モデルのセキュリティを評価するための指標の使用、そしてAIコンポーネントのセキュリティツールのエコシステムの迅速な実装が含まれます。これらの対策を講じることで、企業はAI/MLモデルによる攻撃のリスクを軽減し、AI技術のポテンシャルを最大限に活用することができるでしょう。

from To Spot Attacks Through AI Models, Companies Need Visibility.