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AIセキュリティの新時代：AIレッドチーミングテストのご紹介

SherLOCK, Inc.

はじめに

AIの急速な発展に伴い、AIシステムのセキュリティと安全性確保が喫緊の課題となっています。SherLOCKは、最先端のAIセキュリティソリューションのご提供を通じて、誰もが本質的に信頼性高く、安全安心で倫理的なAIモデルを活用し、AIイノベーションの繁栄が世界中のあらゆる人々の幸せに貢献する世界を実現することを目指しています。本記事では、AIレッドチーミングテストの重要性とSherLOCK AIレッドチーミングテストの革新的なアプローチについて詳しく解説し、その有用性を探ります。

AIレッドチーミングテストとは

AIレッドチーミングテストとは、AIシステムの脆弱性を積極的に探索し、攻撃者の視点からシステムの堅牢性を評価する手法です。従来のサイバーセキュリティにおけるレッドチーミングの概念を、AI特有の課題に適用したものであり、現在、世界各国の政府、AISIネットワーク、ビッグテック企業を含めて議論が展開され、重要視されています。このテストの目的は、AIシステムの潜在的な問題点や脆弱性を事前に特定し、それらを修正することで、システムの安全性と信頼性を向上させることにあります。

【AIレッドチーミングの特徴】

  1. 攻撃者視点での検証
    実際に起こり得る攻撃を想定して、システムがどのように反応するかを調査します。これは、従来の防御視点（ブルーチーミング）とは異なり、攻撃シナリオの構築に重点を置きます。

  2. 脆弱性の特定と評価
    モデル自体の弱点だけでなく、トレーニングデータ、API、周辺インフラを含むシステム全体を対象にテストを行います。

  3. 多言語・多文化対応
    特定の言語や文化におけるバイアスや誤作動を検出することも、レッドチーミングの重要な要素となり、現在日本やシンガポールをはじめとする非欧米圏のAPAC各国においても取り組みが進められています。多言語多文化を加味したAIレッドチーミングテストの実施により、グローバル市場や多文化社会においてもAIの信頼性を確保することが期待されています。

活用例

  • 脆弱性評価: 敵対的攻撃（Adversarial attacks）に対するAIモデルの耐性を確認します。

  • バイアス検出: AIがトレーニングデータ由来の偏見を再現していないかを多様な視点で評価します。

  • セーフガードの検証: 言語や文化の違いによる応答の変化をテストします。

AIレッドチーミングテストの重要性

AIシステムは、金融、医療、自動運転など、社会の重要なインフラ分野で急速に導入が進んでいます。米国においても、これらの重要なインフラ分野において、AIセキュリティを強固にするための施策実施が大統領令に基づき求められるなど、AIシステムの安全性と信頼性を確保することは、社会の安定と発展にとって極めて重要です。AIレッドチーミングテストは、以下のような理由から重要性が高まっています：

  1. 新たな脅威への対応: AIシステムは従来のソフトウェアとは異なる脆弱性を持つ可能性があり、新たな攻撃手法に対する防御が必要です

  2. 倫理的・社会的影響の評価: AIの判断が人々の生活に直接影響を与える場面が増えており、その判断の公平性や透明性を確保することが求められています

  3. 法規制への対応: 各国でAIに関する規制が整備されつつあり、AIシステムの安全性や信頼性を客観的に評価する手法が必要とされています

  4. 企業の競争力強化: 安全で倫理的、信頼できるAIシステムを提供することは、企業がビジネスを展開する際の競争力の源泉と向上につながります

多角的な評価アプローチ

AIシステムの安全性と信頼性を多角的に評価するため、以下のようなアプローチを採用しています：

  • 早期かつ継続的なレッドチーム ：AIシステム開発プロセスの初期段階からすべての段階を通じて、レッドチームを実施する。潜在的な脆弱性を最初から特定し、緩和するために、セキュリティ 設計・開発フェーズの早い段階で Gen AI Red Teaming を組み込みます。継続的に脆弱性を評価し、レッドチームの知見をアップデート、モデルの微調整、安全対策の実施に役立てることが重要です。

  • 自動化テスト / 人間による探索的テスト：機械学習を用いて大量の入力パターンを自動生成し、効率的にテストを実施します。AIの専門家が直感と経験を活かして、想定外の脆弱性を探索します。

  • ブラックボックステスト：システムの内部構造や実装詳細を知らない状態でテストを行い、外部から観察可能な脆弱性を評価します。

  • ホワイトボックステスト: システムの内部構造や実装詳細を知った上でテストを行い、より深い層の脆弱性を評価します。

継続的な改善プロセス

AIの技術や攻撃手法は日々進化しているため、テスト手法も常に更新しています：

  • 最新の研究成果や脅威情報を常にモニタリングし、テストシナリオに反映させています。

  • テスト結果の分析から得られた知見を蓄積し、テスト手法の改善に活かしています。

  • 専門家コミュニティとの交流を通じて、ベストプラクティスの共有と相互学習を行っています。

SherLOCK AIレッドチーミングテスト

近年、大規模言語モデル（LLM）の普及に伴い、AIセキュリティの重要性が急速に高まっています。SherLOCKは、最先端のAIセキュリティソリューション"SherLOCK AI Gateway"として、AIレッドチーミングテストをご提供しています。世界的に参照されるOWASP TOP 10 for LLMに準拠した汎用型AIレッドチーミングテストに加えて、ドメイン特化型AIレッドチーミングテストとして、バイアステストや欧米の言語文化以外の多言語多文化を加味したAIセキュリティ評価をご提供することに強みがあります。今後は、ソリューション提供のより一層の拡大を予定しており、日米と合わせてAPAC地域全体への最先端のAIセキュリティ / AIセーフティソリューションのご提供を企図し、誰もが本質的に信頼性高く、安全安心で倫理的なAIモデルを活用し、AIイノベーションの繁栄が世界中のあらゆる人々の幸せに貢献する世界を実現して参ります。

当社 "SherLOCK AI Gateway" AIレッドチーミングサービスの特徴：

  • OWASP TOP 10 for LLMガイドライン準拠：最新のAIセキュリティ脅威に対応した評価基準を採用

  • 多言語・多文化対応：グローバル視点で日本語・日本文化を加味したAIシステムの脆弱性を評価

  • バイアステスト：AIシステムに潜在する偏見や不公平性を特定

  • AIセキュリティ / サイバーセキュリティの専門家チーム：AIセキュリティとサイバーセキュリティのエキスパートによる高度な分析と対策提案を自動化ツールと組み合わせた形でご提供

  • カスタマイズ性：各企業様のニーズに合わせて柔軟なテストプランをご用意致します。

AIレッドチーミングテストの実施プロセス

SherLOCKのAIレッドチーミングテストは、以下のようなプロセスで実施されます：

  1. スコープ定義：テスト対象システムの範囲や目的を明確化します。

  2. リスク分析：システムの特性や運用環境を考慮し、潜在的なリスクを特定します。

  3. テスト計画策定：リスク分析に基づいて、具体的なテストシナリオと手法を決定します。

  4. テスト環境構築：本番環境に影響を与えないよう、安全なテスト環境を準備します。

  5. テスト実施：計画に基づいて、自動化テストと人手によるテストを組み合わせて実施します。

  6. 結果分析：テスト結果を詳細に分析し、発見された脆弱性の重要度を評価します。

  7. 報告書作成：テスト結果と改善提案をまとめた報告書を作成します。

  8. フォローアップ：改善策の実施状況を確認し、必要に応じて再テストを行います。

おわりに

AIレッドチーミングテストは、AIシステムの安全性と信頼性を確保するための重要なテストです。SherLOCKは、最先端のAIセキュリティ技術と豊富な経験を活かし、お客様のAIシステムの堅牢化をサポートいたします。AIの普及が進む中、その安全性とセキュリティ確保は社会的責任となっています。SherLOCKは、最先端のAIレッドチーミングテストを通じて、安全で信頼できるAI社会の実現に貢献しています。AIセキュリティ、AIレッドチーミングテストに関するご相談は、下記SherLOCKの連絡先よりお気軽にお問い合わせください。

■ 【会社概要】

会社名：SherLOCK株式会社 (SherLOCK, Inc.)
代表者：代表取締役CEO 築地テレサ
設立日：2024年01月
所在地：〒105-0001 東京都港区虎ノ門５丁目９−１麻布台ヒルズガーデンプラザB 5階
TOKYO VENTURE CAPlTAL HUB内
事業内容：AIセキュリティソリューションの開発・販売・提供
URL：https://shlck.com/

■ 【お問い合わせ先】
お問い合わせ / お客様サポート窓口：SherLOCKへのお問い合わせフォーム
SherLOCKお問い合わせメール：contact@shlck.com

以上

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