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Blue Bayesでは、毎日生成AIに関する海外ニュースを最速で日本にお届けします。
忙しい人は、まとめだけでも見てみてください⭐️
Generative AI is reshaping security risk. Zero Trust can help manage it
本日はこちら
引用：https://www.csoonline.com/article/3595580/generative-ai-is-reshaping-security-risk-zero-trust-can-help-manage-it.html
忙しい人はここだけ！｜本日のまとめ
🤖 生成AIとゼロトラストで安全なイノベーションを実現！
• 生成AIは新たな価値と新種のセキュリティリスクをもたらす 🎨
• データガバナンスの複雑化と共有責任モデルの必要性 🔐
• ゼロトラストとAIは互いに補完し合う関係 🤝
AIとセキュリティの調和で、革新的な成長と安全性の両立が可能に！ 🚀💡
では、内容に入ります。
生成AIの導入とセキュリティ対策の進化
生成AI（Generative AI）の導入が急激に進む中で、セキュリティ対策もその変化に対応して進化する必要があります。現代の生成AIアプリケーションは、過去の「決定論的」なアプリケーションとは異なり、同一の入力に対しても毎回同じ結果を生み出すわけではありません。
例えば、生成AIの画像生成モデルに「警備員制服を着た子猫の絵を描いて」と指示した場合、まったく同じ絵が再度生成されることはほとんどありません（似たような絵が生まれることはありますが）。このようなダイナミックな特性は新たな価値を提供する一方で、新種のセキュリティリスクも生じさせます。すでに存在する静的なセキュリティコントロールでは完全には対応しきれなくなるのです。
生成AIがもたらす主な変化
生成AIがもたらす主な変化は、以下の通りです。
1. データガバナンスの複雑化
まず第一に、データガバナンスの課題がより複雑化し、データの価値はますます高まっています。
2. 共有責任モデルの必要性
第二に、設計、実装、セキュリティにおいては、プロジェクト全体を通じた共有責任モデルが求められます。
3. 適切なガードレールの重要性
第三に、生成AIモデルには適切なガードレールが必要であり、これによって誤用や悪用から守ることができます。
4. セキュリティコントロールの成熟度
第四に、生成AIの持つ可能性は非常に大きいですが、その一方でセキュリティコントロールはまだ成熟の初期段階にあると言えるでしょう。
AI技術の課題と効果的なセキュリティ戦略の必要性
このように、AI技術は大きな可能性を秘めているものの、それと同時に管理が必須となる課題も存在します。そのため、効果的なセキュリティ戦略と制御を導入し、生成AIを使った革新的な取り組みを活用しつつ、リスクを最小限に抑えることが重要です。
ゼロトラストコンセプトの重要性
そこで注目されるのが、ゼロトラスト（Zero Trust）というコンセプトです。ゼロトラストは、ネットワークの境界線に頼らず、データと資産を中心に考えることで、AI環境におけるセキュリティ課題に対応します。逆に、AIはゼロトラストのセキュリティ自動化の推進、インサイトの提供、即時専門知識の供給といった多様な分野で利用されます。
ゼロトラストとAIの相互補完関係
こうしてみると、ゼロトラストとAIは互いに補完し合う関係にあり、両者を活用することによって安全なイノベーションと素早い対応が可能になります。セキュリティリーダーはAIの潜在能力と課題の両方を正しく理解し、企業のニーズとセキュリティの要求のバランスをうまく取ることが必要です。この調和が実現されると、革新的な成長と安全性の両立が可能になるでしょう。
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