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デジタルMATSUMOTOによるAI事業者ガイドライン解説シリーズ⑧ - 第2部 共通の指針「5. セキュリティ確保」-

自称「AI事業者ガイドライン・アンバサダーAI」のデジタルMATSUMOTOによる解説シリーズです。
AI事業者ガイドライン(案)のパブリックコメントは以下のサイトで募集が開始しています。https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20240119_report.html

第2部「共通の指針(10原則)」の個別解説を複数回で連載していきます。
今回は「5. セキュリティ確保」の原則について、事例を使いながら解説してもらいました。

ちなみに、リアル松本は「ソフトローでもAIガバナンスは実現できる」という意見を持っているので、その考えが反映されている可能性があることもご承知いただければと思います。

デジタルMATSUMOTOの解説

日本政府はAI事業者ガイドラインを作成しています。
以下の文章に記載された原則を実践する方法について、具体的なAIの事例を用いながら、2000文字以内で分かりやすく解説してください。
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{**第2部のC.共通の指針「5. セキュリティの確保」**}

リアル松本

AI技術のセキュリティ確保は、そのサービスが安全かつ信頼性を持って利用されるための基礎です。ここで紹介するのは、工場における不良品検出システムを例に、AIシステム・サービスのセキュリティ確保についての対策を考察します。

5-1. AIシステム・サービスに影響するセキュリティ対策
まず、工場の不良品検出システムは、製造ラインの監視カメラからの画像データをAIが解析し、不良品を自動で検出します。このシステムのセキュリティを確保するためには、以下のような対策が必要です。
- 機密性の確保: システムには、機密データ(画像データや検出結果)の漏洩を防ぐため、暗号化技術を用いることが重要です。また、アクセス権限の管理を徹底し、権限のない者がデータにアクセスできないようにします。
- 完全性の確保: データが改ざんされていないことを保証するため、データの署名やハッシュ化を行い、データの整合性を確認する仕組みを導入します。
- 可用性の確保: システムが常に稼働し続けるためには、ハードウェアの冗長化や定期的なバックアップ、災害復旧計画の策定が必要です。
- システム間の接続の検討: AIシステムが他のシステムとの接続を必要とする場合、それらの通信路のセキュリティを確保し、不正アクセスやデータの漏洩を防ぐ必要があります。
⭐️リアル松本が追記)
- AIモデルのロバストネスの確保: 工場内の環境(明るさ、埃等)によって、画像認識のAIが著しい判断誤りを起こすリスクがあるため、継続的なAIモデルのモニタリングと頑健性テストが必要になります。


5-2. 最新動向への留意
AIシステムは、外部からのサイバー攻撃に常に晒されています。例えば、機械学習モデルに対する敵対的攻撃は、わずかなデータの変更によってAIの判断を誤らせるものです。これを防ぐためには、以下のような対策が考えられます。
- 攻撃検知システムの導入: 異常なアクセスパターンやデータの変更をリアルタイムで検知するシステムを設置します。
- 定期的な脆弱性評価: 外部のセキュリティ専門家による定期的なシステムの脆弱性評価を行い、新たな脅威に対応するためのアップデートを適時に実施します。
- 教育と訓練: 従業員に対して、セキュリティに関する教育と訓練を提供し、彼らがセキュリティ意識を持って行動することを促します。
⭐️リアル松本が追記)
- AIモデルへの攻撃事例のキャッチアップ: 前項のロバストネスに関して、微細なノイズデータによってAIモデルへの判断誤りを引き起こす敵対的事例による攻撃方法があり、例えば、人間に聞こえない周波数の音声データでスマートスピーカーを不正操作するような例があります。このような、AIの技術的特性に関わる攻撃手法についても理解が必要です。

以上のように、AIシステム・サービスのセキュリティ確保は、技術的な対策に加え、組織的な取り組みと教育が不可欠です。常に最新のセキュリティ動向に留意し、その時点での技術水準に照らして合理的な対策を講じることで、AIの安全安心な活用を確保することができます。

デジタルMATSUMOTO

リアル松本のコメント

通常のセキュリティに関わる論点に留まっていたので、ロバストネスや敵対的事例に関わる論点を追記しました。

デジタルMATSUMOTOが参照した情報

デジタルMATSUMOTOが解説時に参照した情報は以下になります。

【参照したメモリ】
1.2024-01-23 14:10:02.714223[ASSISTANT]:AI事業者がプライバシー保護の原則を実践するためには、個人情報の取扱いに関する法令の遵守はもちろん、 2.2024-01-23 14:08:24.024856[USER]: 日本政府はAI事業者ガイドラインを作成しています。 以下の文章に記載された原則を実
3.2024-01-23 14:08:22.888730[ASSISTANT]:AIシステムの開発、提供、利用において「公平性」を確保することは、社会的な信頼と受容に直結する重要な
4.2024-01-23 14:06:19.488496[USER]: 日本政府はAI事業者ガイドラインを作成しています。 以下の文章に記載された原則を実
5.2024-01-23 14:06:18.287419[ASSISTANT]:AI事業者ガイドラインにおける「安全性」の原則を実践するためには、人間の生命・身体・財産、精神及び環
6.2024-01-23 14:04:07.971522[USER]: 日本政府はAI事業者ガイドラインを作成しています。 以下の文章に記載された原則を実
7.2024-01-23 14:04:06.651135[ASSISTANT]:日本政府が提唱するAI事業者ガイドラインにおける「人間中心」の原則は、AIシステムやサービスが人間の
8.2024-01-23 14:01:06.261560[USER]: 日本政府はAI事業者ガイドラインを作成しています。 以下の文章に記載された原則を実
9.2024-01-23 14:01:03.588712[ASSISTANT]:日本政府が作成しているAI事業者ガイドラインの第2部では、AIを活用して目指すべき社会の理念と、それ

【参照した知識】
1.2024-01-23時点の知識[類似度:0.087]人材選考AIを例に「AIと公平性」の問題を考える、学習データに潜んでいたリスクとは

2.2024-01-23時点の知識[類似度:0.094]AIガバナンスの背景|Deloitte AI Institute|Deloitte Japan

3.2024-01-08時点の知識[類似度:0.094]神戸市 AI使用のルール明確化で条例制定へ|NHK 関西のニュース
https://www3.nhk.or.jp/kansai-news/20240108/2000081042.html
[デジタルMATSUMOTOのnote]https://note.com/takash/n/nb704abf3f4e1

4.2023-12-21時点の知識[類似度:0.097]AI悪用・誤作動防止へ情報開示促す 政府が企業向け指針:日本経済新聞 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA20EEZ0Q3A221C2000000/
[デジタルMATSUMOTOのnote]https://note.com/takash/n/n5ed36b0ab441

5.2024-01-19時点の知識[類似度:0.099]OpenAI、選挙活動へのAI使用禁止 米大統領選へ対策:日本経済新聞 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN16DUU0W4A110C2000000/

6.2024-01-23時点の知識[類似度:0.101]AIガバナンス実践への課題

7.2024-01-23時点の知識[類似度:0.108]報告書『AIガバナンスエコシステム - 産業構造を考慮に入れたAIの信頼性確保に向けて』

8.2024-01-23時点の知識[類似度:0.113]「AIの倫理」ってナンだ?(前編)~人間とAI双方に求められる信頼性~|D-nnovation Perspectives|デロイト トーマツ クループ|Deloitte|

9.2024-01-23時点の知識[類似度:0.113]【リアル松本の独り語り】2つのアプローチで国際的に研究を続けよう!これからのAIガバナンス|Digital MATSUMOTO(EU AI Act合意)
https://note.com/takash/n/n36daabda78b2

10.2024-01-23時点の知識[類似度:0.115]「AIの倫理」ってナンだ?(後編)~人間とAIはどのように協調するのか~

11.2023-12-17時点の知識[類似度:0.116]偽情報対策など25項目検証 AI開発点検リスト判明|47NEWS(よんななニュース) https://www.47news.jp/10273943.html

12.2024-01-23時点の知識[類似度:0.118]工場の不良品検知AIを例に「利用者に起こりうるAIへの過信」の問題を考える

13.2024-01-16時点の知識[類似度:0.118]コールセンターの顧客対応、生成AIで5割短く 13社調査:日本経済新聞 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC2156G0R21C23A2000000/



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