情報セキュリティ：IoT業界内のAIセキュリティ

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デジタル時代が進むにつれて、私たちは情報を伝達・保存する様々な方法の中に身を置いていることに気付きます。私たちの日常生活に技術が入り込んだスマートデバイスから、産業を支える高度な人工知能システムまで、技術と私たちの生活が絡み合うことはこれまでにないほど複雑になっています。しかし、この深い統合には厳しい現実も伴います。情報のチャネルやリポジトリが増えれば増えるほど、潜在的な脅威の範囲も広がるのです。これらの脅威は数だけでなく、その影響の大きさも増しています。特にIoT産業におけるAIセキュリティについては、その革命的な潜在能力を導入する一方で、新たなセキュリティ上の課題も生じ、私たちの最高の注意を要求しています。

この記事では、読者をIoT産業におけるAIセキュリティの世界に没頭させ、脆弱性、潜在的な脅威、安全なデジタル未来を確保するための戦略について探求し、また、このテーマの基礎となるさまざまな「セキュリティ」の理解を提供することを目指しています。

ITセキュリティ、情報セキュリティ、サイバーセキュリティ：違いを理解する

近年、ITセキュリティ、情報セキュリティ、サイバーセキュリティなどの用語がしばしば混同されて使用されています。これにより、テクノロジー業界の専門家でもそれらの意味について広範な混乱が生じています。IoTとAIセキュリティの領域に深入りするにつれて、これらの用語の違いを明確にすることが重要です。初めての方には困惑するかもしれませんが、段階的にこの多層的なシステムを解明していきます。

まず図を見てみましょう。

• 本番環境向けのベクトル検索の構築
• 「Numexprの探索：Pandasの背後にある強力なエンジン」
• 「GPU インスタンスに裏打ちされた SageMaker マルチモデルエンドポイントを利用して、数百の NLP モデルをホストします」

セキュリティに対処することをリスク管理と呼びます。リスク管理は、IT関連の問題よりも広範な範囲に及ぶ可能性がありますが、現代の世界ではいずれの場合でも情報技術と交差することは避けられません。この交差点には、ITセキュリティ、情報セキュリティ、サイバーセキュリティが含まれます。それぞれを詳しく見てみましょう。

ITセキュリティは、デジタルデータとそれを扱うシステムの保護に特化しています。コンピュータシステムを盗難、破損、または不正アクセスから保護することを重視しています。これにはマルウェア、フィッシングなどへの対策が含まれる場合もあります。

ITセキュリティの種類を見ると、いくつかの新しい側面が見えてきます。ネットワークセキュリティ、インターネットセキュリティ、エンドポイントセキュリティ、クラウドセキュリティ、アプリケーションセキュリティなどが含まれます。

情報セキュリティは、未承認のアクセス、使用、開示、中断、変更、破壊から情報を保護することに関するものです。情報セキュリティの主な目標は、データの機密性、完全性、可用性を維持することです。情報セキュリティの種類には、アプリケーションセキュリティ、クラウドセキュリティ、インフラセキュリティ、インシデント対応、暗号化、災害復旧、脆弱性管理などが含まれます。

サイバーセキュリティは、情報セキュリティに含まれ、その主要な部分を構成しています。サイバーセキュリティは、システム、ネットワーク、データをサイバー脅威から保護することに特化しています。ただし、サイバーセキュリティは情報セキュリティに含まれ、ITセキュリティと部分的に重なります。サイバーセキュリティの戦略には、ファイアウォール、侵入検知システム、暗号化プロトコルなどが含まれる場合があります。サイバーセキュリティの種類には、ネットワークセキュリティ、クラウドセキュリティ、エンドポイントセキュリティ、アプリケーションセキュリティ、IoTセキュリティなどが含まれます。

サイバーセキュリティの枠組み内で、IoTの侵害は、インターネット・オブ・シングス（IoT）デバイスやシステムを標的とするサイバー攻撃を指します。侵害された場合、サイバー犯罪者はデバイスを乗っ取り、情報を抽出したり、侵害デバイスの集合体に組み込んだりして、DoSやDDoS攻撃を開始することができます。

こうした悪意のあるIoTボットネットの活動が頻繁に出現することは、ノキアの脅威インテリジェンスラボの最近の調査結果で強調されています。同ラボの創設者であるケビン・マクネーミ氏の見解によれば、ネットワーク上で観測されたマルウェア活動の約60%がIoTボットネットに帰属できるとされています。

5G時代のモバイルボットネットの増加についてのインタビューでは、ケビン・マクネーミ氏は、5Gネットワークは以前の世代と比べて特にモバイルコア内でセキュリティが向上していると述べています。現在の状況であるモバイル時代は以前のPC時代とは異なり、アクティブなモバイルユーザーの数が大幅に増加しました。モバイルおよびIoTデバイスの台頭に伴い、5Gの増大した帯域幅は、特にIoTデバイスの増加により、攻撃の潜在的な表面積を拡大しました。革新的な5Gの機能である「ネットワークスライシング」により、異なるアプリケーション向けの専門のセキュリティ対策が可能となります。

ただし、IoT領域への攻撃がその発展に遅れをとっていると言うことは過言ではありません。AIのパワーの向上により、攻撃者は日常的に使用するガジェットを通じて個人の生活に侵入し、自分たちの目的のために利用することができます。

アメリカのテレビシリーズ「Next」では、IoV（Internet of Vehicles）セクター内の脆弱性が浮き彫りにされています。ここでは、洗練された非人間のサイバー攻撃の連続を察知した後、コンピュータ科学者のリチャード・ワイスは、電子機器の使用に対してますます偏執的になり、完全に避けるようになります。彼の予防措置にもかかわらず、人工知能による車両攻撃の標的にされます。この攻撃は致命的な事故につながり、彼のコンピュータが完全に初期化される前に保存したコードのスナップショットがサイバー脅威の唯一の証拠となりました。このような物語は、車両がより相互接続され、技術に依存するようになると、悪意のあるAIによる攻撃の可能性が示されています。

もう1つの例は、より実践的なシナリオで見つけることができます。Verdictによると、スマートホームデバイスは、潜在的なサイバーセキュリティの脆弱性に対してますます監視されています。記事では、多くのデバイスが従来のオペレーティングシステムなどのセキュリティのためのインフラストラクチャを欠いており、ハードコードされたパスワードを持つことが多いため、侵害の対象になりやすいと指摘しています。さらに懸念すべき要素は、1つの侵害されたデバイスが同じネットワーク上の他のデバイスへのゲートウェイとして機能することです。したがって、ドアベル、カメラ、さらには魚の水槽など、スマートホームエコシステムの1つの弱点でも、ネットワーク全体のセキュリティが危険にさらされる可能性があります。

さらに、IIoT（Industrial IoT）は、デジタル技術を産業の現場に統合することを指します。その中核には、輸送やエネルギーから水システムまで、重要なインフラストラクチャを規制する特殊なサイバーデバイスである産業制御システム（ICS）があります。重要なインフラストラクチャにおける役割から、いかなる侵害も壊滅的な結果をもたらす可能性があります。様々な脅威評価と事件の文書に記録されているように。

2012年に発見されたICS-CERTによる天然ガスパイプラインセクターへのサイバー侵入の発見は、産業制御システムサイバーインシデントの歴史の記事（Hemsley, Kevin E., and E. Fisher, Dr. Ronald, 2018）で言及されており、脅威が都市全体を破壊する可能性が描かれています。同様に、その記事では、石油、石油化学、エネルギーメーカーなどの大規模かつ重要な産業に対するさまざまな攻撃が提供されています。

上記の研究から引用された表は、サイバーセキュリティ企業、独立したセキュリティ専門家、ニュースメディアなど、さまざまな情報源からの情報を示しています。このまとめは、ICSデバイスと重要なインフラストラクチャに影響を与える主要なサイバー脅威、イベント、キャンペーンをハイライトしています（ただし、インシデントの数はこれらの例に限定されません）。表から明らかなように、サイバー攻撃はさまざまな形で現れ、さまざまな結果をもたらします。しかし、AI攻撃の潜在能力は非常に大きいことを覚えておくことが重要です。例えば、原子力エネルギー産業へのAIによる攻撃は、国家全体を消滅させるほどの壊滅的な結果をもたらす可能性があります。

AIセキュリティとIoTの保護におけるその役割とは？

AIセキュリティは、潜在的な脅威、脆弱性、および悪意のある活動から人工知能システム、機械学習モデル、および関連する技術を保護するために実施される一連の手法、戦略、および対策を指します。それは、AIシステムのライフサイクル全体での完全性、機密性、可用性、および倫理的な使用を保証するためのさまざまな保護策を包括しています。AIセキュリティの種類には以下のものがあります。

データセキュリティは、AIシステムが使用するデータの機密性、完全性、可用性を確保するための暗号化、アクセス制御、安全なデータストレージ、データの匿名化などを含んでいます。

プライバシー保護はAIセキュリティの重要な要素であり、2つのドメインに分類されます。ディファレンシャルプライバシーは、データに管理された乱れを導入して個人のプライバシーを保護し、データの一般的な有用性を損なうことなく行います。一方、フェデレーテッドラーニングは、トレーニング手順をさまざまなデバイスに分散させることで、生データの開示を防ぎます。

情報セキュリティにもさまざまなタイプがあります。AIはそれらすべてに関連しています。たとえば、AIシステムもマルウェアや侵入の試みの対象になることがあります。侵入検知システムとリアルタイムモニタリングの実装により、そのような脅威を特定し軽減することができます。

セキュリティ対策は、新たな脅威が現れ、AIシステムが進化するにつれて、継続的に監視および適応される必要があることに留意することが重要です。進化する脅威と脆弱性に関する情報を把握するための脅威インテリジェンスと、脆弱性を修正するために定期的に更新とパッチを適用するパッチ管理は、必要な保護手法のリストの頂点に位置しています。

上記に加えて、インシデント対応と復旧の必要性もあります。セキュリティインシデント対応には、セキュリティ侵害や攻撃に対処するためのプロトコルが含まれます。インシデント後の復旧は、インシデント後の通常の運用を復元するための計画を支援します。

説明可能性と透明性は、AIセキュリティの別のレベルとして、AIモデルが説明可能で透明であることを保証します。これは脆弱性の特定と意思決定の仕組みの理解に重要です。透明なモデルは監査やデバッグが容易です。

人間とAIの相互作用セキュリティは、人間とAIシステムの相互作用が安全であることを保証します。これには、ユーザーデータの保護、なりすまし攻撃の防止、および悪意のある目的でのAI生成出力の悪用防止が含まれます。

モデルセキュリティは、逆転攻撃、モデル逆転攻撃、中毒攻撃などの攻撃からAIモデル自体を保護することに焦点を当てます。具体的な攻撃例としては、以下があります：

• 敵対的摂動：AIモデルを誤った予測を行わせるために作成された悪意のある入力。
• 転移攻撃：異なるAIモデル間で機能する敵対的攻撃。
• ホワイトボックスとブラックボックス攻撃：攻撃者が対象モデルのアーキテクチャを知っていることに依存する攻撃。

バイアスと公平性セキュリティは、データとモデルのバイアスを検出・軽減する技術および予測が公平であることを確保する技術を包括しています。このレベルでは、バイアスの軽減（トレーニングデータのバイアスを特定・軽減する技術）および公平性に配慮した学習（さまざまな人口集団に対して公平な予測を行うモデルを設計するための技術）が含まれます。

ライフサイクルセキュリティは、AIシステムの設計・開発から展開・廃棄までのライフサイクル全体で実施すべき対策を網羅しています。これには、セキュアなコーディングの実践、定期的な更新、システムの適切な廃棄などが含まれます。

規制の遵守は、AIシステムが関連する規制（例：データ保護法（GDPR）、業界固有の規制、倫理的なガイドライン）に準拠する必要があることを確立します。これにより、AI倫理セキュリティの検討に移行し、倫理的な使用ポリシーに基づいてAIシステムが倫理的に開発・展開されることが保証されます。

最後に、ハイブリッドAI-人間セキュリティも同様に重要です。ヒューマンインザループセキュリティでは、脅威検出のために人間の専門知識とAI分析を組み合わせ、全体的な人間の監視は、AIの意思決定が人間のレビューを受けることを確保します。

どのような対策が取られるべきですか？

IoTおよびIIoTの攻撃を防ぐためには、AIセキュリティを使用することが重要です。データを慎重に扱い、AIモデルで責任を持って使用されることを確認することが重要です。また、ユーザー側からの不必要なアップロードを防ぐことにより、個人データの保護も重要です。

スマートガジェットの脆弱性の例から、モバイルデバイス、ノートパソコン、およびIoTデバイスなどのユーザーエンドポイントの脆弱性を常に更新し、パッチを適用することが不可欠です。

さらに、企業の責任が重要です。AI企業は、グローバルな責任感を深く理解し取り入れる必要があります。倫理的な義務としてこの感覚を浸透させることは困難かもしれませんが、直接的な立法および規制措置によってそのギャップを埋めることができます。それをより広範なレベルに拡大するために、立法の見直しも重要です。

それ以外にも、不必要なAIによるIoT領域へのアクセスを制限することが必要です。必要な相互作用が安全なものに限定されるようにすることが重要です。

最後に、セキュリティへの三重強調を強く主張します。セキュリティ、セキュリティ、そして再びセキュリティは、システムを守ることの最も重要性を強調します。ITセキュリティ、情報セキュリティ、サイバーセキュリティが重要な役割を果たすように、AIセキュリティもその仲間に加わります。AIセキュリティの種類は、上記のソリューションと組み合わされるべきであり、全面的な保護を確保します。

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