2025年8月29日The Hacker Newsエンタープライズセキュリティ / 人工知能
ChatGPT、Gemini、Copilot、Claudeのような生成AIプラットフォームは、組織内でますます一般的になっています。これらのソリューションは業務効率を向上させる一方で、生成AIにおける新たなデータ漏洩防止の課題ももたらします。機密情報がチャットプロンプトを通じて共有されたり、AIによる要約のためにファイルがアップロードされたり、従来のセキュリティ制御を回避するブラウザプラグインが利用されたりする可能性があります。標準的なDLP製品では、これらのイベントを検知できないことがよくあります。
Fidelis Network® Detection and Response（NDR）のようなソリューションは、ネットワークベースのデータ損失防止を導入し、AIの活動を管理下に置きます。これにより、チームはポリシーの監視、適用、監査を広範なデータ損失防止戦略の一部として実施できます。
生成AIに対応するためにデータ損失防止が進化すべき理由#
生成AIにおけるデータ損失防止は、エンドポイントや個別チャネルから、トラフィック経路全体の可視性へと焦点を移す必要があります。従来のメールやストレージ共有のスキャンに依存するツールとは異なり、FidelisのようなNDR技術は、ネットワークを通過する脅威を特定し、コンテンツが暗号化されていてもトラフィックパターンを分析します。
重要な懸念は、データの作成者だけでなく、それがいつ、どのように組織の管理を離れるかという点です。これは、直接のアップロード、会話型クエリ、業務システムに統合されたAI機能など、さまざまな経路を通じて発生します。
生成AIの利用を効果的に監視する方法#
組織は、ネットワーク検知に基づくGenAI DLPソリューションを、以下の3つの補完的なアプローチで活用できます：
URLベースのインジケーターとリアルタイムアラート#
管理者は、例えばChatGPTなど、特定の生成AIプラットフォーム用のインジケーターを定義できます。これらのルールは複数のサービスに適用でき、関連部門やユーザーグループに合わせてカスタマイズ可能です。監視はウェブ、メール、その他のセンサーで実行できます。
プロセス:#
- ユーザーがGenAIエンドポイントにアクセスすると、Fidelis NDRがアラートを生成します
- DLPポリシーが発動した場合、プラットフォームは後の分析のためにパケット全体を記録します
- ウェブやメールのセンサーは、ユーザートラフィックのリダイレクトや疑わしいメッセージの隔離などの自動アクションを実行できます
利点:#
- リアルタイム通知により迅速なセキュリティ対応が可能
- 必要に応じて包括的なフォレンジック分析をサポート
- インシデント対応プレイブックやSIEM/SOCツールと統合可能
考慮点:#
- AIエンドポイントやプラグインの変化に合わせてルールの最新化が必要
- GenAIの利用が多い場合、アラートの調整が必要になることがある
監査・低ノイズ環境向けのメタデータのみの監視#
すべての組織が全てのGenAI活動に即時アラートを必要とするわけではありません。ネットワークベースのデータ損失防止ポリシーは、多くの場合、活動をメタデータとして記録し、最小限の妨害で検索可能な監査証跡を作成します。
- アラートは抑制され、関連するセッションのメタデータがすべて保持されます
- セッションは送信元・宛先IP、プロトコル、ポート、デバイス、タイムスタンプを記録します
- セキュリティチームはホスト、グループ、期間ごとに過去のGenAIインタラクションを確認できます
メリット:#
- SOCチームの誤検知や運用疲労を軽減
- 長期的な傾向分析や監査・コンプライアンス報告が可能
制限:#
- 重要なイベントが定期的にレビューされないと見逃される可能性がある
- セッションレベルのフォレンジックやパケット全体の記録は、特定のアラートがエスカレーションされた場合のみ利用可能
実際には、多くの組織がこの方法を基準とし、リスクの高い部門や活動のみアクティブ監視を追加しています。
リスクの高いファイルアップロードの検知と防止#
GenAIプラットフォームへのファイルアップロードは、特にPII、PHI、または機密データを扱う場合、より高いリスクを伴います。Fidelis NDRは、こうしたアップロードをリアルタイムで監視できます。効果的なAIセキュリティとデータ保護には、これらの動きを厳密に監査することが必要です。
プロセス:#
- システムはファイルがGenAIエンドポイントにアップロードされていることを認識します
- DLPポリシーが自動的にファイル内容を検査し、機密情報を検出します
- ルールに一致した場合、ユーザーログインがなくてもセッション全体のコンテキストが記録され、デバイスの特定により責任の所在が明確になります
利点:#
- 不正なデータ流出イベントを検知・遮断
- インシデント後の詳細な取引状況のレビューが可能
考慮点:#
- 監視は管理されたネットワーク経路上で可視化できるアップロードのみ有効
- ユーザー認証がない場合、資産またはデバイスレベルでの特定となる
選択肢の比較：最適な方法は？#
リアルタイムURLアラート#
- メリット: 迅速な介入とフォレンジック調査が可能、インシデントのトリアージや自動対応をサポート
- デメリット: 利用頻度が高い環境ではノイズや作業負荷が増加、エンドポイントの変化に応じた定期的なルール更新が必要
メタデータのみモード#
- メリット: 運用負荷が低い、監査や事後レビューに強い、セキュリティの注意を真の異常に集中できる
- デメリット: 即時の脅威には不向き、事後調査が必要
ファイルアップロード監視#
- メリット: 実際のデータ流出イベントをターゲットにし、コンプライアンスやフォレンジック用の詳細な記録を提供
- デメリット: ログインがない場合は資産レベルのマッピングのみ、ネットワーク外や未監視チャネルには対応不可
包括的なAIデータ保護体制の構築#
包括的なGenAI DLPソリューションプログラムには、以下が含まれます：
- GenAIエンドポイントのリストを常時管理し、監視ルールを定期的に更新する
- リスクや業務ニーズに応じて監視モード（アラート、メタデータ、または両方）を割り当てる
- コンテンツルールの定義時にコンプライアンスやプライバシー責任者と連携する
- ネットワーク検知の出力をSOC自動化や資産管理システムと統合する
- GenAI利用のポリシー遵守と可視性についてユーザー教育を行う
組織は、ポリシーログを定期的にレビューし、新しいGenAIサービスやプラグイン、AI活用の業務用途に対応するためにシステムを更新すべきです。
導入のベストプラクティス#
成功する導入には、以下が求められます：
- 明確なプラットフォームのインベントリ管理と定期的なポリシー更新
- 組織ニーズに合わせたリスクベースの監視アプローチ
- 既存のSOCワークフローやコンプライアンスフレームワークとの統合
- 責任あるAI利用を促進するユーザー教育プログラム
- 進化するAI技術への継続的な監視と適応
重要なポイント#
Fidelis NDRに代表される現代のネットワークベースのデータ損失防止ソリューションは、企業が生成AIの導入と強固なAIセキュリティ・データ保護のバランスを取るのに役立ちます。アラートベース、メタデータ、ファイルアップロード制御を組み合わせることで、組織は生産性とコンプライアンスが両立する柔軟な監視環境を構築できます。セキュリティチームは新たなAIリスクに対応するためのコンテキストと対応力を維持しつつ、ユーザーはGenAI技術の価値を享受し続けることができます。
翻訳元: https://thehackernews.com/2025/08/can-your-security-stack-see-chatgpt-why.html