NTTが開発したLLMの情報漏洩対策技術とは？AIセキュリティリスクの実態と対策を徹底解説

NTTが革新的なLLM情報漏洩対策技術を開発

NTTが7月7日に発表した大規模言語モデル（LLM）の情報漏洩対策技術が、企業のAIセキュリティ分野で大きな注目を集めています。この技術は、過去の利用者データからの情報漏洩を抑制しながら、応答精度を向上させる画期的な手法として期待されています。

現役のフォレンジックアナリストとして、私は多くの企業でAI関連のセキュリティインシデントを調査してきました。特に最近では、ChatGPTなどの生成AIを業務で使用する企業が急増する中、機密情報の漏洩事例が後を絶たない状況です。

先月調査した中小企業のケースでは、従業員がChatGPTに顧客の個人情報を含む相談内容を入力してしまい、そのデータが学習データとして利用される可能性があることが発覚しました。幸い大きな被害には至りませんでしたが、GDPR違反の可能性も指摘され、企業は急遽対策を講じることになりました。

また、ある製造業の企業では、技術者が新製品の設計図面について生成AIに質問した際、競合他社の類似製品情報が回答に含まれていたことが判明。これは他社の機密情報がAIの学習データに含まれていた可能性を示しており、逆に自社の情報も漏洩するリスクがあることを痛感させられました。

今回NTTが開発した技術は、まさにこうした問題に対する解決策となる可能性があります。従来のLLMでは、学習データに含まれる個人情報や機密情報が、意図せず応答に含まれてしまうリスクがありました。

NTT社会情報研究所の山﨑雄輔氏らの研究チームが開発したこの手法は、以下のような特徴があります：

この技術は、7月13日から19日にかけて開催される機械学習分野の国際会議「ICML 2025」で詳細が発表される予定です。

フォレンジック調査の現場では、AI関連のセキュリティインシデントが急増しています。特に以下のようなリスクが顕著に現れています：

従業員が業務で使用する生成AIに、顧客情報や技術仕様などの機密データを入力することで、その情報がAIの学習データとして利用される可能性があります。これは情報漏洩の新たな経路となっています。

悪意のある入力によってAIシステムを操作し、本来アクセスできない情報を取得する攻撃手法です。実際に、ある企業では外部からの巧妙なプロンプトによって、内部システムの構成情報が漏洩した事例がありました。

AIモデルの応答パターンを分析することで、学習データに含まれる個人情報や機密情報を推測する攻撃です。これは非常に高度な技術が必要ですが、実際に発生している脅威です。

私たちCSIRT（Computer Security Incident Response Team）が現場で推奨している対策をご紹介します：

従業員教育も重要な要素です。実際に弊社で調査した企業では、適切な教育プログラムの実施により、AI関連のセキュリティインシデントが70%減少しました。

また、定期的なセキュリティ監査により、AIシステムの脆弱性を早期発見することも重要です。特にWebサイト脆弱性診断サービスのような専門的な診断サービスを活用することで、潜在的なリスクを事前に発見できます。

企業だけでなく、個人レベルでもAI関連のセキュリティリスクへの対策が必要です。特に在宅勤務が普及した現在、個人のデバイスから企業情報が漏洩するリスクが高まっています。

NTTが開発した技術は、AIセキュリティ分野における大きな前進ですが、完全な解決策ではありません。技術の発展とともに、新たな脅威も生まれ続けています。

フォレンジック調査の現場では、一度対策を講じても、新たな攻撃手法により再び被害に遭う企業を多く見てきました。そのため、継続的なセキュリティ対策の見直しと改善が不可欠です。

特に中小企業では、限られたリソースの中で効果的な対策を実施する必要があります。専門的な知識が必要な分野では、外部の専門家やサービスを活用することが現実的な選択肢となります。

NTTの新技術は、LLMにおける情報漏洩対策の新たな可能性を示しています。しかし、技術だけでなく、運用面での対策も同様に重要です。

現役のフォレンジックアナリストとして、私は企業に対して以下を強く推奨します：

サイバー攻撃の手法は日々進化しています。今日安全だったシステムが、明日も安全である保証はありません。プロアクティブなセキュリティ対策により、企業の大切な情報資産を守りましょう。