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知能化ネットワークサービスの安全性を巡る「槍と盾」—Generative AIの攻守変化 / Spear or Shield: Leveraging Generative AI to Tackle Security Threats of Intelligent Network Services

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田中専務

拓海先生、最近「ジェネレーティブAI(Generative AI: GAI)」って言葉をあちこちで聞きますが、当社のような製造業にとって具体的に何が変わるんでしょうか。部下からは「導入しろ」と言われますが、投資対効果や安全面がわからなくて不安です。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理していけば必ずできますよ。結論から言うと、この論文はGAIが「攻め(Spear)」にも「守り(Shield)」にも使える点を明確に示しており、経営判断で押さえるべき要点が3つありますよ。

田中専務

ほう、要点を3つですか。具体的に教えていただけますか。まずは安全面のリスクと、それに対する費用対効果を知りたいのです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!まず1つめは、GAIは脆弱性を探す「槍」として使われ得る点です。例えば大量の文章生成でフィッシング文面を自動生成したり、画像の改ざん(ディープフェイク)を手軽に作れるため、攻撃者の生産性が上がりますよ。

田中専務

なるほど、それは困りますね。では2つめと3つめは何でしょうか。これって要するにGAIは攻めにも守りにも使えるということですか?

AIメンター拓海

その通りですよ!2つめはGAIを「盾」として使う可能性です。具体的には脆弱性診断や攻撃のシミュレーション、自動生成したデータでの防御モデルの強化に活用できます。3つめは、GAIと判別系AI(Discriminative AI: 判別型AI)が相互に影響を与え合うため、両者をセットで設計しないと新たな盲点が生じる点です。

田中専務

判別型AIという言葉は初めて聞きます。要するに、生成するAIと見破るAIの相互作用をちゃんと見ないと片手落ちになるということですね。投資はどこに重点を置くべきでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!経営判断の観点では要点を3つに絞ると良いです。第一はリスク評価に投資し、どの攻撃パターンが自社に刺さるかを把握すること。第二は守り側の自動化投資で、例えば判別型AIを用いた不正検知の初期導入です。第三は人材と運用、つまりモデルの監視と更新を続けられる体制を作ることです。

田中専務

わかりました。結局のところ、これって要するにGAIは攻撃に使われ得るが、防御にも使えるから、両方を理解して費用対効果を見極める必要がある、ということですね。

AIメンター拓海

その通りですよ。経営視点では投資先を3点に分け、まずは小さな検証(PoC)で効果を測るのが現実的です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

ありがとうございます。では私の言葉でまとめます。GAIは攻撃を強化する槍になり得る一方で、防御を強める盾にもなる。投資はまずリスク評価、守りの自動化、運用体制の三点に分けて小さく試す、これで間違いないですね。

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

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