ID 中心の AI セキュリティ:企業の AI 導入のためのコンプライアンスと制御可能な基盤の構築

AI が実験から中核となるエンタープライズワークフローへと急速に移行するにつれて、そのビジネス価値は否定できなくなってきています。同時に、セキュリティとコンプライアンスのリスクは等しいペースで拡大しています。Paraview は、広範な実践に基づいて、大規模な AI 導入の最大の障壁はテクノロジー能力ではなく、強固なセキュリティとコンプライアンスの基盤の欠如であると述べています。この記事では、AI セキュリティリスクの発生源と、ID 優先のアプローチによって安全かつ規制に準拠した AI 導入を実現する方法について考察します。

はじめに

企業の世界で、CIO、CISO、コンプライアンスリーダーが共有する最も現実的な懸念事項は、AIがビジネスプロセスに深く組み込まれるにつれて、AIがもたらす価値は大きくなる一方で、関連するセキュリティとコンプライアンスのリスクは指数関数的に増加する可能性があるということです。

Paraviewは、広範囲にわたる実践を通じて、一貫したパターンを見てきました。AIの取り組みが行き詰まっても、テクノロジーが不十分であることが原因になることはめったにありません。多くの場合、セキュリティとコンプライアンスの基盤が十分に強化されておらず、組織が AI を全面的に活用することを望んでいないことが原因です。

では、これらのリスクはどこから来て、企業はどのように対応すべきなのでしょうか。

AI セキュリティリスク

1。データ入力:境界分割とデータ混合

AI モデルは大量の高品質データを利用して成功します。企業環境では、このデータは内部システム、外部プラットフォーム、およびサードパーティのサービスから送信されることが多く、その結果、システム間のデータフローが広範囲に及んでいます。

これにより、「安全な境界と信頼できる内部環境」という従来の前提が根本的に崩れます。データの混合、機密情報の漏えい、不正なデータ収集などすべてが発生する可能性があり、新たなシステムリスクを招きます。

2。モデル自体:新しい主な攻撃対象

従来のシステムでは、攻撃者はサーバーを標的にします。AI 時代では、攻撃者はモデル自体を標的にして、モデルを操作して機密情報を漏洩させる可能性があります。

即時注入、データポイズニング、不正呼び出し、モデル反転は、もはや理論上のリスクではなく、現実世界のインシデントです。AI モデルは中核となる攻撃対象領域となっています。

3。AI アウトプット:バイアスとコンプライアンス違反

適切なアクセス制御と監査メカニズムがなければ、AI の出力は予想外に次のような結果になる可能性があります。

• 機密データを公開
• 偏った、またはコンプライアンス違反の意思決定を行う
• 国境を越えたコンプライアンス違反を引き起こす
• 不正な内部情報を出力する

これらの問題は現在、グローバルな規制上の焦点となっており、企業リスクに直接つながっています。

これが、AIセキュリティがもはや「攻撃を防ぐ」ことだけではない理由です。インプット、モデル、アウトプットにまたがるエンドツーエンドのアイデンティティとコンプライアンス管理が重要です。

解決策:エンタープライズ AI 向けのゼロトラスト IAM アーキテクチャ

ヨーロッパのGDPRから米国のCCPAまで、世界の規制を詳しく見てみると、焦点を絞った共通の要件がわかります。

• 検証可能な身元（発信者が信頼できることを確認する）
• 最小権限アクセス (必要なデータのみにアクセス可能)
• 完全な監査可能性とトレーサビリティ（すべてのアクションに責任がある）

これらの要件はすべて、1 つのコア機能にまとめられています。 アイデンティティとアクセス管理 (IAM)。

このコンテキストでは、 ID 中心のゼロトラスト IAM アーキテクチャ 企業の AI ガバナンスの基礎となります。ID 管理、アクセス制御、API ガバナンス、データ承認の各モデルを統合することで、企業は人間のユーザー、ビジネスシステム、AI エージェントを対象とするセキュリティ基盤を構築できます。全体的なアプローチは、「最初にアイデンティティを確立し、次に境界を定義し、次に監視と説明責任を実施する」と要約できます。‍

1。AI アイデンティティガバナンス

アイデンティティレイヤーでは、AIは「ツール」から、エンタープライズIAMフレームワークの下で管理される独立したデジタルサブジェクトへと昇格します。AI ID ガバナンスを通じて、エージェントや MCP などのエンティティが登録または自動的に検出され、一意の識別子、キー、認証情報が割り当てられ、責任ある人間の所有者と強く結び付けられます。

Paraview AI IAMソリューションでは、登録とアクティベーションから承認、権限の統合、廃止に至るまで、すべてのAI IDがライフサイクル全体にわたって管理され、「所有者のいないAI」や管理されていないエージェントが存在することがなくなります。

AIアイデンティティを組織構造、役割、システムアカウントにマッピングすることで、企業は人、AI、システムを横断する3次元のアイデンティティビューを得ることができます。

2。ダイナミック AI ビジネス認証

権限境界では、ゼロトラストの原則とABAC（属性ベースのアクセス制御）を組み合わせてAIアクセス制御が再構築されます。

各呼び出しは、以下に基づいてリアルタイムで評価されます。

• 発信者 ID (人間、システム、またはエージェント)
• タスクタイプ
• データ感度レベル
• 環境リスクコンテキスト

システムは、アクセスを許可するかどうか、どの程度の精度で許可するか、人間による承認が必要かどうかを動的に決定します。リスクの高い操作や新しい操作では、ヒューマン・イン・ザ・ループ・メカニズムが自動的にトリガーされ、クローズド・ループの制御モデルが形成されます。このモデルでは、AI が人間の監視のもとでタスクを実行します。

すべてのポリシーは一元的に調整され、ビジネスドメイン、データドメイン、地域の規制要件によって区別できます。

3。AI アクセスインターフェース制御

インターフェース層では、すべての AI 呼び出しが AI サービスインターフェース制御層と AI ゲートウェイを介して一元的にプロキシされます。エージェントが社内のビジネス API を呼び出す場合でも、MCP が外部の LLM サービスにアクセスする場合でも、ID 認証、承認、トークンの伝達を行うには、すべてのリクエストがこのコントロールプレーンを通過する必要があります。

AI ゲートウェイはモデルキーと認証情報を一元管理し、ポリシー適用ポイント (PEP) として機能し、直接のバイパス接続を防ぎます。呼び出し頻度、ターゲットリソース、レスポンスデータは厳密に管理され、監査されるため、自動化されたシナリオで権限が乱用されたり悪用されたりすることがありません。

4。AI データアクセスコントロール

データレイヤーでは、専用の AI データ認証モデルにより、テーブル、列、レコードレベルできめ細かく制御できます。データは機密性によって分類され、各レベルは強力な認証、多要素認証、または人間による承認などの特定の事前アクセス要件と、マスキング、集約、読み取り/書き込み制限などのさまざまな表示方法に対応付けられています。

AIがRAG、ベクター検索、またはナレッジベースを介して企業データにアクセスすると、Paraviewのデータアクセスプロキシは、トークンに含まれるIDと属性に基づいて、クエリを動的に書き換え、フィルターを注入し、出力フィールドをマスクします。これにより、AI が見ることができるのは、アクセスが許可されているものに厳密に制限されます。

データのエクスポートとバッチ処理では、ウォーターマークとエクスポートトレースが自動的に適用され、インシデント後のアカウンタビリティをサポートします。

5。セキュリティ運用とコンプライアンス監視

最後に、運用とコンプライアンスのレベルでは、AIに焦点を当てた監視とオブザーバビリティのフレームワークが確立されます。

統合監査プラットフォームは、すべての重要なAIアクションを記録します。誰が、いつ、どのインターフェースを通じて、どのIDとポリシーに基づいてどのデータにアクセスしたかを記録します。オブザーバビリティコンポーネントは、呼び出し経路、応答結果、ポリシーヒットを視覚化し、セキュリティチームが異常な通話量、権限昇格の傾向、即時注入の兆候などの異常を検出するのに役立ちます。

設定可能なアラートとレポートにより、企業は規制当局と監査人に、AIの行動に関する完全で一貫性のある検証可能なエビデンスチェーンを提供できます。

結論

この包括的なアプローチにより、企業は明確に定義されたコンプライアンス境界内でAIが動作し、IDの検証が可能、権限の最小化、監査可能性といったGDPRやCCPAなどの規制要件を満たすことが可能になります。さらに重要なのは、組織が自信を持ってAIのユースケースを拡大できるようになり、安全で制御可能で説明責任のあるAIを持続可能な生産性の原動力に変えることができるということです。