最近、AI モデルのセキュリティ問題がますます注目を集めています。ノースカロライナ州立大学の研究者は、コンピューターからの電磁信号を 99% 以上の精度でキャプチャして AI モデルを抽出する方法を開発し、大きな進歩を遂げました。この発見は、特に OpenAI、Anthropic、Google などの企業が独自モデルの開発に多額の投資を行っている状況において、AI モデルの知的財産権の保護について業界に懸念を引き起こしました。この記事では、この新しいテクノロジーの潜在的な影響と、AI モデル盗難の増大するリスクに企業がどのように対応できるかを検討し、関連するセキュリティ対策と将来の開発トレンドを分析します。
最近、ノースカロライナ州立大学の研究者らは、コンピューターが発する電磁信号を捕捉して人工知能 (AI) モデルを 99% 以上の精度で抽出する新しい方法を提案しました。特に OpenAI、Anthropic、Google などの企業が独自のモデルに多額の投資を行っているため、この発見は商用 AI 開発に課題をもたらす可能性があります。しかし専門家らは、この技術が実際に現実世界に与える影響や防御策は依然として不透明だと指摘している。
CUDO Compute の最高マーケティング責任者、ラース・ナイマン氏は、AI の盗難はモデルそのものの損失だけでなく、競合他社が長年の研究開発の成果を利用したり、規制当局が知的財産を調査したりするなど、一連の連鎖反応を引き起こす可能性があると述べた。財産権、さらには AI の「独自性」が独自ではないことを発見した顧客からの訴訟さえも引き起こされます。この状況は、安全な企業と無責任な企業を区別するために、SOC2 や ISO 認証などの標準化された監査を業界内で推進する可能性があります。
近年、AI モデルに対するハッカー攻撃の脅威がますます深刻になっています。ビジネスの世界が AI に依存しているため、この問題はさらに深刻になっています。最近の報告によると、AI ツールの主要なリポジトリである Hugging Face に数千の悪意のあるファイルがアップロードされ、小売、物流、金融などの業界で使用されているモデルが深刻に侵害されました。国家安全保障の専門家らは、OpenAIのセキュリティ上の欠陥が示すように、セキュリティ対策が弱いと独自システムが盗難の危険にさらされる可能性があると警告している。盗まれた AI モデルはリバース エンジニアリングされたり販売されたりする可能性があり、これにより企業の投資が減り、信頼が損なわれ、競合他社がすぐに追いつくことになります。
ノースカロライナ州立大学の研究チームは、Google のエッジ テンソル プロセッシング ユニット (TPU) の近くにプローブを配置し、その信号を分析することで、モデルの構造に関する重要な情報を明らかにしました。この攻撃方法ではシステムに直接アクセスする必要がないため、AI の知的財産が重大なセキュリティ リスクにさらされます。研究の共著者である電気・コンピューター工学准教授のアイディン・アイス氏は、AIモデルの構築には費用がかかり、多くのコンピューティングリソースが必要となるため、モデルの盗難を防ぐことが重要であると強調した。
AI技術の普及が進むにつれ、企業はAI処理に使用する機器の一部を再検討する必要がある。テクノロジーコンサルタントのSuriel Arellano氏は、企業はより集中化された安全なコンピューティングに移行するか、盗難の影響を受けにくい代替テクノロジーを検討する可能性があると考えている。盗難のリスクは存在しますが、AI はサイバーセキュリティも強化し、自動化された脅威検出とデータ分析を通じて対応効率を向上させ、潜在的な脅威を特定し、新たな攻撃への対応方法を学習するのに役立ちます。
ハイライト:
研究者らは、99% 以上の精度で電磁信号を捕捉して AI モデルを抽出する方法を実証しました。
AI モデルの盗難により、競合他社が同社の長年の研究開発成果を悪用する可能性があり、ビジネスのセキュリティに影響を与える可能性があります。
企業は、増大するハッカー攻撃の脅威に対処するために、AI モデルのセキュリティ保護を強化する必要があります。
全体として、AI モデルのセキュリティは企業にとって焦点となっています。ますます複雑化するサイバーセキュリティの脅威に直面している企業は、自社の知的財産権と商業的利益を保護するために、AI モデルの保護を強化し、より安全な AI テクノロジーを探索するための措置を積極的に講じる必要があります。