ゼロトラスト(AI)とは
AIにおけるゼロトラストとは、「何も信頼せず、常に検証する」というゼロトラストアーキテクチャの原則をAIシステムに適用するセキュリティモデルです。ネットワーク内外を問わず、すべてのアクセスやデータの流れに対して厳格な認証・認可・検証を要求します。
| ひとことで言うと | 「何も信頼せず、常に検証する」という前提でシステムを守る考え方。 |
|---|---|
| AIでの適用 | AIの出力も信頼しない、外部から取得した内容も信頼しない、毎回検証する。 |
| 注意点 | 社内ネットワークだから安全、という前提を捨てるのが出発点。 |
AIシステムへの適用
ゼロトラストをAIシステムに適用する場合、複数の領域での実装が必要です。データの信頼性検証（訓練データ、推論入力のすべてを検証）、モデルの信頼性検証（使用するモデルの出所と完全性の確認）、APIアクセスの厳格な制御（最小権限、細粒度の認可）、出力の検証（生成された結果の安全性確認）、マイクロセグメンテーション（AIコンポーネント間の通信の厳格な制御）が含まれます。
1入力を信頼しない毎回検証する
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2取得内容を信頼しないWebや文書の指示も
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3AI出力を信頼しない実行前に検査
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4権限を最小に都度、必要な分だけ
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5すべて記録後から追跡できる
実装の要素
AI向けゼロトラストの実装要素として、強固なアイデンティティ管理（ユーザー、サービス、モデルの認証）、継続的な認証と認可（セッション中の再検証）、暗号化通信（データの転送中と保存時の保護）、詳細なログ記録と監視、自動化されたポリシー適用が挙げられます。LLMアプリケーションでは、外部ツール呼び出しやRAGによるデータアクセスにもゼロトラストの原則を適用し、過度な権限付与を防止することが重要です。