AI導入におけるセキュリティ・プライバシー対策は、AIを悪用した高度なサイバー攻撃の増加に対応しつつ、設計段階からのセキュリティ組み込みと継続的な監視・更新が不可欠です。特に生成AIの活用に伴うリスクに対しては、明確なポリシー策定や従業員研修、アクセス制御や暗号化などの技術的対策が重要となります。
具体的には以下のポイントが挙げられます。
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セキュリティ成熟度の向上とAI活用
日本企業のセキュリティ成熟度は低く（約2％）、AIを活用して複雑化するセキュリティ対策を効率化し、担当者の負担軽減を図る必要があります。 -
生成AIの悪用リスクと対策不足
生成AIはサイバー攻撃の手法を高度化させ、フィッシング詐欺やディープフェイクなど新たな脅威を生み出していますが、日本企業の多くはAIセキュリティポリシーや研修の導入が19％程度にとどまり、対策が不十分です。 -
設計段階からのセキュリティ組み込み（セキュリティ・バイ・デザイン）
AIシステムの開発段階でセキュリティを組み込み、継続的に監視・更新することが推奨されます。これによりAIの脆弱性を低減し、攻撃に対する耐性を高めます。 -
プライバシー保護のための適正な個人情報管理
AI導入にあたっては、個人情報の取得は適正に行い、利用目的を明確にし、不正利用を防止することが重要です。また、データの正確性維持や不要時の削除も必要です。 -
技術的対策の強化
機密情報の保護には暗号化技術やアクセス制御を十分に活用し、サプライチェーンリスクも含めた包括的な管理体制を整備することが求められています。
これらの対策を総合的に実施することで、AI導入に伴うセキュリティ・プライバシーリスクを低減し、安全なAI活用が可能となります。
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