AI活用が急速に進む中、セキュリティやガバナンスへの懸念が足かせとなっている。その解決策として注目されるのが、ユーザーの入力からAIの推論過程までを詳細に記録する「AI監査ログ」だ。法規制への対応や内部不正の防止など、情シス部門が信頼を勝ち取るために必要なログ管理の要件と、今すぐ備えるべき具体的な記録項目を詳説する。
AIはアプリケーションを取り巻く状況を、一夜にして塗り替えつつある。Google Cloudが上級ビジネスリーダー3466人を対象に実施した最近の調査によると、77%の組織が生成AIへの支出を増やしている。その大多数は、少なくとも1つの生成AI活用事例で既に投資対効果(ROI)を得ているという。
また、回答者の半数以上が自律型AI(AIエージェント)を導入済みで、39%は10以上のAIエージェントを本番環境で稼働させている。この勢いは今後も続くとみられるが、経営層はAI導入の課題や懸念も報告しており、その筆頭にはデータのプライバシーとセキュリティが挙げられている。
AIによるセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンスのリスクを軽減するため、CISO(最高情報セキュリティ責任者)は組織のAIシステム内で何が起きているかを把握しなければならない。AI監査ログは、ユーザーの入力やAIの出力から、モデルの更新、システム設定の変更に至るまで、AIシステムのあらゆるやりとりと操作変更を構造化して詳細に記録するものだ。企業でのAI導入が爆発的に増え続ける中、AI監査ログはサイバーセキュリティリーダーにとってますます重要なツールになる。
AIログは、急速に進化するAI駆動のワークフローに対する可視性をCISOに提供する。これにより、責任の明確化と透明性の確保、コンプライアンス要件への対応、敵対的活動の阻止が可能になる。こうした知見は、人間による介入を最小限に抑えて動作するエージェントAIの導入が進むにつれ、さらに必要なものとなる。
AI活動の変更不可(イミュータブル)な詳細記録は、きめ細かな責任の明確化と透明性を実現する。例えば、ガバナンスのためのガードレールが意図通りに機能しているかを証明できる。これはステークホルダーとの信頼関係を築き、初期段階のAI開発や導入に伴う不信感や懐疑心を払拭するのに大きく貢献する。
また、AIログは活動を時系列で文書化することで、規制順守や社内規定の順守を支える。欧州連合(EU)のAI法、GDPR(一般データ保護規則)、HIPAA(医療保険の相互運用性と責任についての法律)など、世界のAIおよびデータセキュリティ規制で求められる報告要件を満たす上でも重要だ。
コンプライアンス用途の場合、改ざんを防いで記録データの整合性を確保するために、AI監査ログは不変でなければならない。許可される変更は、情報を添付資料として追記することだけに限定すべきだ。
脅威検知、インシデント対応、フォレンジック調査に役立てるには、AIログの記録が完全かつ検索可能である必要がある。AI監査ログのデータは、シャドーAI、内部不正、プロンプトインジェクション攻撃、データの窃盗、漏えい、データポイズニングなど、数多くの脅威を明らかにできる。
AI監査ログを機能させるには、AIシステムのアクション、やりとり、文脈、状況についての極めて具体的かつ詳細な情報を記録しなければならない。具体的には以下の項目が含まれる。
モデルレベルでは、パラメーター、学習データ、アクセス権限、APIキーの使用、展開、更新も記録する必要がある。さらに、誰がいつモデルに変更を加えたかの詳細もログに含めるべきだ。
エイミー・ラーセン・ディカルロ(Amy Larsen DeCarlo)氏は30年以上にわたり、ジャーナリスト、編集者、アナリストとしてIT業界を取材してきた。現在はGlobalDataのプリンシパルアナリストとして、マネージドセキュリティとクラウドサービスを担当している。
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