2 年前にはほとんど誰も予測できなかったペースで人工知能の機能が進歩する中、公共部門と民間部門のセキュリティ リーダーは、セキュリティ、信頼性、予測可能性を損なうことなくミッションのパフォーマンスを向上させる方法でこれらのテクノロジーをどのように活用するかという共通の課題に直面しています。米国連邦政府、特に国家安全保障コミュニティ内では、AI のミスの影響は広範囲に及びます。政策立案者は、公平で予測可能な推定に依存しています。 AI によって形成される決定は、外交政策、軍事戦略、アメリカ国民の安全に直接影響を与える可能性があります。
こうしたリスクにより、政府チームは組織のセキュリティに直接当てはまる教訓を提供しながら、熱意と慎重さを慎重に組み合わせて AI 導入に取り組むようになりました。これらのクラスでは、安全な環境の構築、AI システムの信頼性の評価、急速な技術変化への準備、既存のサイバーセキュリティ運用に負担をかけることなく AI を確実に強化するための実践的なガイダンスを提供します。
建てる 初日からのセキュリティ
すべての政府プログラムにおいて、安全な AI の導入は、AI が導入されるずっと前から始まります。連邦政府チームは、インフラストラクチャ、アプリケーション、開発慣行、およびデータ アーキテクチャを初日から安全になるように設計する必要があるという戦略を実行しています。新しい機能が導入されてから有効化されるのではなく、最初からセキュリティが統合されているシステムは、人工知能を安全かつ予測通りに統合できる「安定したセキュリティ」基盤を提供します。この「セキュリティ第一」のアプローチには、厳格なアクセス制御、検証済みのデータ処理プロセス、保護された環境が含まれており、新しい脆弱性を導入することなく AI コンポーネントを吸収できるようになります。同じアプローチを新しい AI システムやソリューション自体にも適用する必要があります。
組織にとっても原則は同じです。人工知能が登場する前に準備をする必要があります。すでに強固なセキュリティ フレームワークに基づいて運用されている組織は、AI の導入を試みながら防御体制を再構築する必要がある組織よりも、より迅速に、より少ないリスクで AI にアップグレードできます。
評価 出力中立性のモデル
政府代表団は中立性を要求している。情報評価、政策提言、作戦分析には、隠れた偏見や議題に基づく歪みがあってはなりません。このため、政府チームは AI モデルのパフォーマンスだけでなく、出力の中立性と一貫性についても評価することが増えています。意図的または非意図的に推定値を微妙に歪めるモデルは、現実世界に影響を与える可能性があります。
企業は地政学的リスクに直面していないかもしれませんが、運営上および財務上のリスクには直面しています。偏ったモデルは、組織やその顧客に損害を与える形で、投資決定、セキュリティ テスト、不正行為検出、採用プロセスに影響を与える可能性があります。 AI が分析、意思決定支援システム、セキュリティ プラットフォームに組み込まれるようになるにつれ、組織は政府が使用しているものと同じ規律を適用する必要があります。つまり、モデルの出力が再現可能で説明可能であり、リスクをもたらしたり意思決定の質を歪めるパターンがないことを確認する必要があります。
AI サプライ チェーンの完全性を第一級のセキュリティ問題として扱う
連邦政府機関は、AI サプライ チェーンの完全性がシステム セキュリティの重要な要素であるとの見方を強めています。不偏モデルはそのままにしておく必要があります。モデルがどこから来たのか、どのようにトレーニングされたのか、どのように変更されたのかを理解することは、機密性の高いハードウェアまたはソフトウェアのソースを検証することと何ら変わりません。政府チームは現在、AI システムの系統全体を精査しており、トレーニング ソースを追跡し、バージョン履歴を検証し、管理された環境に入る前にモデルが改ざんされていないことを確認しています。
このアプローチは、組織の状況に直接適用できます。営利組織が人工知能を導入する場合、依存するモデルが本物で、変更されておらず、妥協のないものであるという確信を維持する必要があります。人工知能はビジネス運営の中心となりすぎており、組織は整合性をデフォルトとして想定できません。サプライ チェーンのセキュリティがハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアにとって不可欠になっているのと同様に、組織は AI モデルとその依存関係に対しても同様の監視を拡大する必要があります。
AIを活用して、 過剰なリソースを完了する
過去 15 年間にわたり、連邦政府機関はサイバーセキュリティ ツール、スキル、人員配置に多額の継続的な投資を行ってきました。それでもなお、熟練した人材の不足、セキュリティ ツールとそのデータ サイロの急増、そして膨大な量のアラートに苦戦し続けています。人工知能は、既存のワークフローに統合し、分析機能を強化することで、多忙なチームを強化する実用的な方法を提供します。
政府チームは、AI をサイバーセキュリティ専門家に取って代わるのではなく、専門家の能力を強化し、より多くの情報を処理し、より迅速にパターンを発見し、24 時間一貫した警戒を維持できるようにする手段として考えています。企業はほぼ同様のプレッシャーに直面しています。 AI をセキュリティ オペレーション センター、インシデント対応プロセス、監視ワークフローに導入することで、組織は既存のチームの対応範囲を拡大し、アラート疲労を軽減し、応答時間を短縮できます。
なれ より速く行動する準備ができています
AI イノベーションのペースは、従来のテクノロジーのすべての導入サイクルを上回っています。長年にわたって複数年にわたる計画と導入に慣れてきた連邦政府機関は、AI が機能を進化させる頻度について異なる期待が必要であることを認識しています。多くの場合、政府チームは毎月または四半期ごとに生産能力の急増を経験しています。これは、過去のパターンやプロセスのサポートよりもはるかに速いペースです。
組織は同様の加速を計画する必要があります。組織は、新しい機能の頻繁な評価、統合の迅速化、内部ポリシーとガバナンスの継続的な調整など、より継続的な変化に備える必要があります。セキュリティ規律を維持しながらスピードを計画することは、最新の状態と競争力を維持するために不可欠です。
民間部門と政府部門は、最終的には同じ課題に直面しています。それは、AI を安全かつ公平で信頼できるものに保ちながら、有利に活用するということです。制約の少ない民間部門は引き続きイノベーションの重要な源泉であり、政府機関に利益をもたらす新しいセキュリティ技術の実験場でもあります。同時に、連邦政府が現時点で導入している規律あるセキュリティ第一の考え方を採用することで、組織は利益を得ることができます。 AI がサイバーセキュリティの状況を再構築し続ける中、スピードと警戒心、イノベーションと誠実さを兼ね備えた組織が、成功するために最適な立場に立つことになります。
ロドニー・アアルトは、米国中央情報局上級情報局グローバル・インフラストラクチャー室の元ディレクターです。彼は現在、セキュリティ会社が政府機関の固有の要件をより適切に満たすことを支援するコンサルティングおよびアドバイザリー サービスを提供しています。
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