First Principles
Idea Securityに対する当社のアプローチを導く基本的な信念です。これらは単なるマーケティングのスローガンではなく、すべての製品決定を形作る制約と確信です。
これらの原則は、(AIシステムに適用される)Idea Security、 Idea Security、そしてIdea Leakageの概念とともに、SenTeGuardの創設者であるDavid Weidmanによって開発されました。
プラットフォームへの依存ではなく分散型の利益を
AI業界は、一握りの基盤モデルプロバイダーを中心に統合されつつあります。OpenAI、Anthropic、Google、Metaが、重要なビジネスプロセスを動かすインフラをますます支配しています。この集中はシステム的なリスクを生み出します。
SenTeGuardは異なる立場をとります。組織は自らのAIの運命をコントロールすべきだと信じています。当社のツールは複数のプロバイダーをまたいで機能します。ベンダーの変更にも耐えうるセキュリティプログラムの構築を支援します。プラットフォームにロックインすることなく、ポータブルなポリシーとエクスポート可能なデータを提供します。
私たちはOpenAIの問題やAnthropicの問題を解決しているのではありません。どのモデルを選択しても残り続ける、お客様の問題を解決しています。
関連する取り組み: Joseki:WrapperHubは、SenTeGuardが提供するランタイム保護と並行して、モデル間で動作のポータビリティを維持できるよう、バージョン管理されたプロンプト、eval、および安全仕様をパッケージ化します。紹介記事を読む →
これが実践において意味すること
- SenTeGuardはあらゆるLLMプロバイダーと連携します
- ポリシーはベンダーに依存せず、ポータブルです
- マルチプロバイダーストラテジーを推奨します
- ロックインなし:データと設定はいつでもエクスポート可能
- セルフホスト型およびオープンソースモデルをサポートします
パラダイムシフト
| バイナリコンピューティング | セマンティックコンピューティング |
|---|---|
| 同一性を測定 | 近接性を測定 |
| これはパスワードか? | これは機密情報に類似しているか? |
| 完全一致のパターンマッチング | 意味に基づく推論 |
| DLPは「SSN: 123-45-6789」を検出 | LLMは文脈から身元を推論 |
Idea Security: 新たな脅威
「Idea Security」の概念および「Idea Leakage」という用語は、セマンティックAIシステム特有の脅威を説明するためにSenTeGuardの創業者であるDavid Weidmanによって提唱されました。これらの概念は、AI/LLMシステム向けのIdea Securityフレームワークとともに、現代のAIセキュリティ実践の基礎を形成しています。
バイナリコンピューティングは一致(等価性)を測定し、セマンティックコンピューティングは近接性(意味の近さ)を測定します。
従来のセキュリティは次のように問いかけます。「この完全一致する文字列はパスワードか? この完全一致するパターンはクレジットカード番号か?」これらは一致の確認です。一致するか、しないかのどちらかです。
AIシステムは近接性に基づいて動作します。秘密そのものを入力したかどうかを確認するのではなく、秘密を説明したかどうかを理解します。従業員は、機密文書そのものを入力することなく、価格戦略、製品ロードマップ、競合分析を自然言語で説明してしまう可能性があります。
これがIdea Leakageであり、従来のDLPには検知できません。新たに現れている脅威はファイルの持ち出しではなく、セマンティックな持ち出しです。組織には、パターンだけでなく意味を理解する新しいツールが必要です。
詳細については、当社のIdea Security Standardsに関するブログ記事をご覧ください。
防御側はリストで考え、攻撃側はツリーで考える
セキュリティチームは、承認済みベンダー、ブロックされたIP、既知のマルウェアシグネチャ、コンプライアンス要件などのリストを維持管理しています。脅威がリストにない場合、それはすり抜けてしまいます。
攻撃側はツリーで考えます。彼らは決定経路を探索します。「これがブロックされたら、あれを試す。それが失敗したら、別のことを試す。」彼らは目的に至るあらゆる経路を求めて可能性の空間を探索します。
この非対称性は構造的なものです。防御側は脅威を列挙し、攻撃側はそれを探索します。シグネチャベースのセキュリティが常に後手に回るのはこのためです。攻撃を確認した後にしかリストに追加できないからです。
Idea Securityにはツリー思考が必要です。攻撃グラフを理解し、敵対的な創造性を予測し、個々の葉ではなく攻撃のブランチ全体を遮断することが求められます。
共有の問題
すべての主要なLLMプロバイダーはインタラクションをログに記録します。データに対する学習を禁止する企業向け契約を結んでいても、プロンプトは相手のインフラ上に存在します。
セキュリティクリアランスが存在するのは、一部の情報には区分化が必要だからです。LLMは、その性質上、区分化に抵抗します。
LLMへの漏洩は、全員への漏洩である
これは意図的に誇張した表現ですが、メンタルモデルとしては有用です。従業員がLLMに情報を貼り付けると:
- ネットワーク経由で送信される
- 外部のインフラストラクチャによって処理される
- 不正利用検出のためにログに記録される可能性がある
- (利用規約によっては)モデルの改善に使用される可能性がある
- セキュリティ境界の外側に存在する
運用上の前提とすべきは、「外部のLLMに送信されたものは、もはや機密ではない」ということです。これは被害妄想ではなく、AI時代における現実的な脅威モデリングです。
SenTeGuardは、何が送信されているかの可視性と、何が通過するかの制御を提供します。送信してしまったデータを取り消すことはできませんが、最初から外部に出ないよう防ぐことはできます。
アンビエントLLMとデータ漏洩の詳細については、当社のアンビエントAIのリスクに関するブログ記事をご覧ください。
ゼロからの脱却を提案します
一部のセキュリティベンダーは自社の製品を保険のように位置付けています。「何か悪いことが起きた場合に備えて、私たちのツールを購入してください。」これは齟齬を生み出します。 保険商品は請求が少ないときに利益が出ます。しかしセキュリティ製品は、移転されたリスクではなく、防止された脅威によって評価されるべきです。
AIセキュリティコントロールがなければ、以下の項目に対する可視性はゼロです:
- どのようなデータがLLMを通過しているか
- どのような攻撃がAIシステムに対して試みられているか
- どのようなポリシー違反が発生しているか
- 実際のリスクエクスポージャーはどの程度か
いかなる可視性であっても、ゼロに比べれば無限の改善です。 私たちは仮説上のリスクに対する保護を売っているのではありません。現在お客様に欠けている、実際の可視性とコントロールを提供しています。
提供価値
ほとんどのお客様が、導入から72時間以内に最初の機密データ漏洩のブロックを確認しています。
これは理論上の価値ではなく、昨日までは得られなかった、即時的で実証可能な保護です。
2つのフェーズ
フェーズ1: ツールの構築
基盤モデル、コンピュート、研究への巨額の投資。私たちは今ここにいます。
フェーズ2: ツールの用途の発見
ビジネスプロセスへの統合、新たなアプリケーション、価値創造。これがこれから起こることです。
変革を恐れるべきではない
私たちは、AIの能力が時間とともにどのように進化し拡大していくかについて、理解しやすさと可視性を高めたいと考えています。AIへの恐れは往々にして不透明さ、つまりシステムに何ができるのか、どのように機能するのか、どのようなリスクを生み出すのかが分からないことに起因します。
私たちのスタンス:AIの導入は不可避であり、有益です。問うべきはこれらのツールを使うべきかどうかではなく、いかに安全に使うかです。優れたセキュリティは制限ではなく、より広範な導入を可能にします。安全なAI導入を実現した組織は、AIを敬遠する組織や無謀に導入する組織との競争に勝ち残るでしょう。
私たちは現在、AIツールを構築するために資金を投じるフェーズにいます。次の波は、それらのツールの用途を見出し、ワークフロー、ビジネスプロセス、意思決定へと統合していくことです。SenTeGuardは、組織がこの移行を安全に行えるよう支援します。
まとめ:私たちの信条
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01
特定のプラットフォームへの忠誠よりも、分散された利益の方が重要である。
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02
セマンティック・コンピューティングにはセマンティック・セキュリティが必要である。
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03
プロアクティブな防御(樹形図思考)は、リアクティブな防御(リスト確認)に勝る。
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04
外部のLLMはパブリックなインターフェースとして扱われるべきである。
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05
可視性は基盤であり、コントロールは可視性から生まれる。
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06
安全なAI導入は、無謀な導入や敬遠のどちらにも勝る。
これらの原則に基づいて構築する
これらの考えに共感していただけましたら、貴社でどのように適用できるかについてぜひお話ししましょう。