はじめに
従来の IT セキュリティでは、脆弱性が見つかれば次のような流れが一般的でした。
- 脆弱性の特定
- コード修正（パッチ）
- 再デプロイ
しかし、AI（特にニューラルネットワーク） の世界では、このアプローチが通用しません。
「AI の脆弱性は、コードではなく振る舞いに存在する」
本記事では、
• AI における脆弱性の種類
• なぜニューラルネットワークはパッチできないのか
• 従来セキュリティとの根本的な違い
• 実運用での重大な課題
• これから必要な AI セキュリティの考え方
を 現場視点で深く解説します。
AI の「脆弱性」はどこに存在するのか？
従来ソフトウェアの場合
• 脆弱性の場所：ソースコード
• 原因：バッファオーバーフロー、認証ミス、境界チェック不足
• 修正方法：if 文、条件修正、ライブラリ更新
👉 原因と修正箇所が明確
AI / ニューラルネットワークの場合
• 脆弱性の場所：
o 重み（weights）
o 活性化空間（latent space）
o 意思決定境界（decision boundary）
• 原因：
o 学習データの分布
o モデル構造
o 最適化の結果
👉 どこが悪いのか明示できない
なぜニューラルネットワークは「パッチ」できないのか
① ロジックが人間に読めない
ニューラルネットワークは数百万〜数十億のパラメータで構成されます。
Plain Text
入力 → 行列演算 → 非線形変換 → 出力
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• 明示的な条件分岐が存在しない
• 「この if 文が脆弱」という指摘ができない
• 内部状態はブラックボックスに近い
つまり：
修正すべき「コード行」が存在しない
② 脆弱性は「境界」に存在する
代表例：Adversarial Example（敵対的サンプル）
• 人間には全く同じ画像
• AI には全く別物として分類される
これは「バグ」ではなく、
意思決定境界の性質
です。
境界を少し動かすと：
• 別の入力で誤分類が起きる
• 精度が下がる
• 新たな攻撃点が生まれる
👉 一箇所直すと別の場所が壊れる
③ 学習し直すと「同じモデル」にならない
パッチの代替手段は「再学習（retraining）」ですが：
• 初期値が違えば結果も変わる
• データシャッフルで挙動が変わる
• GPU/ライブラリ差で再現性が崩れる
つまり：
再学習 = 別のソフトウェアを再リリースしているのと同じ
AI 脆弱性の代表的なカテゴリ
1️⃣ Adversarial Attacks
• 微小ノイズによる誤認識
• 音声・画像・テキストすべてで成立
• パッチ不可（境界問題）
2️⃣ Poisoning Attacks（学習汚染）
• 学習データに悪意のあるデータを混入
• 本番では正常に見える
• デプロイ後に発覚することが多い
3️⃣ Prompt Injection / Jailbreak
• LLM 特有の脆弱性
• システム指示の上書き
• 入力だけで動作変更が可能
👉 コード修正では防げない
4️⃣ Model Extraction / Model Inference
• API 経由でモデルを推測
• 学習データの漏えい
• 推論結果からの逆算
従来セキュリティモデルとの根本的な違い
なぜ CVE やパッチ管理が機能しないのか
• CVE は「特定の欠陥」に対応
• AI は「性質」そのものが原因
• バージョン番号で脆弱性を管理できない
• 同じモデル名でも挙動が違う
👉 AI に CVE を当てはめるのは無理がある
実運用で直面する深刻な課題
✅ セキュリティ責任の所在が不明確
• モデル？
• データ？
• 推論基盤？
• 利用者？
✅ インシデントが「正常動作」に見える
• ログ上はエラーなし
• 出力はそれっぽく正しい
• でも判断は間違っている
✅ 回避策は「完璧」にならない
• ガードレール
• フィルタ
• 多段チェック
すべて 確率的防御 に過ぎない。
では、AI セキュリティはどう考えるべきか？
✅ パッチ前提を捨てる
AI では：
「塞ぐ」より「監視する」
✅ 多層防御（Defense in Depth）
• 入力検証
• 出力検証
• 行動制限
• ログ・監査
• モデル分離
• 権限制御
✅ 振る舞いベースの検知
• 異常出力
• プロンプト逸脱
• 利用パターン監視
✅ 人間をループに入れる（HITL）
• 高リスク判断は人が確認
• AI を「決裁者」にしない
まとめ
• AI の脆弱性は コードではなく構造と振る舞い
• ニューラルネットワークは パッチ適用できない
• 再学習は修正ではなく「再リリース」
• 従来の脆弱性管理モデルは通用しない
• AI セキュリティは 確率・監視・制御の世界
おわりに
AI は強力ですが、決定論的な安全性を持たないシステムです。
それを従来のソフトウェアと同じ感覚で運用すると、必ず破綻します。
AI セキュリティとは「安全な答え」を作ることではなく、
「危険な振る舞いを抑え続けること」
これが現場での結論です。