AIの安全性 vs AIのセキュリティ: モデル呼び出し時のリスクを管理

AIの安全性とAIのセキュリティの違いは、モデル呼び出しが顧客、チケット、文書、取引、またはエージェントのワークフローに影響を与えるまで、簡単に曖昧になる可能性があります。その時点で、この区別が重要になります。.

AIの安全性は、システムが有用で信頼性があり、期待される仕事に適合した方法で動作するかどうかを問います。AIのセキュリティは、システム、そのデータ、そのツール、またはアクセス経路が攻撃されたり悪用されたりする可能性があるかどうかを問います。プロダクションチームには両方が必要です。なぜなら、安全なモデルでも悪用される可能性があり、セキュアな統合でも有害または信頼性の低い出力を生成する可能性があるからです。.

モデルAPIを使用して作業するビルダーにとって、実際の制御ポイントはしばしばモデル呼び出しそのものです。どのモデルが選択されるか、どのプロンプトが送信されるか、どのツールが許可されるか、どのデータが添付されるか、何が記録されるか、どのフォールバックパスが利用可能か、そして応答が返ってきたときにユーザーが何を見るかです。.

AIの安全性は行動リスクを制御します

AIの安全性は、AIシステムの行動と結果に関するものです。核心的な質問は、このユーザー、このタスク、このコンテキストに対してシステムはこのように動作すべきかどうかです。

安全性の作業は、出力の品質、有害なコンテンツ、バイアス、幻覚、拒否行動、堅牢性、評価、人間の監視をカバーすることがよくあります。また、すべての製品チームが最終的に直面する運用上の質問も含まれます。モデルが不確実、不正確、不完全、または意図された範囲外のことを求められた場合に何が起こるのかということです。

モデルがスムーズに動作する NIST AIリスク管理フレームワーク は、AIリスクをチームが管理、マッピング、測定、管理すべきものとして扱うため、ここで役立ちます。一度限りのモデル選択の決定としてではありません。このフレーミングは、製品が複数のモデルやプロバイダーにわたって作業をルーティングする場合に特に重要です。.

AIのセキュリティは悪用リスクを制御します

AIのセキュリティは、モデル統合を攻撃、不正アクセス、データ漏洩、悪用から保護することに関するものです。核心的な質問は、このシステム、そのプロンプト、そのツール、その取得元、またはその権限を誰かが悪用できるかどうかです。

セキュリティ作業は、プロンプトインジェクション、機密情報の開示、トレーニングまたは取得データの汚染、モデルサプライチェーンリスク、過剰なツール権限、サービス拒否、資格情報の漏洩、不安全なプラグインまたはエージェント設計をカバーすることがよくあります。 大規模言語モデルアプリケーションのためのOWASPトップ10 は、LLMが実際のソフトウェアに接続されたときに現れる多くの失敗モードを挙げているため、参考になります。.

セキュリティはモデルプロバイダーだけの問題ではありません。ビルダーはAPIキーを保護し、ユーザーを認証し、ワークスペースの権限をスコープし、取得元をフィルタリングし、エージェントツールを制御し、異常な使用パターンを監視する必要があります。プロバイダーは自社のインフラを保護できますが、アプリケーションがリスクのあるツールアクセスやユーザーデータを公開してしまう可能性は依然としてあります。.

安全性とセキュリティ：実際の違い

領域	AIの安全性	AIのセキュリティ
主な質問	システムがこの行動を生成すべきか？	誰かがこのシステムを悪用できるか？
典型的なリスク	有害、偏向、不信頼、または誤解を招く出力	プロンプト注入、データ漏洩、悪用、または不正アクセス
主な管理策	評価、ガードレール、人によるレビュー、モデル選択、出力ポリシー	認証、権限、入力管理、秘密管理、ツールの隔離
失敗例	サポートアシスタントが安全でない返金案内を提供する	悪意のあるプロンプトがエージェントを騙してプライベートなチケットデータを漏洩させる
所有者の重複	製品、ポリシー、エンジニアリング、法務、ドメインの専門家	セキュリティ、プラットフォーム、エンジニアリング、運用

重複部分は多くのプロダクション障害が発生する場所です。プロンプトインジェクションは、指示やデータアクセスを操作する場合にセキュリティ問題となりますが、操作された応答がユーザーに届くと安全性の問題になる可能性があります。広範な権限を持つエージェントはセキュリティ上の懸念ですが、モデルが信頼できない決定を下すと、その行動が安全性やビジネスリスクを引き起こす可能性があります。.

モデル呼び出しに独自の制御レイヤーが必要な理由

多くのチームは、単一のモデル、単一のAPIキー、単一のプロンプトから始めます。それはプロトタイプには適しています。しかし、製品が複数のモデル、顧客固有の設定、エージェントツール、検索、フォールバックルーティング、コスト管理、または使用量ベースの課金を追加すると脆弱になります。.

モデル呼び出し制御レイヤーは、推論の前後に決定を適用するための一貫した場所をビルダーに提供します。それは次のような質問に答えるのに役立ちます：

• どのモデルがこのタスク、ユーザーティア、データタイプ、またはリスクレベルを処理すべきか？
• プライマリモデルが利用できない場合、遅すぎる場合、または高価すぎる場合はどうなるか？
• このリクエストに許可されるプロンプト、ドキュメント、ツールはどれか？
• どの出力がレビュー、ブロック、書き換え、またはエスカレーションを必要とするか？
• 使用量、コスト、遅延、プロバイダーの選択、エラーをどのように記録すべきか？

これもまた、 AIゲートウェイガードレール 分散された機能ごとのチェックよりも役立ちます。中央制御ポイントは、チャット、検索、ドキュメント処理、エージェント、ワークフロー、顧客向けAI機能全体で共有ポリシーを適用しやすくします。.

AIの安全性とセキュリティのためのビルダーチェックリスト

1. 振る舞いポリシーをアクセスポリシーから分離する

AI機能が許可される発言や行動を記録し、それを呼び出せる人、使用できるデータ、アクセス可能なツールを個別に定義します。安全ポリシーとセキュリティポリシーは一致する必要がありますが、同じ文書であるべきではありません。.

タスクのリスクに基づいてルーティングを行い、ベンチマークスコアだけに基づけないようにします。

公的な文書を要約するための最適なモデルが、規制されたサポート、コード変更、法的レビュー、または顧客特化の自動化に最適であるとは限りません。リスク、遅延、コスト、信頼性を反映するためにモデル選択を行い、リーダーボードの順位だけに基づけないようにします。.

ツールの権限を狭く保つ

エージェントはデフォルトで広範なツールアクセスを受け取るべきではありません。ユーザー、ワークスペース、タスクタイプ、信頼レベルに基づいてツールを範囲設定します。読み取り専用ツール、ドライランモード、人間による承認ステップは、モデルが操作されたり誤ったりした場合の損害を軽減できます。.

モデル呼び出しを記録し、ユーザーアクションだけを記録しない

有用なログには、選択されたモデル、プロバイダー、ルート、遅延、コスト、エラー状態、ユーザーまたはワークスペース、ポリシー決定、フォールバックパスが含まれます。プライバシーと保持ルールが明示的に許可しない限り、機密性の高いプロンプトや出力を保存することは避けてください。.

顧客が問題を発見する前に失敗をテストする

リリース前にレッドチームプロンプト、敵対的取得テスト、不良入力テスト、権限テスト、フォールバックテスト、コストスパイクテストを実行します。その後、プロンプト、モデル、ツール、プロバイダー、ルーティングルールを変更する際にこれらを繰り返します。.

ShareAIの役割

ShareAIは、150以上のAIモデルにアクセスするための1つのAPIを提供し、ルーティング、フェイルオーバー、マーケットプレイス主導のモデル選択を可能にします。それはアプリケーションセキュリティ、ユーザー認証、プライバシープロセス、またはドメイン特化のレビューを置き換えるものではありません。ただし、プロバイダー選択とモデル使用を管理するためのより簡単な統合面をチームに提供し、各機能に直接プロバイダー統合を分散させる代わりとなります。.

ビルダーにとって、それはAIリスクとAI収益化が関連しているため重要です。製品がAI使用料を請求したり、ルーティングされたモデル呼び出しにマージンを追加したりする場合、顧客は信頼性のある動作、明確な使用状況の可視性、予測可能なフォールバックパスを必要とします。より安全でセキュアなモデル呼び出し層は、エンドユーザーとビジネスモデルの両方を保護します。.

1つの統合パスから始め、それに関するポリシー決定を定義し、AIの表面積が拡大する前にルーティングを観測可能にします。 ShareAIのドキュメント 複数のモデルを接続したいチームにとって、各プロバイダー統合を手作業で再構築することなく進むための最適な次のステップです。.

よくある質問

AIの安全性とAIのセキュリティの違いは何ですか？

AIの安全性は、AIシステムが信頼性を持って動作し、有害な結果を回避するかどうかに焦点を当てます。AIのセキュリティは、システムが攻撃されたり、悪用されたり、データ、ツール、資格情報を露出させることを強制されたりするかどうかに焦点を当てます。.

なぜAIの安全性とAIのセキュリティがビルダーにとって重要なのか？

ビルダーはモデルを顧客向けのワークフロー、ドキュメント、エージェント、請求に接続することがよくあります。安全性とセキュリティを分離することで、チームはすべてのAIリスクをプロンプト問題として扱うのではなく、適切な制御を選択することができます。.

プロンプトインジェクションは安全性の問題か、それともセキュリティの問題か？

プロンプトインジェクションは、指示、データアクセス、またはツールの使用を操作しようとするため、セキュリティの問題として始まります。操作された応答や行動がユーザーやビジネスプロセスに害を及ぼす場合、安全性の問題になる可能性があります。.

AIゲートウェイのガードレールは安全性とセキュリティの両方を解決するか？

AIゲートウェイのガードレールは、特に入力チェック、出力チェック、ルーティング、ログ記録において両方に役立つ可能性があります。ただし、アイデンティティ管理、安全なインフラストラクチャ、最小特権ツール設計、または高リスク行動に対する人間のレビューを代替するものではありません。.

チームはより安全なAIワークフローのためにどのようにモデルを選ぶべきか？

タスクのリスク、データの機密性、遅延、コスト、信頼性、出力品質によってモデルを選択してください。低リスクの要約タスクは、顧客データやビジネスクリティカルなツールに触れるエージェントとは異なるルートを使用することができます。.

ShareAIはモデルコールの制御にどのように役立つか？

ShareAIは、ルーティングとフェイルオーバーオプションを備えた150以上のモデルにアクセスするための1つのAPIをビルダーに提供します。それにより、多くの直接プロバイダー統合を維持する代わりに、モデルアクセスと使用決定を集中化することが容易になります。.

ShareAIはアプリケーションセキュリティプログラムを代替するか？

いいえ。ビルダーは認証、認可、安全なキー管理、プライバシー制御、インシデント対応、レビュープロセスを引き続き必要とします。ShareAIはモデルアクセスとルーティングを支援しますが、アプリケーションセキュリティのすべての部分をカバーするわけではありません。.

プロバイダーはAIセキュリティで何を気にするべきか？

プロバイダーは、悪用防止、可用性、アクセス制御、データ分離、明確な運用境界を気にするべきです。より良いセキュリティは、下流のビルダーにとってプロバイダーの容量とモデルアクセスをより信頼できるものにします。.

クリエイターはAIの安全性で何を気にするべきか？

クリエイターやモデル所有者は、自分のモデルがどのように位置付けられ、ルーティングされ、評価され、使用されるかを気にするべきです。安全性の期待は、採用、ライセンスの会話、そしてビルダーがモデルを生産ワークフローに信頼するかどうかに影響を与えます。.

アプリでAIリスクを減らすための最初のステップは何ですか？

機能、ユーザータイプ、データソース、ツールアクセス、出力先、フォールバックパスごとにすべてのモデル呼び出しをマッピングします。それらの呼び出しが見えるようになると、安全性とセキュリティの制御がどこに属するべきかを決定するのがはるかに簡単になります。.