AI 関連のデータ リスク管理における組織の対応状況を評価 | 評価を実施
AI とデータの課題
AI 時代の今、複雑なインフラストラクチャ、リソースの制限、巧妙化する攻撃者など、組織が直面するデータの課題は増え続けています。機密データを保護するには、重要な AI データ リスクに対応できるソリューションが必要です。
AI の急速な拡大
承認済みか未承認かを問わず、AI ツールの業務への導入はますます進んでおり、機密データに対する管理が行き届かないリスクや重大なリスクが生じています。イノベーションのほうがセキュリティ制御より進化が速いため、技術チームは対応に苦労しています。シャドー AI が生じ、データ侵害によるコストは平均 67 万ドルも増えています。
可視性の欠落
組織は、ユーザーがどこでどのように AI ツールで機密情報を共有しているかを知るすべがありません。ハイブリッド (オンプレミス、SaaS、クラウド) 環境では特にそれが深刻になります。専有のコードや知的財産など価値の高いデータは、特に損失や侵害に対して脆弱です。
リソースの制限
限られた予算の範囲で、小規模なチームは様々なデータ エコシステムを管理しています。リソースが限られているため、重要なテクノロジーの採用、データ保護ルールの更新、進化し続ける規制への継続的な遵守という点で重大な遅れが生じます。
巧妙化する脅威
攻撃者は、プロンプト インジェクション攻撃など AI を活用した高度な戦術を使用し、より高度な脅威を発生させています。経験の少ない攻撃者でも、AI ツールと、そこに生じるセキュリティ上のギャップを利用して、複雑な脅威を仕掛けることができます。
ご存知ですか...
データ保護はリスクにさらされています
00%
Of organizations reported GenAI use
in at least one business function, up
from 74% the year before.[1]
00%
Of organizations feel confident
in their ability to secure
generative AI models.[2]
$000,000
Average additional cost of
a data breach in security incidents
involving shadow AI.[3]
1. McKinsey, The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation
2. Accenture, State of Cybersecurity Resilience, 2025
3. IBM, Cost of a Data Breach Report, 2025
Trellix により機密データを保護し、AI のセキュアな導入を 推進
AI データ リスクを阻止し、テクノロジーのセキュアな導入を加速するために、組織は次の 3 つの部分から構成されるフレームワークの実装に注力できます。
- ポリシー: 許容される使用と機密データ処理について明確な境界を定義します。
- トレーニング: 進化するセキュリティ プロトコルと AI との対話に伴うリスクをユーザーに理解させます。
- テクノロジー: セーフティ ネットとして機能することでデータの持ち出しをブロックし、プロンプト インジェクション攻撃を阻止して、リアルタイムのユーザー トレーニングを提供します。
Trellix プロフェッショナル サービス
グローバルな規制や企業の AI 使用ポリシーに整合させます。セキュリティ チームやエンド ユーザーにサポート トレーニングを提供します。セキュリティ制御を微調整し、テクノロジー ソリューションを最適化します。
Trellix Data Loss Prevention
潜在的なデータ漏えいを監視してブロックし、400 以上の生成 AI ツール間での機密データ共有をリアルタイムで一元的なダッシュボードから追跡します。ユーザーのリスクの高い行動に対処し、組み込みのコンプライアンス ツールを活用します。
Trellix Database Security
AI モデルに情報を取り込む重要なデータ ストアとリポジトリを、侵害、窃取、ポイズニングから保護します。ダウンタイムなしでデータベースを保護し、潜在的な SQL インジェクション攻撃をブロックします。
Trellix Data Encryption
AI スクレイピング ツールと自律型エージェントからデータを保護します。データを常に暗号化し、専有情報が誤って取得されたり、未承認のモデル トレーニングに使用されたりするのを防ぎます。
Trellix Data Security スイート
光学文字認識 (OCR) などの高度な機能を使用して、データ エコシステム全体を包括的に保護します。データベース セキュリティを追加し、最も包括的な保護を実現します。
よくある質問
生産性スイートのネイティブ AI、SaaS プラットフォームの組み込みエージェント、サードパーティの URL ベースのツール、専用ビジネス アプリ、ベンダー/サプライヤーの AI システムなど、いくつもの重要な露出ポイントを通じて、企業は深刻なデータ露出に直面しています。能動的な共有 (コードのコピーやファイルのアップロードなど)、セキュアでない API を介した受動的な共有、あるいは AI モデルから機密情報を抽出するために設計されたプロンプト インジェクション攻撃などの外部脅威などのアクティビティにより、データが失われる可能性があります。
シャドー AI とは、IT チームが見えないところで、従業員が未承認の AI ツールを使用することを指します。専有のデータやソース コードが、監視されていないパブリック モデルによって取り込まれる可能性があるため、重大なセキュリティ ギャップが生じる可能性があります。最近のデータによると、対策を取らない場合、データ侵害により平均 67 万ドルのコストがさらにかかる可能性があります。Trellix DLP の AI データ リスク ダッシュボードで、このリスクを低減できます。400 を超える事前定義済みの URL ベースの AI ツールを可視化でき、承認された使用と未承認の使用を追跡できます。
機密情報が AI ツールから認識できる場合、それがモデルのトレーニングに取り込まれることがあります。これは、ファイルのアップロードやコードのコピーと貼り付けなどの能動的なユーザー共有によって発生します。また、企業データへのアクセス権を過剰に付与する、セキュアでないインターフェースやツールを使用した受動的なデータ共有によっても発生します。Trellix Data Encryption は、自律型エージェントだけでなく、承認済みおよび未承認の AI スクレイピング ツールに対しても、機密ファイルを読み取り不可にして厳格な境界を確立するため、誤ってアクセスされた場合でも IP を保護し続けることができます。
AI の正確な結果を得るには、データ ストアの整合性を維持することが重要です。Trellix Database Security は、AI エージェントによる異常な転送と不正アクセスを監視し、不審なセッションがあれば速やかに停止させます。また、AI によって自動化された巧妙な SQL インジェクション攻撃も検出してブロックします。これにより、中断させることなく重要なデータベースにパッチを適用してセキュアな状態を維持しながら、企業専有データの悪用や感染を防ぎます。
関連リソース
Trellix ソリューションは、機密データの保護を優先させる包括的なアプローチにより、セキュアな AI の導入を加速します。
AI データ リスク ダッシュボードにより、潜在的な機密データ漏えいを特定することで組織がどのように、セキュアに AI を導入できるかをご覧ください。
AI データ リスクの転換点が訪れています。AI を潜在的なデータ リスクからセキュアな生産性向上エンジンに転換する方法をご覧ください。