LLM02:2025 機微情報漏えいとは？生成AIが抱えるリスクと防止策を徹底解説

はじめに：なぜ機微情報とAIは両立しにくいのか

人工知能、特に大規模言語モデル（LLM）は、近年急速に普及し、日常業務に欠かせない存在となっています。顧客対応を行うチャットボット、経営判断を支援するデータ分析、医療記録の解析など、あらゆる分野で導入が進んでいます。膨大な情報を処理できるという点で非常に有用ですが、その利便性の裏側には大きな落とし穴があります。それが機微情報の漏えいです。

OWASP LLMアプリケーション Top 10（2025年版）では、このリスクをLLM02:2025に位置づけています。AIが誤って個人情報（PII）、金融データ、企業機密を出力すれば、プライバシー侵害、法規制違反、ブランド毀損などの深刻な影響を招きます。AIは万能ではなく、適切に管理されなければ、組織にとって新たな脆弱性となり得ます。

本記事では、機微情報漏えいの定義やその深刻性、実際に起こり得る事例と攻撃シナリオ、そして組織が講じるべき防止策について詳しく解説します。さらに、CyberCrewが提供するAIおよびLLMペネトレーションテストによって、企業がいかにしてこのリスクを事前に防げるのかをご紹介します。

機微情報の漏えいとは

機微情報の漏えいとは、LLMが本来公開してはならない情報を出力してしまう現象です。これはユーザーが入力した内容、モデルが学習したデータ、あるいはシステムの不適切な設定が原因となります。特に学習データに意図せず含まれていた情報や、設計上の不備による暴露は大きな問題です。

漏えいの対象となるのは次のような情報です。

PII（個人を特定できる情報）: 氏名、住所、電話番号、社員IDなど
金融データ: クレジットカード番号、銀行口座情報
医療情報: 病歴、処方記録、診断データ
企業機密: 契約書、取引条件、事業戦略
認証情報・鍵: APIトークン、パスワード、暗号鍵
独自AI資産: 訓練用データセット、ソースコード、モデルパラメータ

これらは一度外部に漏れれば、金銭的損失や社会的信用の失墜に直結します。攻撃者が巧妙なプロンプトを仕掛けることで、モデルが意図せず秘匿情報を開示してしまうケースも報告されています。

なぜ重要なのか：ビジネスとセキュリティへの影響

機微情報の漏えいが企業に与える影響は計り知れません。単なる情報流出にとどまらず、法的責任や長期的なブランド価値の低下につながります。

プライバシー規制違反: GDPR、HIPAA、個人情報保護法（APPI）などに抵触し、多額の罰金や訴訟リスクが発生する。
営業秘密の流出: 新製品計画や契約情報が競合に渡れば、競争上の大きな不利益を被る。
攻撃の助長: 認証情報が漏れれば、システム全体が乗っ取られる恐れがある。
顧客信頼の失墜: 情報管理が不十分な企業という印象を与え、取引や顧客離れに直結する。

特に金融や医療などの規制業界では、情報漏えいは事業継続そのものを脅かす「存在的リスク」となり得ます。

典型的な脆弱性の例

PIIの漏えい:
チャットボットが他の利用者の氏名や住所を誤って返答に含めてしまうケース。
独自アルゴリズムの露出:
モデルの出力から学習データやロジックが推測可能になる。
例：“Proof Pudding”攻撃（CVE-2019-20634）では、学習データの一部が露出したことで攻撃者がモデルを再構築し、メールフィルタを回避できました。
企業データの漏えい:
AIアシスタントが誤って財務予測や法的文書の下書きを回答に含めてしまう事例。

攻撃シナリオの例

シナリオ1：意図しないデータ漏えい
利用者の質問に対し、別の顧客の情報が誤って出力される。
シナリオ2：標的型プロンプトインジェクション
攻撃者が特殊な入力を与え、検閲を回避して秘匿情報を引き出す。
シナリオ3：学習データからの漏えい
誤って収集されたユーザーログや医療データが出力に反映される。

これらのシナリオはすでに複数の研究で再現されており、実運用環境でも発生するリスクが高まっています。

防止と対策の手法

データの無害化

データサニタイズ: 学習前に機微情報をマスクやトークン化し、モデルに残さない。
堅牢な入力検証: 利用者が入力するデータを適切に制御し、不要な保存を防ぐ。

アクセス制御

厳格なアクセス管理: 最小権限の原則に従い、機微データへのアクセスを制限する。
データソースの制限: 外部データを無制限に取り込ませない仕組みを整える。

プライバシー保護技術

フェデレーテッドラーニング: データを分散管理し、中央集権的な漏えいリスクを減らす。
差分プライバシー: 統計的ノイズを加え、特定個人を逆算できないようにする。

ユーザー教育と透明性

利用者教育: AIに安易に機微情報を入力しないよう啓発する。
明確なポリシー: 利用規約にデータの扱いを明記し、ユーザーが安心できる選択肢を提供する。

システム設定の強化

内部設定の秘匿: システムプロンプトや内部情報が外部に漏れないようにする。
ベストプラクティスの遵守: 特にOWASP API8:2023 セキュリティ設定不備はAIにも直結するため注意が必要。

高度なセキュリティ

準同型暗号: 復号せずにデータを処理し、分析中も秘匿性を維持する。
トークナイゼーションと編集: 機微情報を事前に検出し、モデルに渡る前に削除・置換する。

CyberCrewによる機微情報漏えい防止支援

CyberCrewは、AIおよびLLMペネトレーションテストの専門家として、特にLLM02:2025 – 機微情報の漏えいを対象とした検証サービスを提供しています。

敵対的テスト: 悪意あるプロンプトを模倣し、秘匿情報が引き出されるかを検証。
データプライバシー検証: 個人情報や認証情報が出力に含まれないかを確認。
国際基準との整合: OWASP LLM Top 10、MITRE ATLAS™、NIST AI RMFに準拠した検証を実施。
具体的改善提案: データ無害化プロセスやアクセス制御、フィルタ調整まで実装レベルで提案。

CyberCrewのLLMペネトレーションテストは金融、医療、SaaSなど幅広い業界で採用され、AIのライフサイクル全体におけるデータ保護を支えています。私たちは、生成AIを安全かつ安心して導入するための信頼できるパートナーです。

まとめ：LLM02:2025への備えとAIの安全性確保

機微情報の漏えいは、AI導入における最も深刻なリスクのひとつです。個人データや企業秘密、独自アルゴリズムが外部に漏れれば、信頼・法令遵守・事業継続性のすべてが脅かされます。

重要なポイント

LLM02:2025は、AIアプリケーションにおけるデータプライバシー確保の必要性を強調している。
リスクにはPII漏えい、企業データ流出、独自アルゴリズムの暴露が含まれる。
対策にはデータ無害化、アクセス制御、プライバシー保護技術、敵対的テストの導入が不可欠。
CyberCrewは、AIペネトレーションテストのリーダーとして、安全・法令準拠・信頼性を確保する支援を行っている。

AIの導入は今後ますます加速します。しかし、リスクを正しく理解し、適切な対策を講じることで、その利便性を安心して享受することが可能です。CyberCrewは、企業が生成AIを安全に活用できるよう、これからも最前線で支援していきます。

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CyberCrewのペネトレーションテストサービスは、この記事で開設した国際的な基準のフレームワークに準拠し、お客様のビジネスに潜む本当のリスクを可視化する「真のペネトレーションテスト」をご提供しています。

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投稿者プロフィール

イシャンニム: Offensive Security Engineer
15年以上の実績を持つ国際的なホワイトハッカーで、日本を拠点に活動しています。「レッドチーム」分野に精通し、脆弱性診断や模擬攻撃の設計を多数手がけてきました。現在はCyberCrewの主要メンバーとして、サイバー攻撃の対応やセキュリティ教育を通じ、企業の安全なIT環境構築を支援しています。
主な保有資格：
● Certified Red Team Specialist（CyberWarFare Labs / EC-Council）
● CEH Master（EC-Council）
● OffSec Penetration Tester（Offensive Security）