AIセキュリティには3 つの異なる側面があり 、ベンダーとの話し合いの最中ではなく、その前にこれらを明確に区別しておくことが重要です。攻撃者はAIを利用して脅威を生成・拡大させます。防御側はAIを利用して、それらの脅威を検知し、対応します。そして3つ目のカテゴリーは、これら両方にまたがるものです。それは、組織がすでに運用しているAIシステム、モデル、学習データ、RAGソース、エージェントなどを保護することであり、これらは攻撃者が近くにいるかどうかにかかわらず、すべてリスクを伴っています。 |
主なポイント
- AIセキュリティに関する用語は、「攻撃者の手法」「防御能力」、そして「AIシステム自体のセキュリティ確保に伴う組織的リスク」という3つのグループに分類され、これらを混同すると、ベンダーとの話し合いが誤った方向に進んでしまう。
- ある用語が「攻撃手法」と見なされるか「防御機能」と見なされるかは、技術そのものではなく、AIがファイル、プロンプト、またはデータセットのどちらの側で動作しているかによって決まる
- ファイルを「サニタイズ」しても、その内容が真実であるかどうかは確認できません。また、AIによって生成されたコンテンツを検出したからといって、それが不正行為であるとは証明されません。さらに、ファイルの検査だけでは、AIエージェントに許可されている動作のすべてを網羅することはできません。
当社の独自技術は、これらの用語の多くに反映されています。具体的には、AIパイプラインに先立って行われるファイルおよびコンテンツの検査、MetaDefender Aether™ 内でのLLMスキャン、そしてAIモデルの有無にかかわらず適用される機密データ管理などです。該当する場合は、その機能を直接明記しています。また、業界で一般的に使われる略語であり、当社の製品群に直接対応する用語がない場合は、その旨を記載しています。
AIセキュリティの3つの意味
AIセキュリティ用語は3つのグループに分類されますが、これら3つのグループが重なることはほとんどありません。ただし、外見上は最初の2つが同じように見えることもあります。攻撃者側の用語は、AIが生成したマルウェアから改ざんされたトレーニングデータに至るまで、AIが攻撃をいかに加速させるかを説明します。防御者側の用語は、実行前の予測的検知から機密データの自動マスキングに至るまで、AIが検知をいかに強化するかを説明します。攻撃者は生成モデルを使用して、数秒で説得力のあるフィッシングメールを作成します。一方、防御者は、数千件の実在するフィッシング攻撃の事例を用いて分類器を学習させ、それを検知します。 基盤となる技術は同じだが、その目的は正反対である。
3つ目のグループは、AIシステムそのものに内在するリスク、すなわち、誰が関与しているかに関係なく存在するモデルファイル、学習データ、エージェントなどを指します。以下の用語の違いは、AIがファイル、プロンプト、またはデータセットのどの側で動作しているか、そしてそのリスクがそもそも攻撃者に関連するものかどうかという点にあります。
1. 攻撃側AIの用語
これら9つの用語は、AIによって生成されたマルウェアから、データ源で改ざんされたデータに至るまで、攻撃者がAIをどのように活用しているかを説明しています。それぞれが、セキュリティチームがすでに確認している実際のパターンを捉えています。
用語 | 説明 | 尋ねるべき質問 | opswat におけるこの用語の使い方 |
AIによって生成されたマルウェア | AIによって生成された、あるいはAIの支援を受けて変更されたコード。 | 検出は、シグネチャに基づくものなのか、それとも構造や挙動に基づくものなのか？ | 「2026年、Venak Security社は4つの市販サンドボックスを用いて、AIによって生成された20種類のマルウェアサンプルに対するテストを実施したところ、OPSWAT社の『Adaptive 』（Sandbox ）が95％という最高の合格率を記録した。」 |
AIによるフィッシング／ソーシャルエンジニアリング | AIによって作成されたフィッシング、声の複製、ディープフェイクは、大規模に展開されても説得力があるように設計されています。 | 検出機能は、リンクやコンテンツをリアルタイムでチェックするのでしょうか、それとも配信の瞬間にのみチェックするのでしょうか？ | 「従来の詐欺とは異なり、AIによって生成されたフィッシングメールは洗練されており、説得力がある。」 |
AIを活用した攻撃 | AIを単なる時折の近道としてではなく、偵察、ペイロード生成、検知回避といった複数の段階で活用する攻撃。 | これが単なる一般的な傾向ではなく、特定の選挙運動と結びついていることを示す証拠は何でしょうか？ | 「各国政府はまた、AIを活用した攻撃の展開速度を踏まえて、パッチの提供スケジュールを調整している。」 |
AIによって生成されたゼロデイ | 「AIが脆弱性を発見したり、それをエクスプロイトとして悪用したりした」という主張は、「AIが新しいマルウェアを作成した」という主張よりも範囲が狭い。「新しいマルウェア」が必ずしもゼロデイ攻撃であるとは限らない。 | その報告は、新たなエクスプロイトに関するものなのか、それとも単に検出されていない新しいマルウェアに関するものなのか？ | 「Predictive Alin AIは、MetaDefender のAetherから提供される、サンドボックスで検証済みのゼロデイ攻撃を継続的に学習対象としています。これにより、AIによって生成された、これまでに例のない脅威の検知に役立ちます。」 |
AIを活用したマルウェアへの感染 | AIを用いて作成または強化されたマルウェアが、他の脅威を運ぶのと同じファイル、文書、またはパイプラインの入力を通じて、AIシステムに侵入する。 | 検出機能は、AIによって作成または制御されたマルウェアも検知するのか、それとも過去に確認済みのシグネチャのみを検知するのか？ | 「AIを活用したマルウェアやファイルベースの攻撃への曝露を大幅に削減。」 |
敵対的AI／プロンプト注入 | 敵対的AIは、仕組まれた入力による攻撃のより広範なカテゴリーであり、プロンプトインジェクションはLLM特有の攻撃手法である。これには、直接入力されるのではなく、取得された文書の中に隠された指示も含まれる。 | この制御機能は、ユーザーが入力した内容だけでなく、モデルが取得した内容もチェックするのでしょうか？ | 「プロンプト注入：攻撃者が、連結されたPDFファイルの隠された最初のセクションに、隠された命令を埋め込む。」 |
ラグ中毒 | 検索システムのナレッジベースを損なう、改ざんされた文書。 | コンテンツはインデックス登録の前にスクリーニングされるのでしょうか、それとも登録後にのみ行われるのでしょうか？ | 「信頼性が高く、ポリシーで承認されたコンテンツのみが検索システムやベクトルストアにインデックス登録されるようにすることで、RAGポイズニングのリスクや、長期にわたる知識の改ざんを低減します。」 |
データポイズニング | 破損した学習データにより、攻撃者に有利なモデルの挙動が生じている。 | トレーニングデータの出所については、どの程度の可視性があるのでしょうか？ | 「トレーニングデータのポイズニング：AIモデルの微調整や拡張に使用される文書には、隠された部分が含まれている可能性がある……」 |
AIパイプラインにおけるファイル型マルウェア | テキストのみのAIによる防御策をすり抜ける悪意のあるファイル。 | ガードレールはファイルの内容を検査するのか、それとも周囲のテキストのみを検査するのか？ | 「AIパイプラインにおけるファイル型マルウェア：悪意のあるペイロードが、PDFやOffice文書、アーカイブファイルといった一般的なビジネスファイルの中に隠されている。」 |
2. ディフェンダー側のAI用語
以下の用語は、当社および業界全体が、AIパイプラインを保護するためにAIをどのように活用しているかを説明するものです。これらはすべて、当社のスタックに含まれる特定の技術に対応しています。
用語 | 説明 | 尋ねるべき質問 | opswat におけるこの用語の使い方 |
AIネイティブのセキュリティ／ プラットフォーム | AIが製品のアーキテクチャの中核に位置づけられており、単なる後付けではないことを示すベンダーのポジショニング用語。MetaDefender Aether™ を例に挙げると、Predictive Alin AIは補助的な機能ではなく、専用の検知レイヤーとして動作します。 | AI層が他のすべてのシグナルと一致しない場合、どうなるのでしょうか？ | 「AIネイティブのプラットフォームは、現代のあらゆるソフトウェアスタックに対して適用されるのと同じ厳格さで評価されなければならない……」 |
AIを活用した検出モデル | 行動上の異常を検知して審査対象としてフラグを立てる検出モデルであり、アラートの相関分析や、実際に悪意のあるものかどうかを判断するのは依然としてアナリストの役割である。 | このモデルは、異常を検知して確認のためにフラグを立てるのか、それとも直接対応を行うのか？ | 「AIを活用した検知モデルを備えた [MetaDefender NDR ] は、ネットワークの挙動を継続的に分析し、攻撃ライフサイクルの早い段階で攻撃者の活動を示唆する微細な異常を特定します。」 |
AIによるコンテンツ検査／ 検出 | AIによって生成されたコンテンツや文書偽造を検知する、当社の「AIコンテンツインスペクター」。 | AIによって生成されたコンテンツは、自動的に不正としてフラグが立てられるのでしょうか、それとも審査担当者に提示されるのでしょうか？ | 「AI Content Inspectorは、OPSWAT が提供する、画像、PDF、およびテキストを含むファイルを対象とした、AIを活用したコンテンツの真正性および文書偽造検出エンジンです。」 |
自律型トリアージ | 完全な調査権限ではなく、定義されたポリシーの範囲内で、アラートのトリアージの一部（ケース情報の充実化や優先度の推奨など）を代行するAI。 | AIはどのような決定を下すのか、そしてどのような提案をするのか？ | 「…同機関は、OPSWAT社の『MetaDefender Aether』を導入し、管理された環境下で不審なファイルの選別を行っている。」 |
説明可能なAI（XAI） | 判決の背景にある証拠、寄与するシグナル、そして限界――単なる信頼度スコアだけではない。スコアは確率に過ぎず、説明ではない。 | その数字の背景には、どのような証拠があるのでしょうか？ | 「AI監査ツール、解釈可能性フレームワーク、および説明可能なAI（XAI）の手法は、ブラックボックス的な意思決定に関する懸念を軽減するのに役立ちます。」 |
AIセキュリティ ゲートウェイ | MetaDefender™ Platform Guardrails for LLMsは、ファイルやプロンプトがLLMに到達する前にスクリーニングを行うものです。 | コンテンツがモデルに届く前に検査が行われるのでしょうか、それとも届いてからだけなのでしょうか？ | 「MetaDefender （Core ）は、AIセキュリティゲートウェイとして機能し、ファイルのアップロード前、RAGへの取り込み前、ツールの実行前、およびデータが信頼境界を越える前に、コンテンツを検査・クリーンアップします。」 |
予測AI | Predictive Alin AIは、ファイルが実行される前に悪意のある意図を予測する（レイヤー2：MetaDefender Aetherにおける静的解析）。 | 偽陽性率はどのくらいですか？また、どのデータセットに対して測定されたものですか？ | 「このエンジンは、MetaDefender プラットフォーム全体での精度とシームレスな統合が最適化されており、AIを活用した予測型脅威検知機能を、他の検査技術と併用して運用することが可能です。」 |
AIを活用したファイル形式の検出 | 偽装されたファイルを検知する、当社の「File Type Detection™」テクノロジー。 | これはインラインで実行されるのか、それともレイテンシが発生するのか？ | 「AIを活用した検出機能は、ファイルの構造と内容を分析してその真のファイル形式を特定し、従来の検証方法ではカバーしきれていなかった課題を解消します。」 |
AIを活用したDLP | 当社の「Proactive DLP™」テクノロジーは、125種類以上のファイル形式にわたるPII、PHI、およびPCIをマスキングします。 | 編集処理は、アップロードが完了する前に行われるのでしょうか、それとも完了した後でしょうか？ | 「ファイルの詳細な精査が必要な場合、OPSWATのエミュレーションベースのAdaptive （Sandbox ）が、その動作をリアルタイムで分析します。AIを搭載したProactive DLP ™は、ePHIやその他の機密コンテンツを検出してブロックまたはマスキングし、HIPAAおよびGDPRの遵守を支援します。」 |
コンテンツの無害化と再構築 | 当社のDeep CDR™テクノロジーは、ファイルからアクティブなコンテンツを抽出し、シグネチャに依存することなく200以上のフォーマットに対応したクリーンなバージョンを再構築するものであり、AI専用の制御機能と併せて、LLM向けの安全対策の枠組み内で動作します。 | サニタイズ処理後も、そのファイルは正常に動作しますか？ | 「OPSWAT の『DeepContent Disarm and Reconstruction』ファイルサニタイズ技術は、ファイルをスキャンして悪意のあるコンテンツを削除し、100％の精度で安全かつ使用可能なファイルを再構築します。」 |
マルチスキャン | 1つのファイルを30以上のマルウェア対策エンジンで同時にスキャンできます。AIに特化した機能ではありませんが、LLMスタック向けの同一の保護措置の一部として、AI駆動のレイヤーでは対処できない既知の脅威を検知します。 | 展開構成では、何基のエンジンが稼働していますか？ | 「インライン検査の場合、マルチスキャン機能により、配信前に複数のマルウェア対策エンジンを使ってメールの添付ファイルを検査することができます。」 |
3. AIシステムのセキュリティ確保
これらの用語は、「攻撃」や「防御」のいずれにも明確には当てはまりません。これらは、攻撃者の関与の有無にかかわらず、組織が自社のAIシステムを構築、管理、連携させる方法に起因するリスクを表しています。
用語 | 説明 | 尋ねておくべき質問 | opswat におけるこの用語の使い方 |
AIエージェントのセキュリティ確保 | エージェントが承認なしに実行できること、アクセスできる範囲、および対応できる事項を明確にすること。OWASPの「Excessive Agency」リスク（2026年のLLMトップ10で第3位にランクイン）は、まさにこれら3つの失敗要因を挙げている。 | 何かが実行される前に、人間はその出力を確認できるのでしょうか？ | 「セキュリティチームは、自律型AIエージェントによる攻撃にどう対処すればよいのか？」 |
AIモデルとサプライチェーンのセキュリティ | AIシステムが依存するファイルやコンポーネントに潜むリスク。例えば、改ざんされた事前学習済みモデルや、トレーニングパイプライン内の脆弱性のあるパッケージなどです。当社のLLMスキャンは、モデルを実行する前にその構造を検査し、敵対的プロンプトを用いてデプロイ後の挙動をテストします。一方、SBOMおよび MetaDefender Software Supply Chain は、AIパイプラインが依存するより広範なコンポーネント群に対しても同様の精査を行います。 | モデルファイル自体が検査されるのでしょうか、それとも実行時に処理されるデータのみが検査されるのでしょうか？ | 「LLMモデルおよびSupply Chain による脅威を未然に防ぐ：オープンソースのLLM、モデルファイル、および関連アーティファクトを、企業のAI環境に導入する前にスキャンし、マルウェア、悪意のあるコンテンツ、機密データを検出します。」 |
AI／MLのトレーニングデータのセキュリティ | AIや分析パイプラインに供給されるトレーニングセット、RAGソース、データレイクのコンテンツを、取り込み前に検証する必要があります。不正なデータや信頼できないデータは、侵害された依存関係と同様に、モデルの精度を歪めてしまいます。 | データは湖に入る前に選別されるのでしょうか、それともモデルが学習を終えた後にのみ選別されるのでしょうか？ | 「AI/MLトレーニングデータ：信頼できる文書、コード、データセット、ナレッジリポジトリのみがAIパイプラインに取り込まれるよう確保することで、AIモデル、LLM、およびRAGアプリケーションのトレーニングに使用されるデータを保護します。」 |
AIによる機密データの漏洩 | すでにストレージに保存されている機密データ、規制対象データ、または専有データは、CopilotのようなAIアシスタントがそれらを読み取り、応答として表示できるようになると、新たに検索可能になる。 | AIアシスタントが読み取りアクセス権を取得する前に、この制御機能は機密データを分類・制限しているのでしょうか、それとも取得した後だけなのでしょうか？ | 「業界固有の環境向けに設計された、多層的で『予防を最優先』とするセキュリティにより、重要なAIワークフローを、信頼できないデータ、悪意のあるモデル、および機密データの漏洩から保護します。」 |
率直に述べておくべきいくつかの限界があります。文書を「クリーンアップ」しても、その内容が真実であるとは確認できませんし、AI生成コンテンツを検出したからといって、それだけで不正行為が証明されるわけではありません。また、ファイルを検査したとしても、エージェントに広範な権限を与えることに伴うあらゆるリスクを網羅できるわけではありません。上記の各手法は、問題の特定の部分を解決するものであり、リスク全体を解決するものではありません。
日常業務において、これらの用語がどこで登場するのか
以下の表は、日常よく見られる状況と、それらに対応するOPSWAT の技術とを対応付けしたものです。
日々の業務フロー | 必要なもの | OPSWAT との関連性 |
ドキュメントはアシスタントまたはRAGパイプラインに入力されます | 処理やインデックス作成の前に、ファイルを確認し、ポリシーを適用する | MetaDefender Core およびLLM向けのガードレール |
機密ファイルがAIサービスにアップロードされる | 機密データを検出し、外部へ流出する前にブロックまたはマスキングする | Proactive DLP, 経由MetaDefender ICAP Server |
各チームがサードパーティ製のAIモデルを導入 | モデルファイルを確認し、デプロイ後の動作をテストする | MetaDefender AetherのLLMスキャン：静的解析と動的解析 |
請求書、請求、または画像は承認に影響を与えます | AIによる生成や不正の兆候を特定する | AIコンテンツインスペクターの調査結果は、この見直しを裏付けている |
AIプロジェクトファイルはチーム間で移動したり、ストレージに保管されたりしている | 移送および保管のワークフローに検査を適用する | MetaDefender Managed File Transfer そして MetaDefender Storage Security |
実際の活用例を見る
当社は、ここで取り上げられている多くの用語の基盤となる技術を開発しています。その例としては、Predictive Alin AIの「MetaDefender Aether」における実行前検知機能、AI Content Inspectorによるコンテンツの真正性チェック、Proactive DLP テクノロジーによる機密データのマスキングなどが挙げられます。これらの技術が、お客様のデータ、モデル、LLMワークフローにどのように適用されるかをご確認ください。
これらの用語が示す内容を裏付ける新たな調査結果が明らかになった。OPSWATがOsterman Researchに委託して実施した「2026年エンタープライズ・ファイル・セキュリティ・レポート」によると、能力と自信の間に深刻な乖離が見られた。セキュリティ責任者の73.6％が自社のファイルセキュリティを「非常に成熟している」または「極めて成熟している」と評価しているにもかかわらず、上位2段階に該当する証拠を提示できた組織は1社もなく、94.5％の組織が、実際の実践状況が裏付けるレベルよりも高い評価を下していることが判明した。
その格差は急速に拡大している。AIを活用した防御をすり抜けるAI生成の脅威に対する懸念は、過去1年間で87％増加した。これは特定の技術面でも顕著であり、前述した「コンテンツ・ディアーム・アンド・リコンストラクション（Content Disarm and Reconstruction）」と「コンテンツ・ディストリビューション・ネットワーク（Multiscanning ）」の2つの用語は、本調査において「予防を最優先とする導入」の中で最も成熟度が低いカテゴリーに分類され、「極めて成熟している」と評価された割合は、それぞれわずか22.9％と25.9％にとどまった。
よくあるご質問
セキュリティ用語における「アタッカー」、「ディフェンダー」、および「AIシステム」の違いは何ですか？
「攻撃者」関連の用語は、AIが攻撃をどのように加速させるかを表すもので、AI生成マルウェアやデータポイズニングなどが挙げられる。「防御者」関連の用語は、AIが検知機能をどのように強化するかを表すもので、予測型検知、実行前検知、AIを活用したDLPなどが挙げられる。AIシステムのセキュリティ関連用語は、攻撃者の関与の有無にかかわらず存在する、AIシステム自体、モデルファイル、エージェント、学習データにおけるリスクを表す。 同じ基盤となる技術が複数のグループにまたがって現れることもあるため、分類は、誰が行動しているか、そして実際に何がリスクにさらされているかによって決まります。
このチェックでは、元のファイル、抽出されたテキスト、モデルアーティファクト、あるいはライブモデルの応答のどれを検査するのでしょうか？
これらは4つの異なる検証項目ですが、「AIセキュリティ」を謳うベンダーの中には、そのうちの1つしか対応していない場合もあります。他の項目も含まれていると決めつける前に、具体的にどの項目に対応しているかを確認してください。
検査はどこで行われるのでしょうか？また、ワークフローでは、コンテンツにフラグを立てるだけでなく、ブロックしたり隔離したりすることも可能ですか？
強制適用ポイントのない検知では、依然としてリスクのあるコンテンツが通過してしまいます。その制御が、コンテンツが移動する前にインラインで機能するのか、それとも事後に報告するだけなのかを確認してください。
ファイルやコンテンツの検査に加えて、アプリケーション、ID、またはエージェントに関する追加の制御が必要なリスクにはどのようなものがありますか？
エージェントの権限管理、IDガバナンス、ファイルレベルの検査は、通常、同じセキュリティスタック内であっても、それぞれ別々のツールによって処理されます。対象範囲に含まれるものだけでなく、明示的に対象外となっているものについても確認してください。
