AIストレージ層のセキュリティ確保
ストレージ内のファイルは、AIが読み取り、信頼し、それに基づいて行動する知識ベースとなります。コパイロットやRAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインは、SharePoint、Amazon S3、Azure Blobに直接接続します。AIセキュリティ戦略の多くは、アクセス制御やモデルのガードレールに重点を置いています。モデル自体のセキュリティが確保されている場合でも、侵害されたファイルがAIの応答を操作し、機密データを漏洩させ、ビジネス上の意思決定を損なう可能性があることをご確認ください。
99%
機密データが、ジェネレーティブAIコパイロットや未承認のアプリなどのAIツールに危険なほどさらされている （出典：Varonis、2025年）
90%
260万件の文書からなるナレッジベースに、わずか5件の悪意のあるテキストを混入させるだけで （出典：PoisonedRAG Research、USENIX Security 2025）
74%
管理者は、必要以上に多くのアクセス権限を付与されている （出典：Cloud ・アライアンス、2026年）
何を学ぶか
AIセキュリティプログラムの多くは、モデルのセキュリティを確保し、データへのアクセス権限を管理します。本セッションでは、AIが読み込むファイルのセキュリティ確保に焦点を当てます。
ファイルストレージは今やAIの
攻撃対象領域となっている
AIがストレージに接続されると、マルウェア、改ざんされた文書、タグ付けされていない機密データが、現実的なリスクとなります。研究者らは、260万件の文書からなるナレッジベースにわずか5件の悪意のある文書を混入させるだけで、検索拡張生成（RAG）システムに対する攻撃の成功率が90％に達することを実証しました。
なぜ既存の防御策
はこれを見逃してしまうのか
ファイルはアップロード時にスキャンされますが、その後再度スキャンされることはほとんどありません。アクセス制御によってファイルへのアクセス権限が決定され、読み取り後にはガードレールが機能しますが、いずれもファイルそのものを検査するものではありません。独立した調査によると、既存の検知ツールは悪意のあるポリグロットファイルを見逃すことが多く、15の攻撃チェーンにわたって実世界のサンプルをわずか30件しか特定できていません（Association for Computing Machinery、2025年）。
優れたAIストレージ
セキュリティとはどのようなものか
MetaDefender™Storage Security 、AIアプリケーションによってファイルが使用される前に、SharePoint、Amazon S3、およびNAS上のファイルをStorage Security 。Metascan™は30以上のマルウェア対策エンジンを採用しており、Deep CDR™テクノロジー、Proactive DLP™、Adaptive Sandbox 、RAGパイプラインやAIコパイロット向けに、信頼性が高くコンプライアンスに準拠したデータを確保します。
注目の講演者
自分のストレージがAIにどのようなデータを供給しているかを確認しましょう
御社のAIはすでに数千、あるいは数百万ものファイルを信頼しています。それらがAIの意思決定に影響を与える前に、その安全性を確保する方法について学びましょう。
