概観
AIセキュリティコントロールは、正確で理解可能、かつ運用上有用な検出を生み出す方法で展開される時、最も効果を発揮します。 Cato AIセキュリティエンジンは、管理者がユーザープロンプト、LLM応答、エージェンティックツールコールをリアルタイムで分析することで、機密情報、リスクのある活動、および安全でないAI使用を特定するのを手助けします。
この記事は、実践的なAIセキュリティガイダンスを使用して、エンジンを展開し調整する方法を説明します。 これは、検出精度の向上、誤検出の最小化、およびポリシーの振る舞いを理解し検証しやすくするために、管理者がエンジンを展開するのを助けます。 この記事はまた、徐々にカバレッジを構築し、避けられるユーザーの混乱や運用負荷を生じることなく、AIセキュリティコントロールを強化する方法を説明します。
より多くの情報については、AIセキュリティエンジンプロファイルの設定 を参照してください。
明確な保護目標を設定する
エンジンが検出し保護する必要がある内容を決定するために、明確なAIセキュリティ目標を定義します。 エンジンプロファイルは、政策ロジックを調整し検証しやすくする特定の保護成果に関連する検出器をグループ化します。 検出器は、エンジンが検査すべき特定のデータタイプ、コンテンツカテゴリ、リスキーな行動を特定し、管理者にプロファイル設計の目的をより正確に制御することを可能にします。
保護および運用目標をサポートする検出器ファミリーを使用します。 いくつかの検出器は、個人情報や機密ビジネス内容などの機密データを特定するように設計されている一方、他はコード、秘密、または安全でないAI活動、例えばジャイルブレイク試行やプロンプトインジェクションに焦点を当てます。 これらの目標が明確な目的なく混在すると、プロファイルの振る舞いの解釈や調整が難しくなります。
より良いアプローチは、各プロファイルを特定の保護ユースケースにマッピングすることです。 例えば、一つのプロファイルは個人データおよび規制されたデータに焦点を当て、別のプロファイルは技術的な秘密とソースコードに焦点を当て、また別のものはリスキーなAIの誤用に焦点を当てるかもしれません。 この構造は検証を容易にし、なぜ特定のインタラクションがフラグされたのかを管理者が理解する手助けをします。
焦点を絞ったプロファイルを構築する
焦点を絞ったエンジンプロファイルは、関連するロジックを狭い保護ユースケースの周りに分離するため、検出を解釈し調整するのが容易です。 これは、フラグが立てられたインタラクションの理由を管理者によりクリアに知らせ、異なる検出器タイプ、エンティティやコンテンツを含むプロファイルの振る舞いを検証しやすくします。
プロファイルはAND、OR、EXCLUDEロジックを伴い検出器を組み合わせることができ、管理者がより正確な検出振る舞いを構築することを可能にします。 このロジックは、各プロファイルが特定の保護成果に対して狭い範囲に設定されている時に最も効果的です。 例えば、技術的な秘密に焦点を当てたプロファイルは、敏感なビジネス情報や安全でないプロンプトに焦点を当てたものとは独立して調整されるべきです。
エンティティ検出とコンテンツ検出を異なる方法で調整することも重要です。 エンティティ検出は、通常、インタラクション内の特定のアイテム、例えば資格情報、アカウント識別子、またはその他の構造化データを特定します。 コンテンツ検出は、しばしばより慎重なレビューと調整を必要とするインタラクションの広い意味またはコンテキストを評価します。 これらの検出タイプを交換可能と見なすと、プロファイルの結果を解釈するのが難しくなります。 例えば、管理者がセッションエクスプローラーでの検出をどのようにレビューするか、またなぜプロファイルが一致したのかを解釈する上で誤った道をたどらせる可能性があります。
プロファイルに除外を追加することで、実際のリスクの検出カバレッジを維持しつつ、偽陽性を減らすことができます。 安全なパターンが頻繁に一致する場合、検出ロジックの総合的な効果を維持するためにそのパターンを除外します。 他のアプローチは、全体的なプロファイルが実際のリスクの検出に対してあまり効果的でなくなることがよくあります。
正確性のために調整する
誤検出を減らしつつ、真のリスクの検出においてプロファイルの効果を低下させないことで、管理者が検出品質を向上させるのを助けます。 信頼度設定とプロファイルロジックが慎重に調整されると、エンジンはより実用的な結果を生み出し、検出をレビューし、方針を改善し、時間とともに有用なカバレッジを維持するのを容易にします。
エンジンがインタラクションにフラグを立てる前に、管理者がどれだけの確証を得たいかに応じて信頼度レベルを設定し、その選択を受け入れるレビューオーバーヘッド量と釣り合わせます。
高信頼度は強力な証拠を要求し、精度を向上させ、偽陽性を減少させます
低信頼度は広いネットをかけ、カバレッジを増やすことができますが、レビューオーバーヘッドも増加する可能性があります
検出品質は、フラグが立てられたインタラクションの割合、および総検出数ではなく、現実的なトラフィック量に基づいて評価されるべきです。 大きなトラフィックセットでは少数の偽陽性が受け入れられるかもしれませんが、同じ数は小さなサンプルでは重要になる可能性があります。 管理者はプロファイルが総AI使用と比較してどのくらい頻繁にトリガーされるかをレビューし、結果として得られる信号が運用上有用かどうかを評価すべきです。
管理されたトラブルシューティングと調整プロセスにより、どの調整が改善または悪化したかを理解するのが容易になります。 一度に複数の設定を変更する前に、プロファイルロジックを確認し、意図した検出器が有効になっていることを確認し、選択された信頼度設定をレビューします。
リアルなAIインタラクションでテストする
現実的なテストは、これらのプロファイルが施行またはレビューのために頼られる前に、実際のAIインタラクションにおいてプロファイルがどのように振る舞うかを管理者が理解するのを助けます。 代表的なプロンプト、ドキュメント、コード、および現実的な秘密の形式を、サードパーティのAIアプリと内部AIツールの両方に使用します。
簡単な例は、ユーザーが実際にAIツールとどのようにインタラクションするかを反映しないため、誤解を招く結論を生み出す可能性があります。 テストプロンプトがあまりに人工的である場合、結果はエンジンが実際のトラフィックでどのように振舞うかを正確に表さない可能性があります。 AIセキュリティエンジンは現実世界のデータでトレーニングされているため、実際のユーザープロンプトに対して最高の結果を生み出します。 実際のワークフロー、現実的なコンテンツパターン、および組織の典型的なAIインタラクションを反映するテストケースでプロファイルを検証します。
エンジンがリスクを評価する際に会話のコンテクストを使用するため、複数のインタラクションにわたる多くのAIインタラクションも検証に含めるべきです。 いくつかのAIセキュリティ懸念は、機密情報の段階的な開示、以前のコンテンツの意味を変えるフォローアッププロンプト、または段階的なプロンプトインジェクション試行のように、複数のメッセージにわたってのみ明確になります。 孤立したプロンプトのみをテストすると、エンジンが実際の会話セッションでどのように機能するかを完全に示すことができません。
反復的な検証のためのプレイグラウンドを使用する
プレイグラウンド は、セッション内でエンジンがプロンプトを検出する方法を理解するための基準です。 管理者にプロファイルの振る舞いを検証し、期待される結果を比較し、実際のAIトラフィックで同じ振る舞いをレビューする前に、検出が意図した通りに動作していることへの自信を構築する方法を提供します。
プレイグラウンドを使用して、代表的なプロンプトおよびセッションコンテクストとともに、一度に一つのプロファイルをテストします。 プレイグラウンドでプロンプトが検出されると、同じ条件下で同じプロファイルがそのプロンプトを検出するべきです。 プレイグラウンドでプロンプトが検出されるがAIチャットでは検出されない場合、問題は検出ロジック自体にはないかもしれません。 ユーザーインタラクションまたはガードインタラクションポリシーにおけるルール構成の問題を示している可能性があります。
プレイグラウンドでプロファイルが意図したコンテンツを検出することを確認することから始めます。
期待される偽陽性をレビューし、検出された実際のリスクを検証します。
プロファイルまたは検出器を変更した後、ステップ1および2を繰り返します。
このプロセスにより、プロファイルの振舞いとルール構成の問題を分け、どの調整が結果を変更したのか理解するのが容易になります。
慎重にカスタム検出器を書く
明確に定義されたカスタム検出器は、組み込まれた検出器が完全に対応できないビジネス固有のコンテンツへのAIセキュリティカバレッジを拡張するのを管理者が助けます。 カスタム検出器が一つの明確なニーズに狭く範囲を絞られる時、それは検証しやすく、調整が容易であり、不必要なノイズを生成しにくいです。
Regexとカスタムトピックおよび意図検出器は異なる目的を果たします。
Regexは定義されたパターンに従うコンテンツに対して最適です
カスタムトピックと意図は、パターンマッチングだけでは信頼性を持って捕捉できない特定のコンテンツタイプ、ビジネスコンテキスト、またはリスクシナリオを記述するのにより適しています
注: カスタム検出器のためのカスタムトピックと意図は間もなく利用可能になります。
各カスタム検出器を一つの明確な保護ユースケースに対して定義します。 一度に過多なコンテンツタイプやビジネスシナリオを網羅しようとする広範な定義を避けてください。 狭い検出器ロジックは、プロファイルの設計目的をより明確に管理者に制御させ、検出を解釈し検証しやすくします。
実用的な基準を構築し、段階的に拡大する
実用的な基準は、すべてのユースケースを一度に解決しようとすることなく、管理者がAIセキュリティカバレッジを迅速に開始するのを助けます。 重要な保護を絞り込んだセットから始めることで、初期の展開は検証しやすく、調整しやすくなり、AI使用が増えるにつれて拡大しやすくなります。 ほとんどの環境では、基準は最も一般的なAIセキュリティおよびガバナンスのリスクをカバーすべきです。 通常、以下を含みます。
個人データ、秘密、および資格情報
ソースコードと技術識別子
敏感なビジネス情報
AIセキュリティ - アプリ用 - ジェイルブレイク試行、プロンプトインジェクション、およびその他の有害コンテンツパターンといった安全でないAI活動
注: これらのリスクはAIセキュリティ - ユーザーにも時折適用されます
基準が検証された後、段階的にカバレッジを拡大します。
最も重要な保護目標から始めます。
期待通りにプロファイルが振る舞うことを確認します。
AI使用が組織全体で成熟するにつれて、新しいユースケースを追加します。
この段階的アプローチは、すべてを一度に有効化することよりも通常効果的で、早期展開中の運用ノイズや不要なユーザーの混乱を減らすのに役立ちます。 管理者が実際の使用状況パターンに基づいてプロファイルロジックを精緻化する時間を提供し、カバレッジが時間と共に拡大する際にプロファイルセットが理解しやすく保たれます。