要約:
- AI技術の信頼性は、セキュリティに依存しており、NIST AIリスク管理フレームワーク（AI RMF）は「安全で弾力的」をAI信頼性の主要特性の一つとして特定している。
- AIシステムに関連する一部のサイバーセキュリティリスクは、ソフトウェア開発と展開全体のサイバーセキュリティリスクと共通している。
- NISTは、AI活動のポートフォリオを補完する様々なサイバーセキュリティ標準、ガイドライン、ベストプラクティス、その他のリソースを開発している。
考察:
AI技術のセキュリティと弾力性は、急速に変化する研究領域であり、今後の課題と潜在的な解決策が迅速に変化していることが明確です。NISTの取り組みは、AIモデルの脆弱性やAIに対する防御の効果を評価するための指標やベストプラクティスを研究および開発するプラットフォームであるDioptraなど、AIセキュリティへの取り組みが進んでいることが示されています。セキュリティリスクに対処するための包括的なフレームワークやガイダンスの不足が指摘されており、今後、AI技術のセキュリティ強化に向けた取り組みがさらに重要になるでしょう。
元記事: https://www.nist.gov/artificial-intelligence/ai-research-security-and-resilience