セキュリティを考慮した安全で確実なAIモデルの構築

はじめに
最近のAIモデルの急速な進化に伴い、セキュリティへの配慮がますます重要となっています。このブログでは、AIモデルを安全に作成し、分配するためのベストプラクティスをご紹介します。

安全なモデルフォーマットの選択

モデルを構築するにあたって、まずは安全なファイルフォーマットの選定を行います。モデルは通常、バイナリファイルとして保存され配布されますが、PyTorchやTensorFlowなどの形式は実行可能なコードを含む可能性があるため、ユーザーの環境でリモートコード実行（RCE）のリスクがあります。

安全なフォーマットの選択肢

• モデルの重みのみを共有する場合： Safetensors のようなフォーマットを選択します。これらはモデルの重みのみを含むため、RCEの危険性を排除できます。
• 重みとメタデータを共有する場合： GGUFのようなフォーマットを考慮しましょう。これには重みと追加のメタデータが含まれ、実行可能なコードの設定は含まれません。
• カスタムコードが必要なモデルの場合： モデルをローカルで署名し、ユーザーが正しいモデルを取得していることを確認できるようにします。

確実なリリースと検証方法

ユーザーがオリジナルのモデルを基に構築したものであることを保証するためには、自動化されたリリースプロセスを取り入れ、透明性と監査可能性を実現します。これはローカルなマシンでのトレーニングを避け、隔離された環境で実行することによって可能になります。

• 小規模なモデルの場合： GitHub Actionsを使用して、モデルをビルドするのが便利です。しかし、大規模なモデルには必要なハードウェアが不足する可能性があります。その場合は、Google Cloud Platform（GCP）などのセキュリティ対策が施されたプラットフォームを検討してください。

ビルドしたモデルは署名し、出所証明書（プロビナンスアテステーション）を生成します。これにより、ユーザーはモデルがあなたによって作成され、承認されたインフラから来たものであり、トレーニングスクリプトで定義された特定の指示に従ってトレーニングされ、悪意のある行為で改ざんされていないことを確認できます。

ユーザー教育の重要性

モデルを公開した後は、使用時の安全性やセキュリティに関する懸念をユーザーに理解させることが重要です。以下の情報を文書化し、ユーザーに提供しましょう。

• モデルやデータセットに潜む偏りの文書化
• モデルおよびデータセットに関連するライセンスの明示
• モデルの性能を評価し、ホロウゲーションやプロンプトインジェクションリスク、公平性に関するメトリクスを公開

これにより、ユーザーは情報に基づいて判断を下し、モデル利用時に発生するリスクに対処することが可能になります。

セキュリティポリシーの確立

モデルのプライバシーや安全性、およびセキュリティの保証をドキュメント化することは、ユーザーの懸念に応じるために重要です。セキュリティポリシーは、脆弱性を私的に報告する手順を記載し、悪用される前に問題を調査・対応するための指針を示します。これにより、プロジェクトの脆弱性に関する範囲を明確化できます。

改善の推進

上述のステップを実施することで、モデルのセキュリティを一定のレベルに保つことができますが、学び続けることが肝要です。GoogleのSecure AI Frameworkを訪れて、リスクの自己評価を行い、どのリスクが最も重要かを理解しましょう。

まとめ

AIモデルのセキュリティは、単なる一時的な対策ではなく、継続的に対応し続けるべきものです。ユーザーが安心してモデルを使用できる環境を提供し、脆弱性を適切に管理することで、さらなる成長と安心をもたらすことができます。今後もAI技術の進歩と共に、このセキュリティの重要性を忘れずに取り組んでいきましょう。