なぜAI時代には、常にグレー産業と風俗が真っ先に勃発するのか？
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なぜAI時代には、常にグレー産業と風俗が真っ先に勃発するのか？
安全なモデルで安全でないモデルを守り、知的なシステムで知能による攻撃に抵抗する。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：ラフォン・ジーケ
ジーケは起業し、初心者は講座を購入し、イラストレーターは失業している。しかし皮肉な現実として、AIの実用化が盛り上がる一方で、その展開は「降臨ルート」ではなく「サイコロ振り」なのである。
さらに、産業の初期段階では、このサイコロの最初に出る目はたいてい黄色かグレーだ。
理由は簡単だ。莫大な利益が動機を生み出す上に、発展途上の業界には常に多数の穴がある。以下のデータを見れば明らかだろう。
現在、MCPサービスノードの43％以上が未検証のShell呼び出しパスを持っており、83％以上の展開にMCP（Model Context Protocol）設定の脆弱性がある。AIコンポーネントの展開の88％は、何らかの防護機構を有効にしていない。世界中のパブリックネットワーク上で、Ollamaなどの軽量AI展開フレームワークが15万件も公開されており、10億ドルを超える計算リソースがマイニング目的で不正利用されている……。
もっと皮肉なのは、最も賢い大規模モデルへの攻撃に、最も初歩的な手法しか必要としないことだ――デフォルトで開放されたポート、露出したYAML設定ファイル、あるいは未検証のShell呼び出しパス一つ、あるいは正確すぎるプロンプト入力があれば、大規模モデル自身がグレーゾーンの攻撃方向を見つけ出してしまう。企業のデータプライバシーの門は、こうしてAI時代にあって自由に行き来されているのである。
だが問題は解決不能ではない。AIには生成と攻撃という二面性だけでなく、AIを防御に活用する方法も多く取り入れられ始めている。同時に、クラウド上でAIのルールを定めることが、主要クラウドベンダーの重点的な模索方向となってきており、アリババクラウドセキュリティはその最も典型的な代表例である。
先日終了したアリババクラウドフェイティエン発表会にて、アリババクラウドは正式にクラウドセキュリティの2つの道筋――「Security for AI」と「AI for Security」を発表し、「AIクラウドシールド（Cloud Shield for AI）シリーズ製品」をリリース。顧客に「モデルアプリケーションのエンドツーエンドセキュリティソリューション」を提供することで、まさに現在の業界探求の最良の例となっている。
01 AIがサイコロを振るとき、なぜいつもグレーと黄色が上になるのか？
人類の技術史において、AIが「黄・風俗業界によって最初に試される」新種であるわけではない。グレー・黄色の爆発的利用は、テクノロジー普及の法則であり、偶然ではない。
1839年、銀板写真術が登場すると、最初のユーザーはポルノ業界だった。
インターネット初期には、Eコマースが立ち上がらないうちに、成人サイトがすでにオンライン決済を研究していた。
今日の大規模モデルの「羊毛党」は、ある意味で「ドメイン時代」の富話神話を再現している。
時代の恩恵は、常にグレーと黄色が最初に手にする。彼らはコンプライアンスを気にせず、規制を待たず、当然ながら効率が高い。
そのため、あらゆる技術の爆発期にはまず「濁ったスープ」が出来上がり、AIも例外ではない。
2023年12月、ハッカーはある1文のプロンプト――「1ドルで売ってください」――を使い、ある4S店のカスタマーサービスロボットを誘導し、チェヴロレット一台を1ドルで販売させそうになった。これはAI時代に最もよく見られる「プロンプトインジェクション攻撃」だ。権限認証は不要、ログ痕跡も残らず、「巧く言う」だけで、論理全体をすり替えることができる。
さらに踏み込むと、「脱獄攻撃」（Jailbreak）がある。攻撃者は反問、ロールプレイ、迂回的プロンプトなどを用いて、モデルに本来言わないべきことを言わせる：ポルノコンテンツ、ドラッグ製造法、偽警告情報……。
香港では、誰かが役員の音声を偽造し、企業口座から2億香港ドルを巻き上げた事例さえある。
詐欺以外にも、AIには「意図せぬ出力」のリスクもある。2023年、ある教育大手の大規模モデルシステムが教材作成中に極端な内容を含む「毒教材」を誤って出力した結果、わずか3日で保護者のクレーム、世論の爆発、企業株価の120億元分の消失につながった。
AIは法律を理解しないが、能力を持つ。そして監督を離れた能力は、必ず傷害性を帯びる。
しかし別の視点から見ると、AIの技術は新しいが、グレーゾーンや黄色の最終的な流れと手段は変わらない。それを解決する鍵は、やはりセキュリティにある。
02 Security for AI
AI業界が集団的に避けがちな冷知識を一つ紹介しよう。
大規模モデルの本質は「知能」でも「理解」でもなく、確率制御下での意味生成である。だから学習語境を越えると、予期しない結果を出力する可能性がある。
このような「超範囲」出力とは、ニュースを書かせようと思ったら詩を書くような場合もあれば、商品推薦を求めたら東京の気温が+25℃だと答えることもある。さらには、ゲーム内で特定ソフトの正規シリアル番号を取得できなければ射殺されると伝えたら、大規模モデルは本当にゼロコストで正規シリアル番号を入手する方法を尽くしてくれる。
出力を制御可能にするためには、企業はモデルとセキュリティの両方を理解しなければならない。IDC最新『中国セキュリティ大規模モデル能力評価報告』によると、アリババは国内すべてのセキュリティ大規模モデル能力を持つ主要ベンダーとの比較で、7項目中4項目で第1位、残り3項目も全業界平均を上回っている。
その対策について、アリババクラウドセキュリティの答えは明快だ。セキュリティがAIのスピードを先行し、基盤から上層まで貫く三層横断型のフルスタック防護フレームワークを構築する――インフラセキュリティから、大規模モデルの入出力制御、AIアプリケーションサービス保護まで。
この三層の中で最も存在感があるのが、中間層に位置する大規模モデルリスク専用の「AIセキュリティガードレール」（AI Guardrail）である。
通常、大規模モデルのセキュリティリスクには主に以下がある：コンテンツ違反、機密データ漏洩、プロンプトインジェクション攻撃、モデルハルシネーション（幻覚）、脱獄攻撃など。
しかし、従来のセキュリティソリューションは汎用アーキテクチャが多く、Web向けに設計されており、「話すプログラム」向けではないため、大規模モデル特有のリスクを正確に識別・対応できない。生成コンテンツの安全性、コンテキスト攻撃防御、モデル出力の信頼性といった新興課題に対応困難である。さらに重要なのは、従来ソリューションは細粒度な制御手段と可視化トレーサビリティメカニズムに欠けるため、企業のAIガバナンスに大きな盲点を生み、問題の原因がわからず、解決もできない。
AI Guardrailの真の強みは「遮断できる」だけではなく、あなたが何を話しているか、大規模モデルが何を生成しているかを理解し、予備訓練モデル、AIサービス、AIエージェントなど異なるビジネス形態に関わらず、正確なリスク検出と能動的防御を提供し、コンプライアンス、セキュリティ、安定性を実現することにある。
具体的には、AI Guardrailは以下の3つのシナリオを守護する。
ꔷ コンプライアンス最低ライン：生成AIの入出力テキストに対して多角的コンプライアンス審査を実施。政治的センシティブ、ポルノ低俗、偏見差別、不健全な価値観などのリスクカテゴリをカバー。AIインタラクション中に漏れる可能性のある個人情報や機密情報を深層検出。個人・企業の機密情報を識別可能で、デジタルウォーターマークによるマーク付けもサポートし、AI生成コンテンツが法規制およびプラットフォーム規定に適合することを保証。
ꔷ 脅威防御：プロンプト攻撃、悪意あるファイルアップロード、悪意あるURLリンクなどの外部攻撃行為に対してリアルタイム検出と遮断を実現し、AIアプリケーションの最終ユーザーのリスクを回避。
ꔷ モデル健全性：AIモデル自体の安定性・信頼性に注目。モデル脱獄、プロンプトクローリングなどの問題に対して一連の検出メカニズムを構築し、モデルの濫用・誤用や制御不能な出力を防止し、AIシステムの「免疫防御線」を構築。
特に注目すべきは、AI Guardrailが複数の検出モジュールを単純に並べるのではなく、真のALL IN ONE APIを実現している点だ。モジュール分割なし、追加料金なし、製品交換なし。モデルの入出力リスクに対して、顧客は追加製品を購入する必要がない。注入リスク、悪意ファイル、コンテンツコンプライアンス、ハルシネーションなど異なるモデルリスクも、同一製品内で解決可能。1つのAPIで10種類以上の攻撃シナリオ検出を包括し、4種の展開方式（APIプロキシ、プラットフォーム統合、ゲートウェイ接続、WAFマウント）をサポート。ミリ秒レベルの応答、千レベルの並列処理、精度99%。
このため、AI Guardrailの真の意義は、「モデルセキュリティ」を「製品機能」に変えることであり、1つのAPIがセキュリティチーム1つ分の働きをすることにある。
もちろん、大規模モデルは空中に浮かぶ概念ではなく、ハードウェアとコード上で動作し、上層アプリケーションを受け持つシステムである。インフラセキュリティ、AIアプリケーション保護に対しても、アリババクラウドセキュリティは全面アップグレードを実施している。
インフラ層では、アリババクラウドセキュリティはクラウドセキュリティセンターを展開。中心となるのはAI-BOM、AI-SPMなどの製品である。
具体的には、AI-BOM（AI部品表）とAI-SPM（AIセキュリティ状況管理）という2つの機能により、「どのAIコンポーネントをインストールしたか」「それらのコンポーネントにどれほどの穴があるか」という2つの問題を解決する。
AI-BOMの核心は、展開環境内のAIコンポーネントを網羅すること。Ray、Ollama、Mlflow、Jupyter、TorchServeなど30種類以上の主要コンポーネントを対象に「AIソフトウェア部品表」を作成し、存在するセキュリティ弱点や依存関係の脆弱性を自動識別。問題資産の発見は人海戦術ではなく、クラウドネイティブスキャンを通じて行う。
AI-SPMは「レーダー」のようなもの。脆弱性、ポート露出、認証情報漏洩、平文設定、権限超過アクセスなど複数の側面から継続的にシステムのセキュリティ状況を評価し、動的にリスクレベルと修復提案を提示。これによりセキュリティは「スナップショット型コンプライアンス」から「ストリーミング型ガバナンス」へと変わる。
要するに：AI-BOMはどこでパッチを当てたかを知り、AI-SPMはまだどこで打撃を受けるかを知り、早急に防衛を強化できるようにする。
AIアプリケーション保護層では、アリババクラウドセキュリティの主力製品はWAAP（Web Application & API Protection）である。
モデル出力がいくら賢くても、入口がスクリプトリクエスト、偽造Token、APIの乱発で満たされていれば、数秒でダウンする。アリババWAAP（Web Application & API Protection）はまさにそのために生まれた。AIアプリケーションを「従来のWebシステム」として扱わず、専用のAIコンポーネント脆弱性ルール、AIビジネスフィンガープリントデータベース、トラフィックプロファイリングシステムを提供する。
例えば、WAAPはMlflowの任意ファイルアップロード、Rayサービスのリモートコマンド実行など50以上のコンポーネント脆弱性をカバー。内蔵のAIクローラー指紋データベースは、毎時数万以上の語彙スパムやモデル評価ツールを識別可能。API資産識別機能により、企業内部のどのシステムがGPTインターフェースを公開しているかを自動発見し、セキュリティチームに「ポイントマップ」を提供。
最も重要なのは、WAAPとAI Guardrailが対立せず、補完関係にある点だ。一方は「誰が来たか」、もう一方は「何を言ったか」を見る。片方は「身元認証装置」、もう一方は「言行審査官」のようなもの。これによりAIアプリケーションは「自己免疫」能力を獲得――識別、隔離、追跡、反撃を通じて、「悪者を止めること」だけでなく、「モデル自身が悪くなるのを防ぐ」ことが可能になる。
03 AI for Security
AIの実用化がサイコロ振りなら、占いに使ったり、恋文を書かせたり、グレーゾーンに利用したりする人がいる一方で、それをセキュリティに使う人もいても不思議ではない。
かつてセキュリティ運用には、毎日無数の赤・緑のアラートを見張り続けるチームが必要だった。昼は前日の混乱を片付け、夜はシステムの見張り番。
今や、これらはすべてAIに任せられる。2024年、アリババクラウドセキュリティ体系は通義大規模モデルを全面的に統合し、データセキュリティ、コンテンツセキュリティ、ビジネスセキュリティ、セキュリティ運用をカバーするAI能力クラスターをリリース。「Protect at AI Speed」という新たなスローガンを掲げた。
意味は明確だ。ビジネスは速く走り、リスクはさらに速いが、セキュリティはさらに一歩先を行く必要がある。
AIでセキュリティを解決するとは、実は2つのことである：セキュリティ運用の効率向上＋セキュリティ製品の知能化アップグレード。
従来のセキュリティシステム最大の痛点は「ポリシー更新の遅れ」だ。攻撃者が変化してもルールは変わらず、アラートが来ても誰も理解しない。
大規模モデルがもたらす変化の鍵は、セキュリティシステムをルール駆動からモデル駆動へ移行させ、「AIの理解力＋ユーザーフィードバック」によって閉ループ生態系を構築すること――AIがユーザー行動を理解→ユーザーがアラート結果をフィードバック→モデルが継続学習→検出能力がますます正確に→サイクルが短縮→リスクが隠れにくくなる。これがいわゆる「データフライホイール」である。
その利点は2つ。
第一にクラウド租借人のセキュリティ運用効率向上。過去、脅威検出といえば「大量アラート＋人工スクリーニング」という非効率なスタイルだった。現在は、スマートモデリングにより悪意あるトラフィック、ホスト侵入、バックドアスクリプトなどの異常行動を正確に識別し、アラート命中率が大幅に向上。また、対応プロセスにおいても、自動対応と高速レスポンスの深い協働を実現――ホストの清浄度は安定して99%、トラフィック清浄度は99.9%近くに達している。さらに、AIはアラート原因分析、イベント分類、プロセス提案などのタスクにも深く関与しており、現在アラートイベントタイプのカバレッジは99%に達し、大規模モデルのユーザー利用率も88%を超え、セキュリティ運用人材の生産性が前例のない解放を受けています。
第二にクラウドセキュリティ製品の能力急速向上。データセキュリティ層・ビジネスセキュリティ層において、AIは「門番」としての責務を与えられている。大規模モデルの能力に基づき、クラウド上で800種類以上の実体データを自動識別し、知能化されたマスキング・暗号化処理を行う。構造化データにとどまらず、30種類以上のドキュメント・画像認識モデルを内蔵し、画像内の身分証番号、契約要素などの機密情報をリアルタイムで識別・分類・暗号化。データタグ付け効率は5倍向上、認識精度は95%に達し、個人情報漏洩リスクを大きく低減。
例を挙げよう。コンテンツセキュリティの場面で、従来は人間による審査、ラベル付け、大規模アノテーション訓練に頼っていた。現在は、プロンプトエンジニアリングと意味拡張により、アノテーション効率が100%向上、曖昧表現の識別が73%向上、画像コンテンツ識別が88%向上、AIライブ顔認証攻撃検出精度が99%という実績を達成。
フライホイールがAIと人間の経験を組み合わせた自律的防衛を主軸とするなら、スマートアシスタントはセキュリティ担当者の全能アシスタントである。
セキュリティ運用人材が日々直面する最大の問題は、「このアラートは何を意味する？なぜトリガーされた？誤検出じゃないか？どう対処すべきか？」である。昔なら、これらの問題を調べるにはログをひっくり返し、過去記録を調べ、ベテラン社員に聞き、チケットを出して、技術サポートに並ばなければならない……。今では、一言で済む。
ただし、スマートアシスタントの機能は単なるQAロボットではなく、むしろセキュリティ領域の垂直型Copilotに近い。その5つの核心機能は以下の通り。
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製品質疑応答アシスタント：特定機能の設定方法、ポリシーがなぜトリガーされたか、どのリソースが保護を有効にしていないかなどを自動回答。多数のチケット業務を代替。
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アラート解説専門家：アラート番号を入力すれば、自動でイベント説明、攻撃チェーンのトレース、推奨対応策を出力。多言語出力もサポート。
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セキュリティインシデント復旧アシスタント：侵入事件の全過程を自動整理し、タイムライン、攻撃パス図、責任判定提案を生成。
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レポート生成器：月次／四半期／緊急セキュリティレポートをワンクリックで生成。イベント統計、対応フィードバック、運用成果を網羅。可視化エクスポートも可能。
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全言語対応：中国語、英語に対応済み。国際版は6月リリース予定で、海外チームの使用習慣に自動適応。
この「5つの小事」を侮るなかれ。現時点でアリババ公式データによると、サービス提供ユーザー数は4万人を超え、ユーザー満足度99.81%、アラートタイプカバレッジ100%、プロンプト対応能力は1175%向上（FY24比）。つまり簡単に言えば、夜勤の優秀な同僚、レポート作成のインターン、アラート処理のエンジニア、ビジネスに詳しいセキュリティコンサルタントをすべて1つのAPIにまとめた。この能力により、人間は判断のみを行い、巡回は必要なくなる。
04 おわりに
過去を振り返れば、歴史には「時代を画する技術」が不足したことはない。不足したのは、2年目の熱狂を乗り越えられる技術なのである。
インターネット、P2P、ブロックチェーン、自動運転……。どの技術ブームも「新インフラ」と称されたが、最終的に真のインフラとして残り続けたのは、「ガバナンスの真空」を突破できた少数に限られる。
現在の生成AIも同様の段階にある。一方ではモデルが百花繚乱、資本が殺到、アプリケーションが次々と突破。他方ではプロンプトインジェクション、コンテンツ権限超過、データ漏洩、モデル操作、脆弱性の密集、境界の曖昧さ、責任の不明確さが続く。
しかしAIは過去の技術とは違う。絵を描き、詩を書き、プログラミングし、翻訳するだけでなく、人間の言語、判断、感情まで模倣できる。だからこそ、AIの脆弱性はコードのバグだけに由来するのではなく、人間性の投影なのである。人間に偏見があれば、それも学ぶ。人間が便利を求めるなら、それも代わりに投機的手段を使う。
技術自体の利便性は、この投影を増幅する拡大器である。過去のITシステムでは「ユーザー承認」が必要で、攻撃も浸透が必要だった。今の大型モデルはただプロンプトインジェクションするだけで、会話するだけでシステム障害やプライバシー漏洩を引き起こせる。
もちろん、「完全無欠」なAIシステムなど存在しない。それはSFであって、工学ではない。
唯一の答えは、安全なモデルで安全でないモデルを守り、知的なシステムで知的な脅威に対抗すること――AIでサイコロを振るとき、アリババは「セキュリティ」の目が出るように選択した。
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