AIモデルは単独で存在するものではなく、複雑なアプリケーションエコシステムに深く組み込まれているため、AIリスクはアプリケーションリスクであると言えます。
重要ポイント
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AIのリスクとは、アプリケーションのリスクそのものです。
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AIエージェントは現在、データベースへのクエリー実行やワークフローのトリガーを行うようになったことで、不正な値引きから本番用データベースの消去まで、さまざまな損害リスクを生み出しています。
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AIアプリケーションを標的とする4つの脅威が存在します。
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プロンプトインジェクション、有害な出力、機微なデータの漏えい、AIに対するサービス妨害攻撃は、収益、評判、データを危険にさらします。
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対話型の攻撃は、従来のデータ漏えい対策をすり抜ける可能性があります。
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Low & Slow（少しずつ時間をかけた）クエリーは、データの量に関するアラートを発生させることなく、自然言語形式で専有データを抽出します。
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多層的なAIアプリケーションセキュリティが、アプリケーション環境全体を保護します。
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Akamaiは、既存のWAAP、API、およびボット管理機能にAIランタイム保護を追加することで、コストのかかるシステム刷新サイクルを回避します。
よくある質問（FAQ）
よくある質問（FAQ）
4つの重大な脅威の側面は、プロンプトインジェクションとジェイルブレイク、有害な出力とブランドの評判リスク、データ窃取と機微な情報の漏えい、そしてリソースの枯渇とAIサービス妨害です。
プロンプトインジェクションは、悪性の自然言語命令をプロンプトに注入することでAIアプリケーションを操作し、モデルに安全対策を無視させ、意図した用途を変更させる手法です。
従来のデータ損失防止ツールが機能しないのは、漏えいしたデータが構造化された文書の転送ではなく、対話形式の自然言語による応答へ変換されるためです。
2026年のAPIセキュリティの影響に関する調査によると、API関連のインシデントは、企業組織に平均70万米ドルの損害をもたらしています。
従来のDoS攻撃は、ネットワーク回線に大量の生データを送り込んで飽和させるのに対し、AIに特化したDoS攻撃は、モデル推論時の非対称な計算負荷を悪用し、複雑なプロンプト構成を通じてGPUメモリやコンピュートリソースを枯渇させます。
自動化されたボットはWebトラフィック全体の42%を占め、そのうち約3分の2が悪性のスクレイピング、不正利用、または攻撃トラフィックに分類されます。
4つの保護レイヤーは、WAAP（App & API Protector）、APIセキュリティ、ボットおよび不正利用対策（Bot & Agent Control）、およびAIランタイム保護（Firewall for AI）です。