AI READYデータセキュリティ
データをAIが学習・活用できる形に準備し、その過程で等級・区画・配布管理などのセキュリティ属性と履歴がデータとともに維持されるようにする技術です。
研究・協力
AI READYデータセキュリティを共に開発していく協力学術機関を募集しています。
従来方式の限界
ばらばらなデータ形式と説明
部署やシステムごとに項目名・コード値・単位が異なり、説明文書も不足しているため、保有データをそのままAIの学習に活用することは困難です。
公開を前提とした一般基準
一般的な公共データの基準は公開を前提としているため、非公開情報や企業の機微情報を含む国防・防衛産業分野のデータは、公開と活用そのものが制約される場合があります。
準備の過程で切り離されるセキュリティ属性
精製・変換の過程で原本の等級表示とアクセス権限が新しいファイルに引き継がれず、その後、誰がどの等級のデータを使用したかを確認することも困難です。
従来方式とAI READYデータセキュリティ
一般的な傾向をまとめたものであり、個別の製品や環境によって異なる場合があります。
データの標準化
項目名、コード値、単位、日付形式、識別子、スキーマ、欠測値・特殊値の表記を組織の標準化ルールに合わせて変換し、CSV、JSON、ParquetなどAIの学習に使われる形式で出力します。
原本と変換結果の対応関係は、精製・変換履歴として記録されます。
品質診断と非識別化
欠測、重複、形式エラー、値の範囲などの品質指標を診断し、その結果をデータとともに保管します。
個人情報と企業の機微情報は仮名化・匿名化の後に学習用データに含まれ、処理基準と適用項目も併せて記録されます。
AI READYデータパッケージの構成
データ本体、メタデータ、データカード、品質診断結果、精製・変換履歴、活用ガイド、セキュリティ・ライセンス情報を一つのパッケージとして構成します。
データカードと活用ガイドにはデータの出典、構成、活用範囲と制約がまとめられているため、データを受け取る側は別途の文書なしで活用条件を確認できます。
パッケージの各構成要素はバージョンごとに管理されます。
データとともに移動するセキュリティ属性
等級・区画・配布管理などのセキュリティ属性をデータファイルとパッケージに併せて格納するため、ファイルがコピーされたり、AIの学習・活用環境に移されたりしても、セキュリティ属性が本文から切り離されることはありません。
セキュリティ領域に保存される精製・変換の結果物には、組織が定めた基本等級以上が自動的に指定されます。
データ中心セキュリティを見る活用条件とAI活用経路の管理
等級・区画・配布管理の3つの条件とライセンス条件をすべて満たすユーザーだけがデータを閲覧でき、外部に提供するデータは受信者と有効期間を指定した配布版として渡され、提供後も回収できます。
保護されたデータにAIエージェントが直接アクセスすることはできず、エージェントの要求は仲介を経て、ユーザーの認可と組織の上限のうち低い範囲の内容だけが伝達されます。
AIエージェントセキュリティを見る精製・変換履歴と使用履歴
標準化・品質診断・非識別化の各段階で処理内容と処理者が記録されるため、学習用データがどの原本からどのような過程を経て作られたかを確認できます。
閲覧、出力、持ち出し、等級変更、ブロックとAIエージェントの要求が、ユーザー・時刻・対象とともにデータアクセス履歴に記録され、データセキュリティ態勢管理で保護対象データの等級分布、未保護データ、露出範囲を確認できます。
保証事項
AI READYデータの管理観点への対応
AI READYデータの8つの管理観点に対応します。
データ準備の観点とセキュリティの観点を、一つのデータパッケージの中で併せて管理します。
