ネクストモードの赤井です。
ネクストモードの赤井です。
企業が生成AIを安全に活用するためのセキュリティ対策を解説するシリーズです
Okta、Netskope、CrowdStrikeを活用した実践的なアプローチを紹介します。
今回はNetskope DLPによる生成AIへのソースコードのPOSTを検知し制御するポリシーの設定例を紹介します。
Netskope DLPについてはこちらを参考にしてください。
生成AIの制御ポリシーの基本についてはこちらを参考にしてください。
1. ソースコード漏洩のリスク
生成AIは、プログラミングの効率を劇的に向上させます。
ソースコードは企業の重要な「知的財産（IP）」の一つです。これが外部に流出することは、深刻なビジネスリスクに直結します。Netskope DLPは、ソースコードを迅速に検出し、機密データの不正送信を防止します。
Netskope DLPの強みは、以下の3つの要素を組み合わせて制御できる点です。
- 「どこに」： 通信先が「会社契約の安全なAI」か「個人のAI」かを識別
- 「何を」： 送信されるデータが「ソースコード」や「機密情報」かを見抜く
- 「どうする」： 「プロンプト送信（Post）」や「ファイルアップロード」といった操作を把握
2. DLP設定例：「ソースコードのPOSTをブロック」
Netskopeでは、以下のようなDLPポリシーを簡単に作成できます。
2-1：DLPプロファイル
今回は事前定義済みのDLPプロファイルを使用しポリシーを作成します。
Policies > Profiles > DLP > NEW PROFILEからNetskopeで事前定義されているDLPプロファイルを確認できます。
NetskopeではPython, Java, C#...など様々なソースコードの検知が可能です。
またDLP RULESから任意のソースコードをしたプロファイルの作成も可能です。
2-2：DLPポリシーの作成
Policies > Profiles > Real-time Protection > NEW POLICY > DLPからChatGPTを対象としたソースコードのPOSTをブロックするポリシーを作成します。ActivitiesにUploadも追加することでアップロードアクティビティにも対応可能です。ポリシー作成後はAPPLY CHANGESの実施を忘れずに!
3. 確認
下記 Pythonのサンプルコード(Hello World)を参考に、ChatGPTにPOSTしてみます。
#!/usr/bin/env python3
def main():
"""
Prints Hello, World! to the console.
"""
message = "Hello, World! This is a test for DLP."
print(message)
# Standard Python entry point
if __name__ == "__main__":
main()
ユーザー側でPOSTしてみると、POSTはブロックされ以下のユーザーアラートが表示されます。
管理コンソールのSkopeIT > Alertsから制御されたBlockアラートがログに出力されます。
まとめ
NetskopeのDLPを活用することで、「AIの利便性」を享受しつつ、「ソースコード流出」という最大のリスクをピンポイントで制御できます。
- 利便性：会社契約の安全なAIは利用を許可。
- セキュリティ：個人AIへの知的財産（ソースコード）の送信はブロック。
「すべてを禁止する」のではなく、リスクに応じて「賢く制御する」アプローチが、現代のAI活用には不可欠です。
