NIST が公開した AI 向けのセキュリティ・フレームワーク：Control Overlays for AI Systems

NIST Releases Control Overlays to Manage Cybersecurity Risks in Use and Developments of AI Systems

2025/08/22 CyberSecurityNews — 米国の NIST が公開したのは、NIST SP 800-53：Control Overlays for Securing AI Systems の提案を概説する包括的なコンセプト・ペーパーだ。それにより、人工知能 (AI) アプリケーション向けの標準化されたサイバー・セキュリティ・フレームワークの重要なマイルストーンが確立される。2025年8月14日に発表された、このイニシアチブは、生成 AI／予測 AI／マルチエージェント AI アーキテクチャを網羅するものである。それにより、AI システムの開発／導入フェーズの双方において高まってきた、構造化されたリスク管理アプローチに対するニーズに応えるものとなる。

主なポイント
  • NIST は、Control Overlays for Securing AI Systems を発表した。
  • 生成 AI／予測 AI、および、シングル／マルチ・エージェント・システムをカバーしている。
  • 関係者間のコラボレーションのための Slack チャンネルで、COSAIS プロジェクトが開始された。
AI セキュリティ・コントロールのための包括的なフレームワーク

新たに発表されたコンセプト・ペーパーは、NIST SP 800-53 コントロール・フレームワークを通じて、多様な AI 実装におけるサイバー・セキュリティ・リスク管理の基盤を確立する。

提案されたオーバーレイは、４つの重要なユースケースを特に対象としており、その内訳は、コンテンツを作成する GenAI システム／予測と分析のための予測 AI モデル／シングル・エージェント AI アプリケーション／協調型 AI エンティティを含むマルチ・エージェント AI システムとなる。

これらの Control Overlays は、既存の NIST サイバー・セキュリティ・フレームワークを拡張し、データ・ポイズニング攻撃／モデル反転技術／敵対的機械学習の脅威といった、AI システムに固有の脆弱性に対処する。

このフレームワークに組み込まれる重要な技術要素には、AI モデルの検証手順／トレーニング・データの整合性管理／アルゴリズムの透明性要件などがある。

これらのオーバーレイを実装する組織にとって必要なことは、AI システムの動作を継続的に監視するメカニズムの確立／AI 開発環境への適切なアクセス制御の実装／モデルのトレーニングとデプロイメント・プロセスにおける、包括的な監査証跡の維持である。

Control Overlays

これらのオーバーレイで強調されるのは、定期的なセキュリティ評価や AI 関連のセキュリティ・イベントに特化したインシデント対応手順などの、AI リスク管理のための明確なガバナンス構造を確立することの重要性である。

関係者間の連携とリアルタイムのフィードバック収集を促進するために、NIST は AI 向け Control Overlays for AI Project (COSAIS) を立ち上げ、専用の Slack チャンネル (#NIST-Overlays-Securing-AI) も開設した。

このコミュニティ主導のアプローチにより、サイバー・セキュリティ専門家／AI 開発者／リスク管理スペシャリストたちは、NIST の主任研究員との円滑な議論を通じて、オーバーレイ開発プロセスへの直接的なコントリビューションが可能になる。

この実装ストラテジーにより促進されるのは、実稼働環境における AI システムのセキュリティ確保に関する、現実的な課題に対する知見を提供できる、業界関係者たちの積極的な参加である。

この協働フレームワークにより、NIST の確立されたサイバー・セキュリティ標準および、エンタープライズ・リスク管理のベストプラクティスとの整合性を維持しながら、最終的な Control Overlays は、現実世界のセキュリティ要件を反映できるものとなる。

NIST が提案する、AI システム向けセキュリティ・オーバーレイに関する内容をまとめた記事です。ここで注目されるのは、AI 特有の攻撃手法です。具体的には、学習データを改竄するデータ・ポイズニング／学習済みモデルから元データを逆算するモデル反転／予測精度を狙って誤動作を誘発する敵対的機械学習などがあると、指摘されています。これらは従来の IT システムにはなかったリスクであり、AI モデルのトレーニングや利用の段階で発生しやすいと、この記事は指摘しています。NIST の、このような動きから感じられるのは、AI の現実面での普及と、それに伴うリスクです。よろしければ、カテゴリ AI/ML を、ご参照ください。