データを安全にLLMと統合するための重要なセキュリティ必須事項

組織が大規模言語モデル（LLM）でプライベートデータを使用する方向にシフトするなかで、セキュリティは不可欠です。実際、最近のMIT調査では、回答者の過半数（59%）が主な懸念としてデータガバナンス、セキュリティ、プライバシーを挙げ、48%がデータ統合に関連する課題を挙げています。セキュアな統合をゼロから構築することは可能ですが、認証、暗号化、コンプライアンスなどの設定と管理には専門知識と膨大な時間が必要です。今度は、組織が使用するすべてのLLMについて、LLMを別々に実行した場合を考えてみてください。運用上の複雑さはすぐに倍増します。

この記事では、セキュリティの必須事項と、これらの原則に基づいてSnowflake Cortex AIがどのように構築されているかについてのインサイトを提供します。これにより、開発者は、Anthropic、OpenAI、Mistral、DeepSeek、Metaなど、任意のフロンティアモデルを使用したアプリケーションの構築に集中できるようになります。

データからAIへの統合のセキュリティチェックリスト

データを大規模言語モデル（LLM）と統合するには、機密情報を保護するために、いくつかの主要なセキュリティ領域を慎重に検討する必要があります。多要素認証（MFA）を含む強力な認証は、セキュリティレイヤーを追加することで不正アクセスを防ぐことができるため、不可欠です。堅牢なアクセス制御を実装することで、許可されたユーザーとAIサービスのみがデータとやり取りできるようになります。データフローを保護するためには、データ閲覧を許可された一連のサービスを制御するために、ゼロトラストアーキテクチャを理想とする強力なネットワークセキュリティの実践を確立することが不可欠です。

暗号化による保存データと転送データの保護も、機密情報を不正アクセスから保護するうえで欠かせない対策です。セキュリティモニタリングと異常検知の機能を構築することで、潜在的な脅威の一貫したリアルタイムチェックが可能になり、徹底的な調査のための監査証跡が提供されます。業界固有の要件を満たし、法的リスクを軽減するには、コンプライアンスチェックリストと認証チェックリスト（SOC 2、ISO 42001、HIPAAなど）を実行する必要があります。セキュリティパッチや脆弱性アップデートを定期的に適用することも、システムを最新の状態に保つことで防御を強化するために不可欠です。最後に、迅速なインシデント対応フレームワークを確立することで、発生する可能性のあるセキュリティリスクを迅速かつ効果的に封じ込めて解決できます。また、継続的なペネトレーションテストによって潜在的な脆弱性をプロアクティブに特定できるため、進化する脅威に対するシステムのレジリエンスが維持されます。

Snowflake Cortex AIによるセキュリティの合理化

Cortex AIは、AIデータエージェントの構築のために、構造化データと非構造化データの検索とオーケストレーションのサービスとともに、業界をリードする幅広いLLMを提供します。このサービスはSnowflakeのセキュリティ境界内で直接運用されるため、セキュリティのセットアップとメンテナンスの貴重な時間を節約できます。Cortex AIは包括的な制御を提供するため、開発者は開発とプラットフォームのチームに集中でき、より多くのユースケースを簡単かつセキュアにオンボーディングできます。

Figure 1. Language and Embedding model families running in Snowflake via Cortex AI

Snowflake Cortex AIには、LLM機能を活用しながらデータを保護するための重要なセキュリティ対策がいくつか組み込まれています。Cortex LLM REST APIを使用する際の強力な認証のために、キーペア認証を採用しています。さらに、Snowflakeはプラットフォームにアクセスする人間ユーザーに対して多要素認証（MFA）をサポートしているため、ログインのセキュリティが強化されています。これらの認証方式は、ネットワークポリシーとペアにしてトラフィックの発信元を制御することで、さらに強化できます。

アクセス制御は、Snowflakeの統合されたデータ中心のロールベースアクセス制御（RBAC）システムを通じて合理化され、データとAIの両方のリソースへのアクセスを大規模に管理します。具体的には、 snowflake.cortex_userデータベースロールにより、LLM関数にアクセスできるユーザーを粒度の高い制御にできます。特定のモデルに対する粒度の高いアクセス制御が必要な場合は、モデル許可リストとRBACポリシーを使用できます。ネットワークセキュリティに関して、Snowflakeアカウントと同じリージョン内でLLMを使用する場合、LLMはSnowflakeのセキュアな境界内に完全に封じ込められます。データベースとAIサービスの間のデータ転送は、ゼロトラストモデルを使用して認証および暗号化されます。リクエストが別のSnowflakeクラウドリージョンのLLMに送信される可能性があるクロスリージョンのシナリオでは、例えばSnowflakeアカウントがAWS US East 1（米国バージニア州）に、Cortex AI LLMがAzure East US 2（米国バージニア州）に、転送データはFIPS準拠のアルゴリズムを使用して相互TLS 1.2以上で保護されます。

データ暗号化は、保存時と転送時の両方で実装されます。データは、クラウドサービスプロバイダーのサービスサイド暗号化を使用するだけでなく、アカウントに紐付けられた一意のキーを使用して、保存されているクライアント側で暗号化されます。前述のとおり、データはTLS 1.2以上を使用して、非信頼ネットワーク経由で転送される際にも暗号化と認証が行われます。モニタリングとロギングでは、Snowflakeの脅威検知チームが独自のテクノロジーを使用してログ内のセキュリティシグナルを特定し、データ内に異常が発見された場合にアラートを出力します。さらに、パフォーマンスの低下やその他の特定されたインシデントが発生した場合に迅速に問題を解決するために、サポートチームとエンジニアリングチームが交代でオンコールを実施しています。

コンプライアンスに関して、ユーザーはSnowflakeの既存のすべてのコンプライアンス認証からメリットを得られます。パッチ管理とアップデートは、Snowflakeの洗練された脆弱性管理システムを通じて処理されます。Snowflakeは、ファーストパーティワークロードをスキャンし、最も厳格なコンプライアンス体制に従ってパッチ適用と修復作業を実行します。インシデントレポーティングについては、Snowflakeのインシデント対応および脅威検知の専門チームが、事前準備された一連の計画と定期的なシナリオを含むセキュリティインシデント処理のための堅牢なシステムを備えています。最後に、継続的なペネトレーションテストのために、Snowflakeは社内のペンテストプログラムをHackerOneを通じてオープンなバグ報奨金プログラムで補完し、潜在的な脆弱性をプロアクティブに特定して、進化する脅威に対してレジリエントなシステムを維持します。

まとめ

LLMとその他のAIサービスをセキュアに統合することは、複雑で広範な設定を必要とする場合があります。自社で行うということは、開発に時間を要する複雑なワークフローの処理や、ユースケースの展開の拡大を意味します。また、悪意のあるアクターによって悪用される可能性のある、一様でない構成や制御のリスクも増加します。

Snowflake Cortex AIは、複数の最先端のLLMへのセキュアなアクセスを提供します。現在、そのようなことをしてくれるクラウドサービスプロバイダーは存在しません。これらのモデルに対するユーザー認証とアクセス制御は、他のSnowflake製品と同様に設定するだけで完了します。ネットワークセキュリティ、データ暗号化、モニタリングとロギング、コンプライアンス、パッチ管理などは、Snowflake Secure Platformによってバックグラウンドで自動的に処理されます。このセキュアLLMaaSにより、複雑で非常に重要なセキュリティ管理ではなく、イノベーションに集中できます。