新しい実践規範に沿ったAIによる政府データ保護：英国公共部門向けガイド
英国政府機関は、AIが公共サービスの提供を変革する中で、機密データを保護するための独自の課題に直面しています。中央政府の部門から地方自治体まで、公共部門の組織は、AIの革新と強固なデータ保護を両立させながら、公共の信頼を維持する必要があります。英国政府の新しいAIサイバーセキュリティ実践規範は、この複雑な状況を乗り越えるための重要なガイダンスを公共部門の組織に提供します。
政府デジタルサービスの最近のデータは、この課題の規模を明らかにしています。英国の公共部門の組織の70%が、国民サービスから政策分析に至るまで、業務全体でAIシステムを導入しており、2026年までにその採用率は85%に達すると予想されています。この広範な統合は、公共サービスの改善に前例のない機会をもたらす一方で、政府データや市民情報に新たなリスクをもたらします。実践規範は、これらのAIシステムとそれらが処理する機密データを保護するための重要な要件を確立しています。
あなたの組織は安全だと信じていますか。しかし、それを検証できますか？
AIにおけるデータセキュリティの重要性
人工知能技術が進化し続け、私たちの依存度が高まる中、強固なデータセキュリティを確保することが最重要課題となります。侵害や不正アクセスから機密情報を保護することは、プライバシーと信頼を維持するために不可欠です。高度なセキュリティ対策を実施することで、潜在的なリスクから守り、AI技術の責任ある開発と展開においてデータセキュリティを基盤とすることができます。
AI実践規範に準拠することで、公共部門の組織は政府データのセキュリティを強化するだけでなく、国家のデータ保護基準とも整合し、公共の信頼を強化します。AI技術がもたらす課題に積極的に対処することで、英国の公共部門の組織は、機密政府データを保護しながら革新を支援することができます。
重要なポイント
-
AIの革新とデータ保護のバランス
英国の公共部門の組織は、AIを統合しながら機密データを保護し、公共の信頼を維持するという課題に直面しています。新しいAIサイバーセキュリティ実践規範は、このバランスを確保するための枠組みを提供し、市民データの保護に特に焦点を当て、プライバシーを損なうことなくAI駆動のサービス改善を可能にします。
-
AI特有のリスクへの対処
政府の業務におけるAIの統合は、実践規範の下で特別な注意を要する独自のセキュリティリスクをもたらします。組織は、国家安全保障情報、重要インフラデータ、市民情報を不正なAIアクセスから保護するために、高度なコントロールとフレームワークを実施する必要があります。
-
技術とトレーニングの実施
実践規範は、セキュリティのための具体的な技術要件を示しており、高度なアクセス制御システムや監視機能を含んでいます。また、公共部門のスタッフがAIリスクを理解し、効果的に保護策を採用するための包括的なトレーニングプログラムの必要性を強調しています。
-
インシデント対応と継続的な監視
ガイダンスは、AI関連のセキュリティイベントに特化した高度なインシデント対応計画の策定を義務付けています。継続的な監視とAIシステムの強化は、新たな脅威に先んじて対応し、サービスの質を維持するために重要です。
-
戦略的計画とコンプライアンス
公共部門の組織は、AIの実装を徹底的に評価し、戦略的なセキュリティ計画を策定し、実践規範のコンプライアンス要件に整合させる必要があります。これには、明確なタイムライン、リソース計画を設定し、セキュリティの有効性を測定する指標を確立しながら、継続的な公共サービスの提供を確保することが含まれます。
政府機関におけるAIリスク
政府環境におけるAIの統合は、新しい実践規範の下で特別な注意を要する独自の課題を提示します。公共部門の組織は、これらのリスクを理解し、効率的なサービス提供と公共の信頼を維持しながら、効果的な保護策を実施する必要があります。
市民データの保護
市民情報の保護は、実践規範の下で注意を要する最も重要な分野の一つです。政府機関は、AI駆動のサービス改善を可能にしながら、個人データを保護しなければなりません。この微妙なバランスには、公共サービスの提供を損なうことなく、不正なAIアクセスから保護する高度なセキュリティ対策が必要です。
命令は明確です。政府機関は、市民データを保護しながら、AIが公共サービスを向上させることを許可しなければなりません。したがって、実践規範は、プライバシーや信頼を損なうことなく、このバランスを達成するための重要なガイダンスを提供します。
機関間情報共有
共有された政府データの保護は、実践規範の下でのもう一つの重要な課題です。AIシステムが機関間の協力をますます促進する中で、組織はAIモデルとそれらが処理する機密情報の両方を保護する強固なセキュリティ対策を実施しなければなりません。
重要インフラと国家安全保障
重要インフラと国家安全保障の運用におけるAIシステムの統合は、実践規範が特に対処する追加のセキュリティ考慮事項を導入します。新しい規範は、この複雑な課題を管理するための重要なフレームワークを提供します。
組織は、以下を保護する高度なコントロールを実施しなければなりません：
- 国家安全保障情報
- 重要インフラデータ
- 緊急対応システム
- 防衛関連情報
- 国際協力データ
新しい実践規範との整合
実践規範は、従来の政府セキュリティ評価を超えた高度なリスク評価アプローチを義務付けています。公共部門の組織は、直接的なセキュリティリスクだけでなく、AIシステムが政府データや市民情報と相互作用することによってもたらされる潜在的な脆弱性も考慮しなければなりません。
最終的に、組織はAIシステムが機密政府データとどのように相互作用するかを慎重に評価しなければなりません。規範のリスク評価要件は、機関がAI特有の脆弱性を特定し対処するのを助け、サービス提供基準を維持します。
技術的実施要件
規範は、政府環境でのセキュリティ対策の実施に関する具体的なガイダンスを提供します。組織は、機密データを保護しながら公共サービスの効率を維持する包括的なセキュリティフレームワークを開発しなければなりません。これには以下が含まれます：
AIシステムの権限を管理しながら厳格なセキュリティ基準を維持できる高度なアクセス制御システム。これらのシステムは、複雑な政府のワークフローを処理しながら、機密情報への不正アクセスを防ぐ能力を持たなければなりません。
サービス提供に影響を与えることなく潜在的なセキュリティインシデントを検出できる高度な監視機能。政府機関は、AIシステムの行動を追跡しながら、公共サービスに必要な応答性を維持する必要があります。
トレーニングと意識向上要件
実践規範は、政府職員に対する専門的なトレーニングを強調しており、従来のセキュリティ意識を超えて、AI関連のリスクと保護策に特に焦点を当てています。
公共部門スタッフの育成
政府機関は、AIシステムと政府データを保護するための独自の課題に対処する包括的なトレーニングプログラムを開発しなければなりません。これらのプログラムは、技術的なセキュリティ対策と公共サービスの考慮事項の両方をカバーする必要があります。
公共部門のスタッフは、政府環境におけるAIシステムの可能性とリスクの両方を理解しなければなりません。この理解は、AIを活用して公共サービスを向上させながら、セキュリティを維持するために重要です。
公共サービス基準との統合
トレーニングプログラムは、既存の公共サービス基準や手順と統合され、セキュリティ意識が組織文化の一部となるようにしなければなりません。これには、新たな脅威や実践規範の下での新しい保護要件に対応する定期的な更新とリフレッシュコースが含まれます。
インシデント対応と復旧計画
規範は、政府環境におけるAI関連のセキュリティイベントに特化した高度なインシデント対応能力を義務付けています。組織は、予防と復旧の両方に対処しながら、継続的な公共サービスの提供を確保する包括的な計画を策定しなければなりません。
対応フレームワークの開発
政府機関は、重要な業務を維持しながら、AI関連のセキュリティインシデントを特定し対応するための明確な手順を確立しなければなりません。これらの手順には以下が含まれます：
重要な公共サービスを中断させることなく、即時に対応できるプロトコル。対応フレームワークは、セキュリティ要件と政府業務や市民サービスを維持する必要性をバランスさせなければなりません。
インシデント管理に適切な利害関係者が関与することを保証するエスカレーション手順。これには、部門のリーダーシップ、中央政府当局、必要に応じて国家安全保障機関が含まれます。
政府環境におけるインシデント対応は、複数の機関や部門間での慎重な調整が必要です。規範は、これらの複雑なシナリオを効果的に管理するための重要なガイダンスを提供します。
監視と継続的な改善
規範は、継続的な監視とシステムの強化を強調しています。政府機関は、AIの運用にリアルタイムの可視性を提供し、継続的なセキュリティ改善とサービスの質をサポートする高度な監視システムを実施しなければなりません。
パフォーマンス指標
組織は、セキュリティ対策の有効性を測定するための明確な指標を確立する必要があります。これらの指標は、技術的なセキュリティ要件と公共サービスへの影響の両方に対処し、セキュリティプログラムの有効性を包括的に把握するためのものです。
適応と強化
セキュリティ対策は、新たな脅威や運用要件の変化に対応するために定期的に見直し、更新されるべきです。これには以下が含まれます：
- 進化する脅威の状況に対するセキュリティコントロールの定期的な評価
- 運用経験に基づく保護対策の更新
- 新しいセキュリティ技術の利用可能時の統合
公共部門の組織における次のステップ
英国の新しい実践規範は、AIによる不正アクセスから政府データを保護するための重要な進展を示しています。公共部門の組織は、効率的なサービス提供と公共の信頼を維持しながら、コンプライアンスのあるセキュリティ対策を実施するために決定的な行動を取らなければなりません。重要なステップには以下が含まれます：
即時の行動
政府機関は、現在のAI実装とセキュリティ対策を徹底的に評価することから始めるべきです。この評価は、技術的要件と公共サービス提供への影響の両方を考慮する必要があります。
戦略的計画
組織は、即時のコンプライアンス要件と長期的なセキュリティ目標の両方に対処する包括的な実施戦略を開発しなければなりません。これらの戦略には、政府サービス要件を考慮した明確なタイムラインとリソース配分計画が含まれるべきです。
KiteworksがAIデータゲートウェイで政府機関のデータをAIの取り込みから保護
政府機関は、Kiteworks AIデータゲートウェイを活用することで、実践規範へのコンプライアンスを加速できます。この包括的なソリューションは、以下を通じて公共部門の主要な要件に対応します：
ゼロトラストAIデータアクセス：プラットフォームは、政府データとのAIの相互作用に特化した厳格なゼロトラスト原則を実施します。これは、公共部門環境での厳格なアクセス制御と継続的な検証に関する規範の要件に直接整合します。
コンプライアントなデータ取得：安全な取得強化生成（RAG）を通じて、政府機関は機密情報を厳格に管理しながらAIモデルのパフォーマンスを安全に向上させることができます。この機能は、AIの革新と国家安全保障およびプライバシー要件のバランスを取る組織にとって特に重要です。
強化されたガバナンスとコンプライアンス：プラットフォームの強固なガバナンスフレームワークは、政府機関が以下を行うのを支援します：
- 公共部門のAI実装全体で厳格なデータガバナンスポリシーを施行
- 政府データとのすべてのAI相互作用の詳細な監査ログを維持
- 実践規範と政府のセキュリティ基準の両方に準拠
- 公共部門環境でのAIデータアクセスパターンを監視し報告
リアルタイム保護：包括的な暗号化とリアルタイムのアクセス追跡は、規範が要求する継続的な監視と保護を提供し、政府機関が以下を可能にします：
- ライフサイクル全体を通じて機密政府データを保護
- 市民情報へのAIシステムアクセスを追跡し制御
- 潜在的なセキュリティインシデントに迅速に対応
- 政府の監視のための詳細なコンプライアンス文書を維持
これらの機能を通じて、Kiteworksは、AIの革新を可能にしながら、実践規範が要求する厳格なデータ保護基準を維持し、継続的で効率的な公共サービスの提供を確保するために、政府機関を支援します。
Kiteworksのプライベートコンテンツネットワークを使用することで、組織はゼロトラストアプローチを用いた生成AIでAIリスクから機密コンテンツを保護します。KiteworksのAIデータゲートウェイは、安全なデータアクセスと効果的なデータガバナンスのためのシームレスなソリューションを提供し、データ侵害のリスクを最小限に抑え、規制コンプライアンスを証明します。Kiteworksは、コンテンツ層で定義された最小特権アクセスを特徴とするコンテンツ定義のゼロトラストコントロールを提供し、AIの取り込みからのダウンロードをブロックする次世代DRM機能を備えています。
安全なデータアクセスと厳格なガバナンスを重視することで、Kiteworksは、データ資産の整合性と機密性を維持しながらAI技術を活用することを可能にします。
KiteworksとAIの取り込みから機密データを保護する方法について詳しく知るには、カスタムデモをスケジュールしてください。
追加リソース