新しい実践規範に沿ったAIによる製造データの保護：英国製造業者向けガイド
英国の製造業界は、AIが生産環境を変革する中で、機密製造データを保護するという前例のない課題に直面しています。インダストリー4.0の取り組みが加速し、スマート製造が標準となる中、製造業者はAIの革新と強固なデータ保護のバランスを取らなければなりません。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製造業者に提供します。
製造技術センターの最近のデータは、この課題の規模を明らかにしています。英国の製造業者の76%が、予測保守から品質管理に至るまで、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90%に達すると予想されています。この広範な統合は、製造効率の向上に前例のない機会をもたらしますが、同時に知的財産や運用技術に新たなリスクをもたらします。政府の新しい実践規範は、これらのAIシステムとそれらが処理する機密製造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？
製造業におけるAIのリスク
製造環境における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。製造業者は、運用効率と生産品質を維持しながら、効果的な保護対策を実施するためにこれらのリスクを理解する必要があります。
産業制御システムと運用技術
産業制御システム（ICS）の保護は、実践規範の下で注意を要する最も重要な領域の一つです。製造業者は、AI駆動の最適化を可能にしながら、運用技術と生産システムを保護しなければなりません。この微妙なバランスには、製造業の運用を損なうことなく、AIへの不正アクセスを防ぐ高度なセキュリティ対策が必要です。
ハイバリューマニュファクチャリングカタパルトのデジタル製造ディレクターであるジェームズ・ウィルソンは、この課題を強調しています。「製造業者は、AIが運用効率を向上させることを許容しながら、重要な生産システムを保護しなければなりません。実践規範は、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。」
生産データと品質システム
生産データと品質管理システムの保護は、実践規範の下でのもう一つの重要な課題です。AIシステムが製造プロセスと品質管理にますます影響を与える中、組織はAIモデルとそれらが処理する機密生産情報の両方を保護する強固なセキュリティ対策を実施する必要があります。
サプライチェーン統合とデータ交換
サプライチェーン全体での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。大手自動車メーカーのインダストリー4.0部門長であるエマ・ロバーツ博士は次のように述べています。「現代の製造業は、サプライチェーン全体での複雑なデータ交換に依存しています。この情報を不正なAIアクセスから保護しながら、運用効率を維持することが新しい実践規範の下で重要です。」
組織は以下を保護するための高度な制御を実施しなければなりません：
- サプライヤーの仕様とデータ
- 生産スケジュール
- 在庫管理情報
- 品質管理データ
- 物流計画
重要なポイント
-
AIの成長する役割と関連するリスク
英国の製造業者の76%がすでにAIを使用しており、2026年までに採用率が90%に達すると予想されています。AIは効率性の向上をもたらしますが、知的財産や運用技術に関するリスクも高まります。英国の新しい実践規範は、これらの脆弱性に対処することを目的としています。
-
保護のための重要な領域
製造業者は、AIを使用しながら生産効率を維持するために、産業制御システム（ICS）と運用技術を保護することに焦点を当てる必要があります。不正アクセスから生産データと品質管理システムを保護することも重要です。
-
強化されたセキュリティ対策とトレーニング
実践規範は、高度なアクセス制御システム、先進的な監視能力、専門的なAI関連のトレーニングを強調し、セキュリティと運用効率の両方を確保します。
-
インシデント対応と継続的な改善
実践規範は、AI関連のセキュリティイベントに対する強固なインシデント対応計画の必要性を示し、進化する脅威に適応するためのセキュリティ慣行の継続的な監視と改善を求めています。
-
戦略的実施とコンプライアンス
製造業者は、現在のAIシステムを徹底的に評価し、コンプライアンスのための戦略的計画を策定する必要があります。Kiteworks AI Data Gatewayのようなツールは、厳格なデータガバナンスとリアルタイムの保護対策を強化することで、実践規範への準拠を効率化することが推奨されます。
新しい実践規範への適合
実践規範は、従来の産業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要求しています。製造業者は、直接的なセキュリティリスクだけでなく、AIシステムが運用技術や生産データとどのように相互作用するかによって引き起こされる潜在的な脆弱性も考慮しなければなりません。
シェフィールド大学先進製造研究センター（AMRC）の産業サイバーセキュリティリードであるデビッド・ウィリアムズ教授は次のように説明しています。「組織は、AIシステムが産業制御システムや生産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。実践規範のリスク評価要件は、製造業者がAI特有の脆弱性を特定し、対処するのに役立ちます。」
技術的実施要件
実践規範は、製造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、機密製造データを保護しながら生産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する必要があります。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、複雑な製造ワークフローを処理しながら、重要な生産システム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。
運用技術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先進的な監視能力。製造業者は、現代の製造業務に必要なリアルタイムの応答性を維持しながら、AIシステムの動作を追跡できる必要があります。
トレーニングと意識向上の要件
実践規範は、製造業の従業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対策に特に焦点を当てています。
運用スタッフの育成
製造業者は、AIシステムと製造データを保護するための独自の課題に対応する包括的なトレーニングプログラムを開発する必要があります。これらのプログラムは、技術的なセキュリティ対策と運用上の考慮事項の両方をカバーするべきです。
Make UKの製造スキルディレクターであるマーク・トンプソンは次のように強調しています。「生産スタッフは、製造環境におけるAIシステムの可能性とリスクの両方を理解する必要があります。この理解は、AIを活用して運用効率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。」
安全プログラムとの統合
トレーニングプログラムは、既存の安全および運用手順と統合され、セキュリティ意識が組織文化の一部となるようにする必要があります。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ための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
実践規範は、製造環境における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要求しています。組織は、予防と復旧の両方に対応し、継続的な生産業務を確保する包括的な計画を策定する必要があります。
対応フレームワークの開発
製造業者は、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：
生産を中断することなく起動できる即時対応プロトコル。対応フレームワークは、セキュリティ要件と重要な製造プロセスを維持する必要性のバランスを取らなければなりません。
運用リーダーシップや必要に応じた規制報告を含む、インシデント管理に適切な利害関係者が関与するエスカレーション手順。
監視と継続的な改善
実践規範は、継続的な監視とシステムの強化を強調しています。製造業者は、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生産品質をサポートする高度な監視システムを実装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効果を測定するための明確な指標を確立するべきです。これらの指標は、技術的なセキュリティ要件と運用への影響の両方に対応し、セキュリティプログラムの効果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、出現する脅威や変化する運用要件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制御の定期的な評価
- 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が利用可能になった際の統合
英国の製造業者にとっての次のステップ
英国の新しい実践規範は、AIによる不正アクセスから製造データを保護するための重要な進展を表しています。製造業者は、効率的な生産業務と品質基準を維持しながら、準拠した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
製造組織は、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、技術的要件と生産業務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応する包括的な実施戦略を策定する必要があります。これらの戦略には、製造ワークフロー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。
継続的な管理
成功した実施には、セキュリティ対策の継続的な監視と調整が必要です。製造業者は、セキュリティプログラムの継続的な管理と改善のための明確なプロセスを確立し、生産効率に焦点を当て続けるべきです。
Kiteworks AI Data Gatewayの実装
製造組織は、Kiteworks AI Data Gatewayを活用することで、実践規範への準拠を加速することができます。この包括的なソリューションは、以下を通じて主要な産業セクターの要件に対応します：
ゼロトラストAIデータアクセス：プラットフォームは、製造データと運用技術とのAIの相互作用に特化した厳格なゼロトラスト原則を実装しています。これは、製造環境における厳格なアクセス制御と継続的な検証の要件に直接一致します。
準拠したデータ取得：安全な取得強化生成（RAG）を通じて、製造業者は機密生産データと知的財産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の革新と産業セキュリティ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堅牢なガバナンスフレームワークは、製造業者を支援します：
- 産業AI実装全体で厳格なデータガバナンスポリシーを施行する
- 生産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する
- 実践規範と産業規制の両方に準拠する
- 製造環境におけるAIデータアクセスパターンを監視し報告する
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、実践規範が要求する継続的な監視と保護を提供し、製造業者が以下を可能にします：
- 知的財産と生産データをライフサイクル全体で保護する
- 運用技術へのAIシステムアクセスを追跡し制御する
- 潜在的なセキュリティインシデントに迅速に対応する
- 規制要件に対する詳細なコンプライアンス文書を維持する
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、継続的で効率的な生産業務を確保するために製造組織を支援します。
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で生成AIのリスクから機密コンテンツを保護します。KiteworksのAI Data Gateway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と、AIの取り込みを防ぐ次世代DRM機能を備えたコンテンツ定義のゼロトラスト制御を提供します。
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