Physical AIセキュリティとは？

Physical AIセキュリティとは、 AIモデルだけではなく、Physical AIを構成する センサー、デバイス、通信、データ、AI、制御、 物理動作までを対象として安全性と信頼性を確保する考え方 です。

Physical AIの基本的なデータフローを単純化すると、 次のようになります。

例えば工場内を走行する自律搬送ロボットでは、 カメラや距離センサーなどから周囲の情報を取得します。 そのデータをAIが処理し、 障害物や人の位置などを認識して、 停止・減速・回避などの制御判断につなげます。

ここで重要なのは、 AIモデルが正常でも、Physical AIシステム全体の安全性が 自動的に保証されるわけではない という点です。

AIへ入力されるデータが改ざん・偽装されていれば、 AIはその入力に基づいて処理を行います。

なぜPhysical AIでは新しいセキュリティが必要なのか

従来のITシステムでも、 情報漏えい、不正アクセス、マルウェア、 データ改ざんなどさまざまなサイバーリスクが存在します。 Physical AIにもこうしたリスクは存在します。

大きな違いの一つは、 サイバー空間で発生した問題が、 現実世界の物理的な動作へ影響する可能性があること です。

そのためPhysical AIでは、 Cybersecurityだけではなく、 AI Security、Functional Safety、Data Integrityなどを 横断して考える必要があります。

従来のサイバーセキュリティとPhysical AIセキュリティの違い

両者の違いを整理すると、次のようになります。

CIAとは？

Physical AIでもCIAは重要です。 それに加えて、 デバイスやデータの生成元を検証できることや、 現実世界の安全性まで考える必要があります。

Physical AIにおける5つの代表的なセキュリティリスク

Physical AIを守るには、 AIモデルだけではなく、 データが生成されてから物理動作へ至るまでの 複数の攻撃面を考える必要があります。

1. デバイスのなりすまし

Physical AIでは多数のセンサーやデバイスが接続されます。 そのため、 AIへデータを送っている機器が想定した正規の機器なのか を検証する仕組みが重要になります。

攻撃者が正規センサーになりすまして偽のデータを送信できれば、 AIの判断へ影響を与える可能性があります。

2. センサーデータの偽装・改ざん

AIは現実世界そのものではなく、 カメラや各種センサーによってデータ化された情報を処理します。

例えば実際には「温度100℃」だったデータが 「温度50℃」へ変更され、 AIが50℃という入力を受け取れば、 AIはその入力に基づいて判断します。

3. 通信途中のデータ改ざん

Physical AIではデータが、 センサー、エッジデバイス、ネットワーク、AI、 制御装置など複数の機器・経路を移動します。

ここで重要になるのが Data Integrity（データ完全性）です。 AIへ到着したデータだけを見るのではなく、 生成後に意図しない変更が行われていないかを 検証できることが重要です。

4. AIそのものへの攻撃

Physical AIでも、 AIモデルやAIシステムそのものへの攻撃を考える必要があります。

ただし、 AI SecurityだけがPhysical AI Securityではありません。 AIモデルが保護されていても、 センサー、通信データ、制御命令などが侵害されれば、 システム全体へ影響する可能性があります。

5. 制御命令の改ざん

Physical AIではAIの出力が最終的に機械の制御へつながります。 そのため、 AI → Control の通信も重要な保護対象です。

例えばAIが「停止」と判断していても、 制御装置へ到達するまでに命令が「前進」へ変更されれば、 AIの判断とは異なる物理動作につながる可能性があります。

暗号化だけではPhysical AIを守れない理由

通信の暗号化はPhysical AIでも非常に重要です。 ただし、暗号化が主に解決するのは 第三者からデータの内容を秘匿することです。

Physical AIではそれに加えて、 次のような点も考える必要があります。

例えば攻撃者が正規デバイスそのものを侵害し、 誤ったデータを生成した場合、 そのデータが正常に暗号化されて送信される可能性があります。

Physical AIで重要になる「データ真正性」とは

Physical AIで重要になる概念の一つが、 Data Authenticity（データ真正性）です。

ここでは、 データが想定された送信元・デバイスに紐づくものであることや、 生成後に不正な変更を受けていないことなどを 検証できる状態として考えます。

ただし、生成元を認証できたことと、 センサー値そのものが現実世界を正確に表していることは 同じではありません。 Physical AIでは、 生成元・完全性・センサーの健全性などを分けて考えること が重要です。

Physical AIでは「人」だけではなく「機械のIdentity管理」が重要になる

Zero Trustでは、 ユーザーやデバイスを無条件に信用せず、 アクセスごとに検証する考え方が重視されます。

Physical AIでは、 ロボット、センサー、カメラ、エッジデバイス、 AIシステム、制御装置など、 多数の機械・システムが連携します。

そのためIdentity Securityの対象は、 人やアカウントだけではなく、 機械やデバイスにも広がっていく と考えられます。

Physical AIに必要な5つのTrust

株式会社シーズでは、 Physical AIのセキュリティを単一技術だけで考えるのではなく、 一連のTrustとして捉えることが重要だと考えています。

これらのいずれかに問題が生じれば、 Physical AIシステム全体の信頼性へ 影響する可能性があります。

Physical AI Trust Infrastructureという考え方

このようなPhysical AI全体の信頼性を支える基盤を、 株式会社シーズでは Physical AI Trust Infrastructure として捉えています。

シーズが目指しているのは、 Physical AIを構成する各レイヤーに対して 個別にセキュリティを考えるだけではなく、 全体を横断してTrustを検証できる基盤 を構築することです。

シーズが研究開発するPhysical AI向けセキュリティ技術

株式会社シーズでは、 Physical AI時代のTrust Infrastructureを構築するため、 複数の技術を研究開発しています。

チップフィンガープリント

半導体製造時に生じる物理的な個体差を デバイス固有の識別へ活用し、 Device Trustの起点とする技術です。

Physical AIでは多数のセンサーやデバイスが接続されるため、 機器を識別・認証する仕組みが重要になります。

ハッシュチェーン

Physical AIでは、 センサーからAIまで大量のデータが継続的に伝送されます。 シーズでは、データを連続的に関連付けて検証する ハッシュチェーン技術を開発しています。

シーズのハッシュチェーンでは、 データの改ざん有無や連続性だけでなく、 Seedを用いることでデータの真正性も検証します。

スクランブルメモリ

Physical AIでは通信中だけではなく、 エッジデバイスやロボット内部に保存される データについても保護する必要があります。

シーズでは保存データを保護する技術として スクランブルメモリを研究開発し、 Data at Restについても Trust Infrastructureへ組み込むことを目指しています。

Physical AIではリアルタイム性も重要になる

Physical AIセキュリティでは、 Latency（遅延）も 重要な技術要件になります。

自動運転、産業ロボット、ドローン、協働ロボットなどでは、 通信や処理の遅延が物理的な制御へ影響する可能性があります。

Physical AIセキュリティはどの産業で必要になるのか

Physical AIセキュリティは、 ロボットだけの問題ではありません。 AIが現実世界の情報を利用して判断・制御する 幅広い産業に関係します。

Physical AI時代に企業が確認すべき7つのポイント

Physical AIを導入する際には、 AIモデルの性能だけではなく、 デバイスから制御までのセキュリティ要件を確認することが重要です。

Physical AI時代のセキュリティは「境界防御」から「信頼の検証」へ

従来は、 組織ネットワークの内側と外側に境界を設けて守る セキュリティモデルが広く利用されてきました。

クラウドやリモートワーク、 多数の接続デバイスが利用される現在では、 ネットワーク上の場所だけを理由に無条件で信用しない Zero Trustの考え方が重要になっています。

Physical AIでは、 その検証対象がさらに広がります。

まとめ｜Physical AIで守るべきなのは「AIが信じるもの」

Physical AIの普及によって、 AIはデジタル空間だけではなく、 現実世界の機械やシステムの判断・制御にも 利用されるようになります。

そのとき重要になるのは、 AIモデルだけを守ることではありません。

株式会社シーズでは、 Physical AI時代に必要となるこの信頼基盤を Trust Infrastructure として捉えています。

Physical AIセキュリティに関するよくある質問