投稿者 global-ai-media 
Googleの生成AI「Gemini」に対し、その高度な推論プロセスを盗み出すための攻撃が観測されました。これは従来のサーバーハッキングではなく、AIモデルの挙動を入出力から模倣する「モデル抽出」と呼ばれる手法です。本記事では、この攻撃のメカニズムを解説し、自社データを組み込んだAI活用を進める日本企業が直面する知的財産リスクと、求められるセキュリティガバナンスについて考察します。
Geminiに対する「モデル抽出」攻撃とは何か
PCMag Australiaなどの報道によると、Googleの高性能AIモデル「Gemini」に対し、民間の攻撃者たちが10万回を超えるプロンプト（指示）を送信し、その「思考プロセス」や「推論の仕組み」を明らかにしようと試みた事例が報告されています。これは、サーバーに侵入してソースコードを盗む従来型のサイバー攻撃とは異なり、正規のAPIやチャットインターフェースを通じて大量の質問を投げかけ、その回答パターンを収集・解析することで、元のモデルと同等の性能を持つ「クローン（模倣モデル）」を作成しようとする試みです。
専門的には「モデル抽出攻撃（Model Extraction Attack）」や「モデル蒸留（Model Distillation）の悪用」と呼ばれます。攻撃者は、開発に莫大なコストがかかった高性能モデル（教師モデル）の出力を、自前の安価なモデル（生徒モデル）の学習データとして利用することで、コストをかけずに高性能なAIを手に入れようとします。
なぜ「推論プロセス」が狙われるのか
近年の大規模言語モデル（LLM）において、最も価値があるのは「最終的な答え」だけでなく、そこに至る「推論プロセス（Chain of Thought）」です。Google Geminiのような最先端モデルは、複雑な問題を論理的に分解して解く能力に優れています。攻撃者は、この論理展開のプロセスそのものをプロンプトインジェクション（AIを騙して本来の制限を回避させる手法）などを駆使して出力させ、それを学習データとして収集しようとしています。
もし、独自のノウハウや高品質なデータセットでファインチューニング（追加学習）を行った企業内AIがこの攻撃を受けた場合、自社の競争力の源泉である「業務知識」や「独自の判断ロジック」が、外部の競合他社によって安価に模倣されてしまうリスクがあります。
日本企業におけるリスクと「性善説」の限界
日本国内では現在、RAG（検索拡張生成）やファインチューニングを用いて、社内マニュアルや熟練工のノウハウをLLMに組み込む動きが活発化しています。しかし、多くの日本企業は「出力精度の向上」には熱心ですが、「モデル自体が盗まれるリスク」への対策は後手に回りがちです。
日本の商習慣や組織文化は、契約や信頼関係に基づく「性善説」で成り立つ部分が大きいですが、グローバルなAI攻撃者はAPIのエンドポイントさえあれば、物理的な国境を越えて攻撃を仕掛けてきます。「社外秘のデータを含ませたAIチャットボットを、顧客向けやパートナー向けに公開する」といったケースでは、プロンプト経由で内部知識が吸い出されるリスクを設計段階で考慮する必要があります。
法規制と技術的防御のバランス
法的な観点では、日本の不正競争防止法における「営業秘密」の管理要件を満たしているかどうかが重要になりますが、AIの出力結果が著作権や営業秘密の侵害にあたるかの判断は、現在も議論が続いている複雑な領域です。利用規約（ToS）で「モデルの出力を利用した競合モデルの作成」を禁止することは一般的ですが、実際に攻撃を検知・立証するのは容易ではありません。
技術的な防御策としては、同一IPアドレスやアカウントからの異常な頻度のアクセスを遮断するレート制限、不審なプロンプトを検知するガードレールの設置、そしてモデルの出力に人間には知覚できない「透かし（Watermark）」を入れる技術の研究が進んでいます。しかし、これらは「いたちごっこ」の様相を呈しており、完全な防御策は存在しません。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiへの攻撃事例は、ビッグテックだけでなく、AIを活用するすべての企業にとっての教訓です。実務的な示唆として以下の3点が挙げられます。
1. AI資産の定義と保護レベルの再考
自社で構築したAIモデルやプロンプトエンジニアリングのナレッジを「重要な知的財産」と定義し、どこまで外部に公開（API提供など）するかを慎重に判断する必要があります。コアとなる競争優位性がAIの「応答ロジック」にある場合、安易な外部公開は避けるべきです。
2. LLM特有のセキュリティ監視（LLM Security）の導入
従来のファイアウォールやWAF（Web Application Firewall）だけでは、意味論的な攻撃（プロンプトインジェクションや抽出攻撃）は防げません。LLMへの入出力を監視し、敵対的なパターンを検知する専用のモニタリング体制やツールの導入を検討するフェーズに来ています。
3. 利用規約と法的リスクマネジメント
自社サービスとしてAI機能を提供する場合は、利用規約に「リバースエンジニアリングやモデル抽出の禁止」を明記すると同時に、万が一模倣された場合の法的対抗措置についても法務部門と事前にシミュレーションを行っておくことが推奨されます。