投稿者 global-ai-media 
GoogleのGeminiに対して、AIモデルの挙動を模倣（クローン）することを目的とした大規模なプロンプト攻撃が観測されました。本記事では、この事例を端緒に、日本企業が開発・運用するAIプロダクトにおける「モデル抽出攻撃」のリスクと、実務的な対策について解説します。
モデル抽出攻撃（Model Extraction Attack）の現実
Googleからの報告によると、同社の生成AI「Gemini」に対し、悪意ある攻撃者が10万回を超える大量のプロンプトを送信し、モデルの挙動を複製（クローン）しようとする試みが確認されました。これは単なるシステムの悪用ではなく、AIモデルそのものの「知能」を盗み出そうとする行為です。
この攻撃手法は「モデル抽出攻撃（Model Extraction Attack）」と呼ばれます。攻撃者はターゲットとなるAI（教師モデル）に対して体系的な入力を繰り返し行い、その出力結果（回答）を収集します。そして、集めた「入力と出力のペア」を教師データとして、別の安価なモデル（生徒モデル）を学習させることで、元の高度なモデルと酷似した性能を持つコピーモデルを作成します。
重要なのは、攻撃者がサーバーに侵入してモデルの重みパラメータ（ファイルそのもの）を盗む必要がない点です。API経由で「会話」を繰り返すだけで、知的財産であるAIの性能が模倣されてしまうリスクがあります。
なぜこれが日本企業にとって脅威なのか
「Googleのような巨大テック企業の話であり、我々には関係ない」と考えるのは早計です。むしろ、特定の業界知識や社内データを用いてファインチューニング（追加学習）を行った日本企業の独自モデルこそ、この攻撃の標的になりやすい構造があります。
現在、多くの国内企業が、自社の独自データ（製造ノウハウ、接客ログ、専門的な法務・財務知識など）をLLMに学習させ、差別化を図ろうとしています。もし、外部公開したチャットボットやAPIを通じて、その挙動が安価にコピーされてしまえば、多大なコストをかけて構築した競争優位性が一瞬で失われることになります。
また、日本企業は「プロンプトインジェクション（不適切な発言をさせる攻撃）」への対策には敏感ですが、この「モデル窃盗」への備えは手薄になりがちです。特に、顧客向けサービスとしてAI機能を公開する場合、競合他社や悪意あるプレイヤーによる模倣リスクを考慮する必要があります。
実務的な防衛策とガバナンス
完全に防ぐことは技術的に困難ですが、攻撃のコストを高め、リスクを最小化するための対策は存在します。
第一に、APIやチャットインターフェースにおける「レートリミット（利用制限）」の厳格化です。通常のユーザーとは異なる異常な頻度・パターンのアクセスを検知し、遮断する仕組みは必須です。MLOps（機械学習基盤の運用）の観点では、単なるシステムエラー監視だけでなく、入力プロンプトの傾向や意図を分析するセキュリティ監視が求められます。
第二に、利用規約（ToS）の整備です。日本の商習慣では契約や規約が重視されますが、AIサービスの利用規約において「出力結果を用いた競合モデルの学習」を明示的に禁止する条項を盛り込むことが、法的防衛の第一歩となります。
第三に、モデルの出力に電子透かし（Watermarking）を入れる技術の検討です。これは出力テキストに人間には判別できない特定のパターンを埋め込む技術で、万が一モデルが盗用された際、それが自社の出力データを元に作られたものであることを証明する手助けとなります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogle Geminiへの攻撃事例から、日本のAI活用推進者が得られる示唆は以下の通りです。
1. 「データ」だけでなく「モデルの挙動」も資産とみなす
自社データを学習させたAIモデルは、企業の重要な知的財産です。セキュリティ対策を講じる際は、情報漏洩だけでなく「性能の模倣」もリスクシナリオに加える必要があります。
2. 外部公開サービスのモニタリング強化
社内利用（Internal）であればリスクは低いですが、社外向け（External）にAI機能を提供する際は、異常検知の仕組みを必ず実装してください。1ユーザーが短時間に大量の問い合わせを行うような挙動は、攻撃の予兆である可能性があります。
3. 攻めと守りのバランスの取れた投資
生成AIによる業務効率化や新規事業開発（攻め）は重要ですが、それを持続可能なものにするためには、AIセキュリティ（守り）への投資が不可欠です。PoC（概念実証）の段階からセキュリティチームを巻き込み、リスク許容度を定義しておくことが、手戻りのないプロジェクト進行につながります。