投稿者 global-ai-media 
GoogleのGeminiに対して、モデルの挙動を模倣（クローン化）することを目的とした大量のプロンプト攻撃が観測されました。これは「モデル抽出攻撃」と呼ばれ、LLMをAPI公開あるいは外部提供するすべての企業にとって他人事ではありません。本稿では、この攻撃のメカニズムと、日本企業が自社のAI資産を守るために意識すべきセキュリティとガバナンスの要点を解説します。
Google Geminiを襲った「モデル抽出攻撃」の実態
Googleの報告によると、同社の生成AI「Gemini」に対し、悪意あるアクターによる大量のプロンプト入力（Mass-prompting）が確認されました。その数は短期間に10万回以上に及ぶケースもあり、目的はサービスの妨害ではなく、Geminiの応答パターンを学習データとして収集し、Geminiと同等の性能を持つ「クローンモデル」を作成することにあるとされています。
この手法はセキュリティ分野で「モデル抽出攻撃（Model Extraction Attack）」または「モデルスティーリング（Model Stealing）」と呼ばれます。攻撃者はターゲットとなるAIモデル（教師モデル）に対して体系的な質問を投げかけ、その回答（出力）をペアとして収集します。そして、その収集したデータを使って、手元の安価なモデル（生徒モデル）を追加学習（ファインチューニング）させることで、高性能な商用モデルの挙動や知識を「蒸留」して盗み出そうとするものです。
なぜ「モデルのクローン化」がビジネスリスクなのか
この攻撃が企業にとって脅威となる理由は、巨額の投資をして開発・調整したAIモデルの「知的財産（IP）」としての価値が毀損される点にあります。通常、高性能なLLM（大規模言語モデル）の構築や、特定業務に特化したファインチューニングには、膨大な計算リソースと高品質な独自データ、そしてエンジニアの工数が投じられています。
もし、競合他社や悪意ある第三者が、単にAPI経由で質問を繰り返すだけで同等の性能を持つモデルを手に入れてしまえば、開発コストをかけずに安価な模倣サービスを提供できてしまいます。これは「ただ乗り」であり、先行企業の競争優位性を根本から揺るがす行為です。さらに、クローン化されたモデルを手元で解析することで、元のモデルが持つ脆弱性や、学習データに含まれていた機密情報（個人情報や社外秘ノウハウなど）を特定しやすくする「踏み台」として利用されるリスクもあります。
日本企業におけるリスクシナリオと対策の限界
日本国内でも、カスタマーサポートの自動化や社内ナレッジ検索のために、RAG（検索拡張生成）や独自のファインチューニングを施したLLMを社外（あるいは広範なパートナー）に公開する事例が増えています。ここで注意すべきは、「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）」への対策は進んでいても、「モデルそのものを盗まれる」リスクへの認識はまだ低いという点です。
技術的な対策としては、APIアクセスのレート制限（Rate Limiting）や、異常なクエリパターンの検知・遮断が基本となりますが、攻撃者が複数のアカウントやIPアドレスを分散させて攻撃を行った場合、完全に防ぐことは困難です。また、透かし（Watermarking）技術も研究されていますが、テキスト生成においては除去されやすく、決定的な防御策には至っていません。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogle Geminiへの攻撃事例は、AIモデルを資産として保有・運用する日本企業に対して、以下の重要な示唆を与えています。
- 「AIモデルは盗まれる」という前提に立つ：
自社独自のデータでファインチューニングしたモデルを外部公開する場合、その「賢さ」そのものが流出するリスクを考慮する必要があります。極めて秘匿性の高いノウハウ（独自の製造プロセスや特許未満の技術知見など）をモデルに学習させ、それを安易に外部公開チャットボットとして提供することは、IP流出のリスクとなります。 - 利用規約と法的保護の整備：
技術的な防御には限界があるため、法的な防衛線が重要です。サービスの利用規約（ToS）において、「出力データを競合モデルの学習に使用すること」や「リバースエンジニアリング目的の大量アクセス」を明確に禁止する条項を盛り込むべきです。日本の不正競争防止法における「営業秘密」として保護されるよう、アクセス管理を徹底することも実務的な対策となります。 - API監視と異常検知の高度化：
単なるDDoS攻撃対策だけでなく、「機械的な網羅性のある質問」や「文脈とかけ離れた多様な入力を繰り返すアカウント」を検知するロジックをMLOpsのパイプラインに組み込むことが求められます。 - 「差別化の源泉」を見極める：
AIモデル単体の性能はいずれコモディティ化します。モデルそのものの性能に依存するのではなく、モデルが参照する「鮮度の高い独自データベース」や、モデルを組み込んだ「業務ワークフロー」自体に競争優位を持たせることが、結果としてモデル抽出攻撃に対する最も本質的な防衛策となります。