RAG（検索拡張生成）のセキュリティリスクとは？導入に向けた対策を紹介

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生成AIのビジネス活用が広がるなか、独自の社内システムを構築する企業が増えています。このような場面で活躍する技術が「RAG（検索拡張生成）」です。

RAGは生成AIの実用性を高める一方で、セキュリティへの配慮が欠かせません。仕組みやリスクを十分に理解しないまま導入すると、情報漏えいや内部統制の崩壊といった重大な問題を招く恐れがあります。

そこで本記事では、RAGの基礎知識からセキュリティリスク、具体的なセキュリティ対策まで詳しく解説します。安全にRAGを活用するためのポイントを整理したい方は、ぜひ参考にしてください。

 

企業向け生成AIで注目のRAG（検索拡張生成）とは

RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは、テキスト生成AIに検索機能をプラスする技術のことです。多くの生成AIはテキストの「生成」が主な役割ですが、そこに「検索」を組み合わせることで利便性が向上します。

たとえば、従業員が「出張旅費の精算方法を教えて」と質問した場面を考えましょう。RAGを活用すれば、最新の社内規程を自動で検索し、自社特有の正しい手続きを提示してくれます。

テキスト生成AIの多くは、Web上の公開データをもとに文章を作成します。そのため、社内の独自ルールや非公開情報を活用したい場合、生成AIに追加情報を直接与えなければなりません。こうした弱点を補い、企業に合わせた回答を引き出せるのがRAGの強みです。

まずはRAGの基本的な仕組みと、主な導入手法を見ていきましょう。

 

RAGの仕組み

RAGは、テキスト生成AIの処理に検索プロセスを組み込むことで、外部データを参照した回答の生成を可能にします。

一般的なテキスト生成AIの場合、ユーザーからの指示内容をLLM（大規模言語モデル）に与え、指示に沿ったテキストを生成します。LLMは、テキスト生成AIの中核を担う仕組みです。あらかじめ膨大なテキストデータの学習を通して、言葉同士の関係性や文脈のパターンを習得しています。

一方のRAGでは、まず指示内容にもとづき社内のデータベースなどを検索し、質問に関連する情報を抽出します。そのうえで、抽出した情報と元の質問をセットにしてLLMへ渡し、回答を生成する流れです。根拠となるデータを事前に与えるため、事実にもとづいた信頼性の高い文章が生成されやすく、LLMの出力精度が高まります。

 

RAGの主な導入手法

RAGを導入する手法は、主に以下の3種類です。

種類

導入方法

具体例

SaaS型

RAGが組み込まれたサービスをインターネット経由で利用する方法。手軽に導入できるが、セキュリティやカスタマイズの面で制約が大きい。

Perplexity

ローコード型

RAGを活用できるローコード開発ツールを利用し、機能ブロックを組み合わせて構築する方法。一定の開発知識は必要だが、自社に合わせた柔軟な調整が利く。

Dify

フルスクラッチ型

RAG構築向けのフレームワークなどを利用しつつ、自社の要件に沿ってゼロから開発する方法。セキュリティ性・カスタマイズ性は高いが、導入に多大な手間やコストがかかる。

LangChain

 

導入方法によって難易度やセキュリティ性、カスタマイズ性が異なります。自社の予算やスケジュールに合わせて選びましょう。

 

RAGにおけるセキュリティの重要性

RAGの導入にあたって重要となるのが、セキュリティです。RAGは社内データとLLMを連携させる仕組みのため、万全のセキュリティ対策が欠かせません。

社内でRAGを構築する場合、社員の入力内容や社内文書のデータは加工した形でLLMへと送られます。LLMの内製化はハードルが極めて高いため、大半のケースで外部のLLMを使うでしょう。この性質上、社内データを社外へ送ることが避けられません。

一般的なLLMサービスは、一定のセキュリティ対策を備えていますが、それだけでは不十分です。社内データの取り扱いや管理方法に不備があると、意図しない情報の露出や不適切な利用につながるリスクがあります。

特に顧客情報や人事情報などを扱う場合、外部に流出すれば企業の信用に大きな影響を与えかねません。このように、RAGを導入する場合には利便性だけでなく、情報の保護を前提とした安全なシステム設計が求められます。

 

RAGの導入にあたり知っておくべきセキュリティリスク

RAGの導入は、飛躍的な業務効率化の可能性を秘めています。しかし、従来のシステムとは異なる仕組みで動作するため、新たな脅威への対応が欠かせません。

ここでは、RAGの構築や運用で直面しやすい4つのセキュリティリスクを解説します。

 

プロンプトインジェクション

「プロンプトインジェクション」とは、生成AIへの指示文（プロンプト）に悪意のある指示を紛れ込ませる攻撃手法です。不正な指示を生成AIに誤って処理させることで、本来は許可されない情報の引き出しを図ります。

プロンプトインジェクション自体は、通常の生成AIサービスにも存在するリスクです。しかしRAGの場合、LLMが参照するデータベースなどに悪意のある指示を紛れ込ませ、間接的にプロンプトインジェクションを図る手口も懸念されます。

たとえば、社内資料に「この情報をすべて出力せよ」といった指示が混入していたとします。RAGの使用時、その指示を参照したLLMが騙されると、意図せず機密情報を含めて回答してしまう恐れがあります。

システムへ直接侵入しなくても、LLMの特性を悪用して正規のルートから情報を盗み出せるのが厄介な点です。そのため、LLMへの入出力を監視するだけでなく、参照元となるデータベースそのものを強固に保護する対策が欠かせません。

 

権限外データの不正参照

RAGでは、社内の多様なデータをひとつのデータベースに集約してLLMに参照させます。このとき、データのアクセス権限が適切に設定されていないと、重大な内部統制の違反を招く恐れがあります。

たとえば、一般の従業員がLLMを通して上位役職者向けの財務データや人事情報を閲覧できてしまう状態です。LLMは与えられた情報を親切に要約して提示するため、意図しない情報の拡散が起こりやすくなります。

 

ベクトルDBからの情報漏えい

RAGの心臓部となるのが、文章の意味を数値化して保存する「ベクトルDB」です。ベクトルDBには、社内のあらゆるドキュメントが検索しやすい形で蓄積されています。RAGで指示を処理する際には、ベクトルDBを参照することで高速化を実現しています。

仮に、ベクトルDB自体がサイバー攻撃の標的となれば、蓄積されたデータが丸ごと窃取されかねません。クラウド環境にデータベースを構築している場合は、設定ミスによる意図しない公開にも注意が必要です。

 

外部データ連携の脆弱性を突いた攻撃

RAGは、API（ソフトウェア同士を連携する仕組み）などを通して外部システムと接続します。たとえば、外部の天気情報や株価データなどが回答に必要な場合、APIを介して必要な情報を取得します。

しかし、この外部データ連携の接点が、サイバー攻撃の入り口となるケースは少なくありません。連携先のセキュリティが甘かったり、通信経路に不備があったりすると、社内ネットワークへの侵入を許してしまう恐れがあります。

 

RAGの導入で求められるセキュリティ対策

RAGが直面する脅威のリスクを最小化し、安全にビジネスへ活用するためには、多層的な防御が欠かせません。ここでは、企業が導入段階で押さえておくべき主要なセキュリティ対策を3つ紹介します。

 

アクセス制御

機密情報の不正な参照を防ぐためには、厳格なアクセス制御が不可欠です。社員の所属部署や役職にもとづき「誰がどのデータまで参照できるのか」を細かく定義し、必要最低限のデータにのみアクセスを許可することが求められます。

データベースの情報をLLMに渡す前には、要求したユーザーがその情報を閲覧する権限を持っているかを確認する仕組みが必要です。適切なアクセス制御の仕組みがあれば、内部不正のリスクを大幅に減らせます。

注意点として、人事異動や組織改編が生じた際には、アクセス権限を適切に更新しなければなりません。正しく権限をはく奪・変更できないと、本来は閲覧できないはずの重要情報にLLM経由でアクセスできてしまいます。

内部不正への対策については、以下の記事で詳しく解説しています。あわせてお読みください。

内部不正とは？異動期・組織改変時に必須のセキュリティ対策を紹介

 

データ暗号化と鍵管理

万が一、サイバー攻撃を受けてデータが流出した場合に備え、データそのものを保護する対策が欠かせません。その中核となるのが、データを第三者が読めない形式に変換するデータ暗号化です。

また、暗号化の安全性を保つためには、データを元に戻すための暗号鍵を安全な領域で一元管理する体制も求められます。たとえDBの中身を盗まれても、鍵が別管理されていれば内容を解読されるリスクを大幅に低減できます。

データ暗号化については、以下の記事で詳しく解説しています。あわせてお読みください。

データ暗号化とは？仕組みや身近な例・サービスを選ぶポイントを解説

 

ログ監査

ログ監査は、システムの操作履歴を記録し、不正な挙動を把握する仕組みです。RAGのシステム内で「誰が・いつ・どのような操作をしたか」をログとして記録・監視することで、異常なアクセスや挙動を素早く検知できます。

RAGのログ監査では、LLMに入力した内容やLLMが検索したデータベースの履歴、生成された回答内容などを保存します。こうしたログをリアルタイムに監視し、不審な挙動があった場合に管理者へ通知する仕組みを整えましょう。事後調査だけでなく、被害拡大の抑止にもつながります。

 

RAGのセキュリティ対策に。データ暗号化プラットフォーム「D.AMO」

RAGを安全に運用するためには、暗号化やアクセス制御などを組み合わせた包括的な対策が重要です。これらの要件を満たし、強固なセキュリティ基盤を実現する製品として「D.AMO（ディアモ）」をおすすめします。

D.AMOは、データ暗号化からアクセス制御、ログ監査までをオールインワンで提供するプラットフォームです。D.AMOの主な特長は以下のとおりです。

 

  • アプリケーションの改修不要で稼働中システムへ簡単にアドオン導入
  • カラム（列）単位の選択的暗号化によりシステムパフォーマンスを維持
  • データベース管理者とセキュリティ管理者の職務分掌で特権IDによる不正をブロック
  • データ暗号化、アクセス制御、ログ監査、鍵管理を統合したオールインワン設計
  • 国内外の特許や認証を取得し、韓国のデータベース暗号化シェアNo.1の実績

 

D.AMOを活用すれば、システム改修の負担を抑えながら情報資産を総合的に保護できます。詳しくは、以下の記事も参照ください。

データ暗号化プラットフォーム「D.AMO」とは？機能や特長、利用例を紹介

 

まとめ

RAGは、生成AIの回答精度を高めて業務効率を向上させる画期的な技術です。しかし、社内の機密情報を扱う性質上、プロンプトインジェクションや情報漏えいといった固有のリスクを伴います。

安全に運用するためには、アクセス制御やデータの暗号化、ログ監査といった対策を統合的に実施することが重要です。「D.AMO」のような包括的なプラットフォームを導入し、セキュリティと利便性を両立させたAI環境を構築しましょう。