Copilot のセキュリティ監視: AI によるデータ漏えいの検出

By Mirko Peters · 2025-11-23 · Updated 2026-07-18

SOC チームがプレイブック、セキュリティシグナル、調査、対応、ガバナンスを使って、Copilot に関連するデータ漏えいを検出する方法を解説します。

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今、新しい状況に直面しています。AI コパイロットは通常のアプリとは異なります。データを参照し、判断を下します。時には行き過ぎることもあります。通常、リスクがある、または不正な AI の動作とは何かを把握しておく必要があります。従来のマルウェア対策の計画だけでは、AI によるデータ漏えいには不十分です。データの利用を最小限に抑える、データを暗号化する、明確な AI ルールを設定するといった対策を検討してください。データセキュリティツールと SOC ツールが連携して機能するようにしてください。リスクは継続的に確認し続けてください。現在は、連携と状況把握が極めて重要です。

重要なポイント

• AI コパイロット特有のリスクを理解してください。想定外の方法でデータにアクセスし、共有することがあります。そのため、従来のセキュリティ手法では十分に機能しなくなっています。

• 強固なデータルールを設定してください。重要な情報を誰が閲覧できるかについて、明確なラベルとルールを用意します。これにより、AI によるデータ漏えいを防ぐことができます。

• 賢いツールを使って問題を監視してください。さまざまなセキュリティツールから得られる情報を統合します。これにより、起こり得る AI によるデータ漏えいの全体像を把握できます。

• アラートを受け取ったら、迅速に行動してください。問題を確認するための段階的な手順書を使用します。データを保護するための最適な方法を選択してください。

• チーム間の連携を強化してください。セキュリティ、コンプライアンス、IT が協力する必要があります。これにより、AI のリスクに対応し、データを安全に保つことができます。

AI アクセスのアラートが SOC にとって課題となる理由

従来のキルチェーンと AI によるデータ漏えい

従来のキルチェーンモデルはご存じかもしれません。これは、マルウェアやフィッシングなどの脅威を見つけるのに役立ちます。配信、悪用、データの持ち出しといった段階を探します。このモデルは多くの攻撃に有効です。しかし、AI によるデータ漏えいはこれらの段階をたどりません。AI コパイロットは、新しい方法でファイルにアクセスし、情報を共有することがあります。「Copilot が機密ファイルにアクセスした」というアラートが表示されることもあるでしょう。これは通常の攻撃のようには見えません。安全なのか、リスクがあるのか、実際の脅威なのかを判断する必要があります。

AI コパイロットは、システム内の新しいユーザーのように振る舞います。データを素早く移動させることができます。また、問題の明確な痕跡を必ずしも残すわけではありません。1 つのアラートだけで判断せず、複数の情報を確認する必要があります。たとえば、誰が Copilot にそのファイルへのアクセスを依頼したのか、その後何が起きたのかといった状況を確認してください。これにより、業務はより難しくなります。従来のルールだけに頼ることはできません。

アナリストの混乱: ノイズか脅威か

大量のアラートに圧倒されているかもしれません。多くの SOC チームがアラート疲労に直面しています。警告が多すぎて、本当の問題を見極めるのが難しくなっています。以下の表は、AI アクセスのアラートで直面しがちな一般的な課題を示しています。

作業のスピードも上げる必要があります。AI ツールは調査をより早く終わらせるのに役立ちます。AI を使用しているアナリストの多くは、手作業の方法に比べて高い精度を維持し、より詳細な結果を示しています。ただし、通常の AI 利用と AI によるデータ漏えいの兆候を見分けられるようになる必要があります。この新しい働き方には、より優れたツールと明確なルールが必要です。

過剰な共有とラベル不足: 現実的なリスク

データガバナンスの欠如が AI によるデータ漏えいを招く仕組み

データガバナンスが弱いと、現実的な危険があります。データを誰が利用できるかを管理していないと、AI ツールが非公開の情報を共有してしまう可能性があります。ルールが不十分で追跡が不適切だと、ミスが起こりやすくなります。ファイルへのラベル付けが正しくない場合や、重要なフォルダーを閲覧できる人が多すぎる場合、AI によるデータ漏えいが発生することがあります。

最近の事例は、こうした問題が組織に深刻な影響を与え得ることを示しています。以下の表は、データガバナンスが不十分な場合の各種リスクをまとめています。

データを安全に保つには、強固なデータ ガバナンスが必要です。適切なルールがあれば、誰がデータを使用しているか、AI ツールがそのデータをどのように使用しているかを把握できます。明確なラベルとアクセス ルールがあれば、情報漏えいを事前に防げます。

コンテナーの誤構成とラベルの問題

ファイルは安全だと思っているかもしれませんが、誤った設定が問題を引き起こすことがあります。フォルダーを「組織内のすべてのユーザー」に公開していると、誤って機密情報を共有してしまう可能性があります。ラベルが弱い、または付与されていない場合、AI は何が非公開かを判断しにくくなります。シンプルなラベル体系がなければ、データを管理できなくなります。

グループの安全を保つために、次の対策を実施してください。

• 各フォルダーやサイトを誰が閲覧できるかを確認します。

• 重要なファイルすべてに、明確で強力なラベルを付与します。

• 過剰な共有を検出し、リスクのある設定を警告するツールを使用します。

これらの問題を早期に修正すれば、AI によるデータ漏えいの大半を防げます。適切なルールと的確なラベルがあれば、データを保護でき、SOC チームも迅速に対応できます。

AI インシデントの判断フレームワーク

正当か、行き過ぎか、それとも悪意があるか？

AI に関するアラートを受け取ったら、重要な判断が必要になります。その操作が正当なものか、行き過ぎたものか、悪意のあるものかを見極める必要があります。この判断により次に取るべき行動が明確になり、データを安全に保てます。

• 正当な操作とは、AI のコパイロットがユーザーの業務を支援している状態です。ユーザー、ファイルのラベル、ワークフローがすべてルールに従っています。たとえば、財務担当者が閲覧権限のあるレポートの要約を Copilot に依頼するケースがこれに当たります。ルール違反はありません。

• 行き過ぎた操作とは、ユーザーがファイルを開ける場合でも、AI が使用すべきでないデータにアクセスしている状態です。ユーザーがファイルを開けても、ルールでは AI による「Highly Confidential」ファイルの読み取りが禁止されていることがあります。このようなルールの弱点が、AI によるデータ漏えいの原因になります。

• 悪意のある操作とは、誰かが不正な行為を行っていることを示す明確な兆候です。たとえば、ラベルが変更され、その後 Copilot がファイルにアクセスし、まもなくファイルが外部に送信されるといった流れが考えられます。これは内部者のリスクや計画的な攻撃を示している可能性があります。

確認が必要になりうるよく見られる操作は、次の表で確認できます。

次のようなリスクの高い操作も見られることがあります。

• メモリ ポイズニング: 時間をかけて AI の動作を変えられてしまう攻撃です。

• ツールの誤用: カレンダーや API の機能を想定外の方法で使用することです。

• エージェント ID の悪用: 別のユーザーになりすましたり、AI エージェントに過剰な権限を与えたりすることです。

これらの問題は早期に発見する必要があります。そうすることで、情報漏えいを防ぎ、グループの安全を保てます。

SOC における主要なトリアージの質問

アラートを受け取ったら、迅速に行動する必要があります。何が起きたのか、どう対応すべきかを把握するために、適切な質問を投げかけてください。以下は特に重要な質問です。

1. ユーザーは誰か？
   そのユーザーが正しい人物かを確認します。アカウントが侵害されていたり、不自然な使われ方をしていたりする兆候がないか確認してください。

2. ラベルとラベルの履歴はどうなっているか？
   ファイルのラベルを確認します。AI がファイルにアクセスする前に、誰かがラベルを変更していないか確認してください。

3. コンテンツはその後どこへ送られたか？
   AI がアクセスした後に、ファイルが共有、メール送信、または個人用デバイスに送信されていないか追跡します。

4. ユーザーの通常のデータ取り扱いと一致しているか？
   この操作を、そのユーザーが普段行っている内容と比較します。急な変化やリスクのある動きに注意してください。

5. AI のアクセスはポリシーに従っていたか、それともルールに違反していたか？
   DLP や AI のガードレールによって、この操作を阻止すべきだったかを確認します。

ヒント: 調査で分かったことは、必ず記録してください。これにより対応の精度が向上し、チームの教育にも役立ちます。

これらの質問を使えば、インシデントが正当、行き過ぎ、悪意のあるもののいずれかを判断できます。この手順により迅速に対応でき、AI によるデータ漏えいのリスクを下げられます。

ツールをまたぐシグナルの相関分析

AI データ漏えいを見つけるには、ツールを 1 つだけ見ていては不十分です。それぞれのツールが全体像の一部を示しています。1 件のアラートだけを見ていると、より大きな状況を見落とす可能性があります。Purview、DSPM、Defender XDR、プロンプト監査からのシグナルを組み合わせて、実際に何が起きたのかを把握してください。

Purview、DSPM、ラベル履歴

Purview と DSPM を使うと、データを追跡できます。ファイルの場所、それにアクセスできるユーザー、設定されているラベルを確認できます。たとえば「"Highly Confidential"」から「"General,"」にラベルが変更された場合は、その事実を把握する必要があります。ラベル履歴を見ると、誰かがファイルの本当の値を隠そうとしたかどうかがわかります。これらのツールを使えば、AI ツールがデータに触れる前に危険な変更を見つけられます。ラベルの変更と AI のアクセスを関連付けると、問題が起きている可能性を明確に示すサインが得られます。

Defender XDR とプロンプト監査

Defender XDR とプロンプト監査を使うと、さらに詳しい情報が得られます。Defender XDR は、エンドポイント、クラウド、ID システム全体で不審な動作を監視します。AI ツールが想定外の動きをしていることを検出できます。プロンプト監査では、ユーザーや AI エージェントが何を要求し、どのような結果を受け取ったかを確認できます。機密データを AI プロンプトから取得しようとした形跡がないかを確認できます。

Defender XDR とプロンプト監査が役立つ仕組みは次のとおりです:

• Defender XDR は、AI エージェントに対する態勢の推奨事項を提示します。

• AI エージェントを標的とする攻撃経路も表示されます。

ラベルの変更、AI のアクセス、データの移動を結び付けると、実際に何が起きたのかが見えてきます。これにより、被害が拡大する前に漏えいを食い止めることができます。

AI データ漏えいに対応する SOC ランブック(迅速版)

AI データ漏えいの可能性に直面したら、迅速に行動し、明確な計画に従う必要があります。このランブックは、トリアージ、判断、インシデントの封じ込めを段階的に進めるためのガイドです。アラートを受け取った直後のチェックリストとして活用できます。

最初の 10 分: トリアージの手順

AI と機密データに関するアラートを見たら、素早く動く必要があります。最初の 10 分が重要です。次の手順を実行してください:

1. アラートをすぐに確認する。
   待たないでください。アラートが表示されたら、すぐに内容を確認し、記録してください。

2. 調査を開始する。
   そのアラートが何を意味しうるかを考えてください。通常の操作なのか、ミスなのか、それとも悪意のある行為なのか。できるだけ多くの情報を集めてください。

3. すべてのデータを集める。
   SIEM のログを確認し、エンドポイントの活動を調べ、ユーザーの ID を見直し、保有している脅威インテリジェンスを活用してください。誰かが対応してくれるのを待つ必要はありません。

4. 複数のチェックを同時に実施する。
   アラートが複数届くこともあります。重要な項目を見逃さないよう、それぞれのアラートの調査を並行して始めてください。

ヒント: 最初の手順で判明したことは、必ず書き留めてください。適切なメモは、自分とチームがインシデントから学ぶのに役立ちます。

判断ツリーと封じ込め

最初のチェックが終わったら、次に取るべき行動を決める必要があります。判断ツリーを使うと、適切な対応を選びやすくなります。次の表は、シグナルと対応を結び付ける方法を示しています:

見えている状況に基づいて、適切な対応を選ぶ必要があります。リスクの高いエージェントでツールの不正利用が見つかった場合は、システムを隔離し、特別なアクセス権をすべて取り消してください。サプライチェーンの問題が見つかった場合は、問題を追跡してパッチを適用し、所有者に知らせてください。

封じ込めには、漏えいを止めてデータを保護するためのいくつかの選択肢があります:

• AIモデルの出力にレート制限と透かしを設定します。これにより、システムから外部へ出ていくデータ量を管理しやすくなります。

• 不審なクエリや繰り返しのクエリに注意してください。通常とは異なるパターンは、情報漏えいの発端がどこにあるかを示している場合があります。

• マスキングや差分プライバシーなどのプライバシー保護ツールを活用してください。これらのツールは、機密情報を隠したり保護したりします。

• 挙動分析を有効にしてください。これにより、異常な動作をリアルタイムで検出し、迅速に対応できるようになります。

これらの手順を迅速に実行すれば、AIによるデータ漏えいのリスクを下げ、組織を安全に保つことができます。

AIデータ漏えいを防ぐガードレール

過剰共有の評価とラベル付け

過剰共有をチェックし、明確なラベルを使用することで、多くの問題を早い段階で防ぐことができます。各ファイルを誰が閲覧できるか、どのようにラベル付けされているかを把握していれば、AIデータ漏えいの可能性を低くできます。多くの人が閲覧できてしまっているファイルやフォルダーを見つけるためのツールを使用してください。これらのツールを使うと、問題をすばやく修正できます。次の表は、プロセスを改善する方法を示しています。

データの移動状況を確認するために、ディスカバリー マップを使用することもできます。アプリのインベントリは、リスクの高いアプリやコネクタを見つけるのに役立ちます。脅威モデリングでは、過剰共有がどこで問題を引き起こす可能性があるかを確認できます。

AI対応の DLP と検出ルール

新たなAIのリスクからデータを守るには、専用のルールが必要です。情報漏えい防止（DLP）ツールは、AIが生成または共有する内容をスキャンできます。これらのツールは、機密情報が システムの外へ出る前に検出します。リアルタイム スキャン、自動マスキング、マスキングによる墨消しを使って機密データを隠すツールもあります。特定の種類の情報がユーザーに届かないようブロックするカスタム ルールも設定できます。

AIの出力をスキャンして機密データを検出するバリデーターを使用することもできます。結果を共有する前に、個人情報（PII）や社内の機密情報などをチェックするものもあります。

ガバナンスとラベル分類

優れたガバナンスと明確なラベル体系があると、管理を確実に行えます。構造化されたフレームワークを使用すると、データを安全かつ正確に保つことができます。FAIR原則やDMBOKなどの標準に従って作業を進めることもできます。これらのフレームワークは、データの管理、セキュリティの確保、プライバシー規制への対応に役立ちます。

AIはデータ管理をより適切に行う助けになります。問題を見つけ、すばやく修正する支援もできます。トレーニング中の漏えいを防ぐには、データを適切な方法で分割する必要があります。たとえば、日付には時間ベースの分割を使用したり、ユーザーごとにデータをグループ化したりします。ミスを避けるため、データの変更がすべて完了してから必ず分割を行ってください。

ヒント: 明確なルールを備えたシンプルなラベル体系があれば、誰もがベスト プラクティスに従いやすくなり、漏えいを防ぐことができます。

指標とステークホルダー

AIデータ漏えいに関する主要なOKR

AIデータ漏えいを防げているかを確認するには、明確な目標が必要です。目標は、うまくいっていることと改善が必要なことを示します。OKR（Objectives and Key Results）は、取り組みの進捗を追跡するのに役立ちます。以下は使用できる例です。

これらの OKR は頻繁に確認してください。進捗を追うことで、問題を早期に発見し、より適切な判断ができるようになります。

ヒント: OKR をチームと共有しましょう。全員が同じ目標に向けて協力しやすくなります。

セキュリティとガバナンスにおける役割

AI データ漏えいを防ぐには、適切な人材が必要です。データを守るには、多くのチームが協力する必要があります。各グループには、それぞれ重要な役割があります:

• CISO などのセキュリティリーダーは、ルールを策定し、AI システムの安全性を確保します。

• コンプライアンスチームは、データに関する法律や規則に準拠しているかを確認します。

• ID 管理チームは、誰が機密データを閲覧・利用できるかを管理します。

• AI エージェントができることには、明確な制限を設ける必要があります。

• すべてのユーザーとシステムに、適切なアクセス許可を付与します。

• AI の利用を監視し、ルールが守られているかを確認する担当者を任命します。

• 一元化されたガバナンスは、AI エージェントによるリスクの低減に役立ちます。

• チームが連携すると、問題をより速く解決でき、知見も共有できます。

これらすべてのグループが連携することで、AI データ漏えいに対する強固な防御が構築されます。全員が自分の役割を理解し、同じ目標に向かって取り組むことができます。

SOC と AI の将来展望

AI セキュリティの動向

AI セキュリティは近いうちに大きく変わるでしょう。攻撃者は現在、AI を使ってより巧妙な脅威を生み出しています。ランサムウェアも進化を続けているため、新たな手口に注意が必要です。遵守すべきルールも増えており、より一層の注意を払う必要があります。

押さえておきたい動向は次のとおりです:

• AI を利用した攻撃が増えています。攻撃者は機械学習を使い、弱点をより速く見つけ出します。

• ランサムウェアは、データだけでなくバックアップも標的にするようになりました。そのため、復旧がより困難になっています。

• データを守るために、従うべきルールが増えています。

• 機械学習は、通常の状態を学習することで脅威を検出します。通常と異なるものにはフラグを立てます。

• 行動バイオメトリクスは、ユーザーが普段どおりの振る舞いをしているかを確認します。これにより、セキュリティの層がもう一つ加わります。

• ゼロトラスト アーキテクチャとは、誰に対しても無条件に信頼しないことを意味します。アクセスを許可する前に、必ず確認を行います。

学び続け、好奇心を持ち続けてください。これらの動向は、データの保護方法を変えていくでしょう。

次世代 AI リスクへの備え

ツールと考え方を更新することで、新たな AI リスクに備えることができます。まずは、脅威の検出と対応のあらゆる段階で AI を活用することから始めましょう。AI を使ってセキュリティデータ内の不自然なパターンを探します。自動化された対応により、問題発生時に迅速に行動できます。予測型の脅威インテリジェンスを使えば、攻撃が起きる前に察知できます。適応型の学習システムは時間とともに精度が向上するため、防御を強固に保つことができます。

備えるための手順は次のとおりです:

1. ワークショップを開催し、システムに潜むリスクを洗い出して議論します。

2. 各リスクの発生可能性と、発生した場合の影響の大きさを評価します。

3. 受け入れられるリスクの範囲を決め、そのリスクを下げるための最適な方法を選びます。

4. システムを継続的に確認し、AI ツールの変化に合わせて計画を更新します。

新しいアイデアと安全性のバランスを取るには、チームワークが欠かせません。優れたガバナンスは、AI システムのすべての要素をつなぎ、全員が責任を持てる状態にします。セキュリティリーダーはコントロールを設定し、チーム間の連携を支援します。AI 運営委員会は計画の指針となり、ルールが遵守されていることを確認できます。安全なテスト環境を使えば、主要なシステムを危険にさらすことなく新しいアイデアを試せます。定期的なレポートにより全員が最新情報を把握でき、適切な判断を下しやすくなります。

注意を怠らず協力し合うことで、自信を持って AI セキュリティの将来に向き合えます。

AIによるデータ漏えいの多くは、データの管理が不十分で、ラベルも弱いことが原因です。問題はAIコパイロットそのものではありません。調査によると、漏えいの68%は、機密情報がAIツールに渡されたときに発生しています。また、AIに関する問題の60%は、最終的にデータが外部に流出することにつながっています。

対策は、強力なルールを定め、組織全体で連携することです。まず、ファイルに既定のラベルを設定します。次に、AIに対応するDLPルールを追加します。プロンプトの監査を有効にして、AIの動作を監視します。これらの手順を設定するために、1時間のスプリントを試してみてください。学び続け、AIの脅威が拡大するにつれて防御策も見直してください。

よくある質問

「Copilot データ漏えい」とは何ですか？

Copilotデータ漏えいとは、AIコパイロットが、非公開であるべき機密データにアクセスしたり、共有したりすることです。ファイルのラベルが弱い場合や、閲覧できるユーザーが多すぎる場合に発生することがあります。

AIの操作がリスクを伴うかどうかは、どのように判断できますか？

誰がAIにデータへのアクセスを依頼したか、そのファイルにどのラベルが付いていたか、そのデータがその後どこに送られたかを確認してください。ラベルの変更、不審なユーザーの動作、社外に送信されたファイルに注意してください。

AIによるデータ漏えいを検出するのに役立つツールはありますか？

• Microsoft Purview と DSPM: データとラベルを追跡します。

• Defender XDR: 不審な動作を監視します。

• プロンプトの監査: ユーザーとAIが何を求めているかを確認します。

ヒント: 最良の結果を得るために、これらのツールを併用してください。

AIによる機密データの漏えいを防ぐにはどうすればよいですか？

強力なラベルを設定し、ファイルを閲覧できるユーザーを制限して、「極秘」データをAIが読み取れないようにするDLPルールを使用できます。プロンプトの監査を有効にして、AIの動作を監視してください。

誰がAIのデータリスクの管理を支援すべきですか？

全員が連携して、データを安全に保つ必要があります。

あわせて聴くべきエピソード

Copilot のセキュリティ監視について調べている場合は、次のエピソードで、導入、アーキテクチャ、セキュリティ、ガバナンスに関する実践的な背景を確認できます。

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