AI時代の安全基準、「OWASP AI Testing Guide」が始動 その中身とは？：セキュリティニュースアラート

OWASPはAI技術の特異性に対応するための「AI Testing Guide」初期ドラフトを公開した。同ガイドは技術・業界を問わず適用可能な試験方法論を提示するもので、AIセキュリティや倫理、信頼性確保を目的としている。

[後藤大地，有限会社オングス]

　セキュリティ関連のオープンコミュニティーであるOWASP（Open Worldwide Application Security Project）は、2025年4〜6月にかけて「OWASP AI Testing Guide」の初期草案を作成し、続く6月に同プロジェクトの全体像や目的、試験分類を明確に定義した初期ドラフトを公開した。

　コミュニティーの形成が進められており、OWASP公式の「GitHub」リポジトリーの設置と専門チームが立ち上がった。この取り組みはAIの広範な普及に伴って求められるセキュリティや倫理、信頼性、法令順守の観点からの包括的な検証手法の確立を目指している。

「OWASP AI Testing Guide」が開くAIの安全な未来

　AIが社会や産業の中核を担う中、従来のアプリケーションセキュリティガイドでは対応しきれない新たなリスクが生じている。これまではOWASPが提供してきたWebやモバイル用のセキュリティガイドが重要な役割を担っていたが、AI特有の不確実性やデータ依存性、ブラックボックス性などを踏まえた新たな試験枠組みが不可欠となっている。OWASP AI Testing Guideはこの課題に応えるために、技術や業界に依存せず、実践的かつ構造化されている試験方法論を提示している。

　同ガイドは、ソフトウェア開発者やセキュリティテスター、データサイエンティスト、リスクマネジャーなど、AIシステムに関与する多様な専門職に合わせリスク検証と統制確認のための具体的手段を提供する。テスト内容はデータ品質検証や公平性評価、対敵的耐性評価、継続的な性能監視など多岐にわたり、製品ライフサイクル全体を通じての信頼性確保に資するよう設計されている。

　AIにおける試験の特異性は、モデルの非決定性と学習データに強く依存する構造に起因する。モデルの振る舞いは入力や学習条件により常に変化し得るため、一般的な機能検証では不十分だ。予測のばらつきを許容しつつ再現性を確保するためには、専用の回帰テストや安定性検証手法が求められる。入力データの変化による性能劣化を検出するための継続的監視も必須となる。

　AIシステムには倫理的側面と攻撃耐性の両面からの検証が必要となる。訓練データに潜む偏りは、無意識の差別を引き起こす可能性があり、それを排除するための公平性試験と改善策が求められる。加えて、対敵的サンプルによる攻撃に備えた脆弱性評価も不可欠だ。これは従来のソフトウェアテストとは大きく異なる領域だ。ガイドにおいて、これらの新たな検証要素を標準化し、AIの信頼性向上を図る。

　今後の展望として、2025年9月にはコミュニティーと業界からのフィードバックを踏まえた正式リリースが予定されている。その際には、OWASPの国際カンファレンスにおいて発表やワークショップが開催され、広範な普及と継続的な改善が促進される。AIの進化に対応した定期的な見直し体制が整備され、常に現場に即した実効性のあるガイドラインであり続けることを目指す。