研究室ローカルAIのセキュリティ設計

小規模研究室の共用推論基盤を対象にしたチェック観点です。診療、臨床研究、要配慮個人情報、法令・契約上の特別管理は本ページの範囲を超えます。

登録利用者全員へ同じ権限を与えません。同時利用数は性能設計に、登録者・役割・所属期間は認証と監査設計に使い分けます。

• 推論エンジンを直接公開せず、認証・入力上限・モデル許可リストを持つAPI層を置く
• 危険な管理機能、任意コード実行、外部URL取得を一般利用APIから分離する
• 依存パッケージとモデルを固定・検証し、更新は検証環境を経由する

• 学内ID、個別アカウント、多要素認証をリスクに応じて組み合わせる
• 共有アカウントを避け、サービス資格情報は秘密管理へ保存し定期更新する
• 卒業・異動・共同研究終了時の自動または定例失効を確認する

• 利用者・データ管理者・基盤管理者・監査者を分離する
• データ分類と研究テーマに応じた最小権限を既定にする
• バックアップ、ログ、鍵、管理ポートを通常のモデル利用権限から分ける

• 認証、権限変更、モデル実行、管理操作、外部通信を必要範囲で記録する
• プロンプト・文書本文は機密情報になり得るため、無目的に保存しない
• ログの暗号化、改ざん防止、閲覧承認、保存期限、安全な削除を定める

• 研究テーマ別に領域を分け、暗号化と権限をデータ分類へ対応させる
• 一時ファイル、モデルキャッシュ、スワップ、クラッシュダンプへの残存も確認する
• 廃棄・返却・修理時のデータ消去と記録を定める

• バックアップにも本番と同等以上のアクセス制御・暗号化を適用する
• オフラインまたは別権限のコピーでランサムウェア・誤削除に備える
• 復元者、復元承認、復元先の隔離、整合性確認を訓練する

速度より分離と到達制御を優先します。利用API、管理、ストレージ、バックアップを必要に応じてセグメント化し、1/2.5/10GbEの選択でセキュリティ境界を崩さないようにします。

• 突然の停止で暗号化ボリュームやログが破損しない安全停止を設計する
• UPS管理ポートと認証情報も管理ネットワークで保護する
• 100V 15Aの過負荷を避け、保護機器を無断で迂回しない

• 最小人数の管理者と、緊急時に確認できる副担当を置く
• 特権操作を記録し、日常利用端末からroot作業を行わない
• 脆弱性情報、OS・ドライバー・API更新の期限と例外承認を定める

• 投入禁止データ、許可モデル、外部送信、成果物確認、事故報告を明記する
• 利用者教育と同意をアカウント発行条件にする
• 規約違反時の一時停止、調査、再開承認を定める

• 医療・個人・未公開・輸出管理・契約制限データを区分する
• 目的最小化、匿名化・仮名化、保存期間、本人・提供元への説明を専門担当と確認する
• このページだけでセキュリティ・法令・倫理審査要件を満たすとは決して判断しない

• 不正アクセス、誤権限、誤送信、マルウェア、紛失の初動連絡先を掲示する
• 対象を隔離し、ログ・時刻・影響データを保全して専門部署へ引き継ぐ
• 復旧を急いで証拠を消さず、再開条件を責任者が承認する

• クラウド送信可能なデータ分類とリージョン・契約要件を事前承認する
• 資格情報をコードへ直書きせず、短期権限と予算上限を使う
• ローカル・クラウド間の転送記録と削除確認を残す

• データと脅威を分類し、組織規程・倫理・契約の責任者を確認する
• 個別認証、最小権限、API入口、バックアップをPoCで実装する
• 権限誤設定、資格情報漏えい、復元の机上・実動訓練を行う
• 監査結果と脆弱性情報から定期的に更新する