AI を活用した分析の組み込みによるセキュリティの確保

セキュリティは、ISVとSaaSプラットフォームにとって常に最優先事項です。しかし、チームがサードパーティプロバイダーの組み込み分析を実装すると、その優先順位がプレッシャーポイントに変わります。

顧客データは内壁を越えて移動します。ダッシュボードは、外部ユーザーに情報を表示します。そして今、AI が混ざり合っているため、リスクは増大しています。チームは、特にモデルが関係する場合、データへのアクセス、処理、公開の方法について考える必要があります。

テクノロジーリーダーの51%が、2025年のソフトウェア開発の最大の課題としてセキュリティを挙げており、73%がAIの使用を拡大する予定です。これにより、安全な統合は交渉の余地がありません。

この差し迫った問題を乗り越えるのに役立つように、AI を活用した組み込み分析を統合する際に直面する可能性のあるすべての主要な課題を共有するこの記事を作成しました。すべてのユーザーの安全を確保するためのベストプラクティス、新しいAIを活用した組み込み分析レイヤーを通じてデータ漏洩を回避する方法、およびRevealが組み込み分析のセキュリティを確保するのにどのように役立つかを学びます。

AI を活用した組み込み型分析ツールのセキュリティ上の課題

分析情報を求めてユーザーを他のプラットフォームに送るのをやめても、セキュリティリスクは消えません。それどころか、それらは増殖します。データが内部システムからユーザー向けのダッシュボードに移動する場合、アーキテクチャはデータを保護するためにさらに努力する必要があります。これはアクセスから始まります。行レベルのセキュリティとロールベースのダッシュボードは、すべてのテナント、環境、ユーザーの種類にわたって正確に保つ必要があります。1 つの設定ミスにより、ある顧客のデータが別の顧客に公開される可能性があります。この種のエラーは、顧客データが公開され、コンプライアンス管理に違反します。

認証と承認はより階層化されます。埋め込みコンポーネントは、SSO、OAuth、カスタムプロバイダのいずれを使用しているかにかかわらず、既存の ID ルールを継承する必要があります。これらのコントロールが機能しなくなった場合、ユーザーは表示する必要がなかったビューにアクセスできる可能性があります。AI を活用した機能により、監視が強化されます。モデルがスキーマのメタデータまたは集計結果のみを処理する場合でも、コンプライアンスリーダーは証拠を求めています。どのようなデータが環境から離れますか?エンドポイントは誰が管理しますか?どのようなログでそれが起こったことを示していますか?従来のBIツールでは、組み込みワークフロー全体で完全な透明性がサポートされることはほとんどありません。監視とアラートは、多くの場合、分析レベルのリスクではなく、アプリレベルのイベントを対象としています。そのため、監査可能性の適用が困難になります。また、特に分析情報が自動的に提供される場合や、ユーザーが予測できない方法でダッシュボードを操作する場合、ガバナンスも制限されます。セキュリティリーダーは、プラットフォームが何を公開するかを確認し、データがたどる可能性のあるすべてのパスを制御する必要があります。その可視性がなければ、分析をSaaS製品に組み込むことは、管理されていないリスクへの扉を開くように感じる可能性があります。

組み込み型分析ツールセキュリティを確保するためのベストプラクティス

AI を活用した組み込み分析は、セキュリティ体制を弱める必要はありません。SaaSチームと分析ベンダーは、統合のあらゆる段階でセキュリティを適用するための明確なルールを作成しました。

強力なアクセス制御の実施

1. すべての埋め込み分析レイヤーは、アプリのアクセス制御をミラーリングする必要があります。つまり、一貫した ID、一貫したロール、シャドウ ユーザーがありません。

2. 認証と承認から始めます。埋め込みダッシュボードは、アプリのログインフロー(SSO、OAuth、SAML、カスタムメソッド)を尊重する必要があります。分析ユーザーを個別のエンティティとして扱わないでください。

3. クエリ レベルで行レベルのセキュリティを適用します。これにより、現在のユーザーのコンテキストに基づいてデータがフィルタリングされるため、許可されているもののみが表示されます。テナント、ロール、埋め込みビュー間で機能する必要があります。

4. ロールベースのダッシュボードを使用して、露出をさらに減らします。すべてのユーザーが同じ視覚化を表示する必要はありません。アクセス権に一致するようにコンテンツを制限します。

これらの層のうち 1 つを欠いているだけで、信頼性が損なわれるだけでなく、深刻な経済的および法的影響につながる可能性があります。

統合レイヤーの強化

組み込み分析によるセキュリティは、統合レイヤーから始まります。

1. 安全な API と強化された組み込み SDKを使用して、不正アクセスを防止し、信頼できるフロントエンドのみがデータ サービスと通信できるようにします。

2. トークンの有効期限が切れることを確認します。すべての呼び出しを検証します。各インタラクションをログに記録します。

3. クラウドネイティブのマルチテナントSaaSプラットフォームのすべての組み込みビューでテナントデータを分離します。これにより、誤ったバインディングや誤った構成のセッショントークンによるテナント間の公開が回避されます。

4. CORS、CSP、および iFrame ポリシーを確認します。セキュアな分析統合では、エンドポイントやダッシュボード定義がオープン Web に公開されることはありません。

監査可能な分析ワークフローの構築

組み込みダッシュボードは、他のビジネスクリティカルなサービスと同様にログを生成する必要があります。

1. まず、分析固有の動作に関連付けられた監視とアラートから始めます。これには、クエリの失敗、アクセス許可の不一致、または異常な使用量の急増が含まれます。

2. ダッシュボードの読み込み、適用されたフィルター、クエリの実行、AI 機能の使用状況を追跡します。これを監査ログパイプラインに保存して、異常な点を調査できるようにします。

3. すべての分析イベントにユーザーコンテキストが含まれていることを確認します。これがないと、後で意図を証明したり、アクセスを追跡したりするのに苦労します。

監査可能性は、規制された環境では交渉の余地がありません。

セキュリティを犠牲にすることなくUXを優先する

セキュリティがユーザーエクスペリエンスの妨げになる必要はありません。ホワイトラベル分析を使用すると、すべてのアクセスルールに準拠したクリーンなブランド化されたダッシュボードを提供できます。

1. セッションは短く、しかし持続的に行ってください。ロールに基づいてコンテキスト認識のデフォルトを使用します。必要のないオプションでユーザーに過負荷をかけないでください。

2. 目標は、ダッシュボードをネイティブに感じさせながら、すべてのデータインタラクションをバックグラウンドで保護することです。

3. 顧客ごとに異なるルールが必要な場合は、分析ツールではなくアプリでアクセス ロジックを構成します。分析エンジンは、セキュリティポリシーに従うべきであり、指示するものではありません。

コアインフラストラクチャのような組み込みBIの管理

1. 組み込み分析は、アドオンではなく、製品インフラストラクチャの一部として扱います。つまり、データチームとセキュリティチームの両方を完全に所有できるということです。

2. スキーマの変更、ダッシュボードの公開、AI 機能のロールアウト、アクセス制御のレビューをカバーするガバナンス フレームワークを確立します。ログに記録します。テストしてください。それを文書化してください。

3. 誰かが所有していることを確認してください。明確な所有者のない分析は、しばしば安全でない領域に流れ込みます。

4. ベンダーの慣行も確認してください。組み込みBIツールがガバナンス、監視、または基本的な制御をサポートできない場合、それは安全なプラットフォームに属していません。

AI を活用した分析を組み込む際のデータ漏洩を回避する方法

組み込み分析のセキュリティ保護は、すでに複雑です。AI は新たなリスク層を追加します。動的出力、モデルエンドポイント、予測不可能なデータフローが導入されていますが、これらはいずれも従来のBIセキュリティではカバーされていません。厳密な制御がなければ、AI を活用した機能は既存の露出ポイントをアクティブな脆弱性に変えることができます。
 
したがって、組み込み分析ベンダーを選択するときは、その製品が AI レイヤーにもかかわらずデータ漏洩防止を確実にしていることを確認してください。探すべき点は次のとおりです。

モデルに到達する内容を制限する

AI 機能は、既定では生データを受信しないでください。スキーマメタデータ、サマリー、または事前に集計された結果への入力を制限します。特にテナント間で機密レコードを取得するモデルの操作は避けてください。

厳密なスコープ ロジックを使用して、モデルがアクセスできるフィールドまたはテーブルを定義します。AI に公開されるものはすべて、共有データ ソースから継承されるだけでなく、明示的に承認される必要があります。

独自のエンドポイントのホストと管理

AI インフラストラクチャを完全に制御する必要があります。つまり、エンドポイントの選択、モデルの動作の設定、応答処理の定義を行います。

顧客管理エンドポイントを使用します。

OpenAI、Azure、AWS、またはプライベート モデル。これにより、監査や制限ができないサード パーティのルーティングが回避されます。チームは、データの行き先、ログに記録される内容、分析情報がどのように返されるかを管理する必要があります。

AIの使用を明示的で監査可能にする

AI 機能は常にオプトインする必要があります。ユーザーは、モデルがいつ実行されているか、どのデータを使用しているか、そしてそれが表示されているものにどのような影響を与えているかを知る必要があります。

すべての AI インタラクションをメタデータ (ユーザー ID、クエリまたはプロンプト、モデル タイプ、タイムスタンプ) とともに記録します。何か問題が発生した場合は、完全なトレイルが必要です。

これは説明可能な AI もサポートします。監査人、製品チーム、さらには顧客も、自動化された洞察がどのように生成されたかを理解する必要があります。

出力を念頭に置いた設計

モデルが返す内容は、受け取ったものと同じくらい機密性が高い場合があります。過度のパーソナライゼーション、命名パターン、推論された指標などを通じて間接的にデータを漏洩する可能性のあるコンテキストインサイトには注意してください。

• すべての出力を潜在的な露出のように扱います。

• 回答を表示する前にサニタイズします。

• 形式とスコープを確認せずに結果を自動的にレンダリングしないでください。

従来のBIコントロールに依存しない

従来の BI ツールは、このレベルの動的な対話用に構築されていませんでした。エンドポイント制御、プロンプト フィルタリング、AI 固有のガバナンスは提供されません。彼らは、機械が生成した応答ではなく、人間が設計したダッシュボードを想定しています。

新しいガバナンス構造が必要です。これには、エンドポイントポリシー、機能フラグ、モデル監視、および従来の監査およびアクセス制御が含まれます。

AI を活用した分析により、真の価値を引き出すことができます。しかし、顧客向けの製品にそれを組み込む場合は、すべての入力、プロセス、出力をロックダウンする必要があります。これが、新たな攻撃対象領域を開くことなく安全な自動化を実現する唯一の方法です。

RevealにおけるAIを活用した分析の保護方法

AI を活用した分析に関するリスクは現実のものですが、適切なアーキテクチャで管理できます。そのため、Revealは、すべての AI 機能の中心に制御、透明性、セキュリティを据えて構築されました。

Revealを使用すると、AI がデータとどのように対話するかを完全に制御できます。デフォルトでは何も有効になっていません。Revealサーバーを経由するものはありません。また、設定しない限り、モデルへのアクセスは行われません。
 

AI 機能は常にオプトインです

Revealのすべての AI 機能は、オンにするまでオフになっています。会話型インターフェイスを構築する場合でも、自動化された洞察を有効にする場合でも、AI をいつ、どのように導入するかを決定します。

開発チームは、JSON と AI 固有の API を使用してすべてを構成します。驚きも、隠れた依存関係も、知らないうちに実行されているバックエンド プロセスもありません。

AI エンドポイントを制御する

Revealは大規模な言語モデルを所有または運用していません。接続するモデル (OpenAI、Azure、AWS、プライベート エンドポイント、または小規模なローカル モデル) を選択します。

Revealはインターフェイスとして機能します。エンジンを管理します。つまり、エンドポイント、動作、コンプライアンスの境界を定義します。

生データは送信されません

Revealの会話型AIは、テーブル名、列型、リレーションシップなどのスキーマメタデータのみを送信します。このモデルでは、ユーザークエリ、ダッシュボード、または生レコードは表示されません。

RevealのデータエージェントAPIを使用する場合、事前に集計されたコンテキスト認識値のみがモデルに渡されます。その結果、機密レコードを公開することなく、AI を活用した安全な組み込みダッシュボードが実現します。

すべての AI アクションは監査可能

各 AI インタラクションは、ユーザー ID、使用されたモデル、リクエストの時間、および出力構造でログに記録できます。これにより、製品チームとコンプライアンス監査の両方に対するトレーサビリティと説明可能な AI がサポートされます。

誰が何をトリガーし、モデルが何を返したかを常に把握できます。

コンプライアンスの高い環境向けに設計

このモデルは、ほとんどのツールが失敗するセクターで機能します。たとえば、ヘルスケア分野のサイバーセキュリティ企業であるSensatoは、HIPAA や患者のプライバシーを損なうことなく、病院の脅威検出のための分析を強化するためにRevealを組み込みました。

データの境界を尊重するAI を活用した分析が必要でした。Reveal、バックエンドへの露出をゼロにし、顧客を完全に制御することで、それを実現しました。

セキュリティファーストのAI分析が前進する唯一の方法である理由

AI を SaaS 製品に組み込むというプレッシャーは現実のものです。しかし、コントロールのないスピードは負担です。AI を活用した分析は、他の機能と同じように扱うことはできません。アクセス、データフロー、モデルの動作など、異なるレベルの規律が必要です。

そのため、セキュリティ第一のアプローチはオプションではありません。これは、顧客データ、コンプライアンス、プラットフォームの整合性を担当するチームにとって、前進する唯一の実行可能な道です。

コントロールできるアーキテクチャが必要です。すでに設定したルールを尊重するツールが必要です。ダッシュボード、モデル、リアルタイムのインサイト配信全体で機能するガバナンスが必要です。

Revealはそのために建てられました。

オプトイン AI 機能や顧客管理エンドポイントから、完全な監査可能性や厳格なデータ境界まで、Revealは SaaS チームが信頼性、スピード、コンプライアンスを犠牲にすることなく AI を活用した洞察を提供するのに役立ちます。

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