IBMが発表した「2026年データ漏洩コストレポート」によると、現在の大多数の人工知能（AI）セキュリティイベントは、モデルそのものに起因するものではなく、企業がアクセス制御や基本的なセキュリティ管理において欠陥があるためである。このレポートは、Ponemon研究所が世界の602社を調査した結果に基づいており、AIに関連するセキュリティイベントが発生した企業の92％が、十分なAIシステムのアクセス制御措置を持っていないことが分かった。これはデータ漏洩の重要な要因となっている。

レポートでは、約5分の1のAIセキュリティイベントが、外部インフラストラクチャーに起因していると指摘されている。具体的にはAPIの侵入や、接続アプリケーションの脆弱性、またはクラウドサービスの構成ミスなどが含まれる。一方で、企業がオープンソースモデルを使用するか専有モデルを使用するかは、イベントの発生確率に大きな影響を与えていない。IBMは、これらのリスクは多くが基本的なセキュリティの見落としに起因しており、複雑な攻撃手法を必要としないと述べている。

コスト面では、AIに関与するデータ漏洩事件の平均損失は533万ドルに達し、AIに関与しない事件の平均損失470万ドルよりも高い。2026年の世界のデータ漏洩事件の平均損失は前年比12％増の499万ドルとなった。注目すべきは、攻撃者がAIを活用して攻撃を行う場合、平均損失はさらに604万ドルに上昇する一方、AIを用いない攻撃事件の平均損失は503万ドルであるということである。

IBMは、AIシステムが企業のコアビジネスに急速に統合される中、身分証明の強化、アクセス権管理、クラウド環境の構成などの基本的なセキュリティ能力を整えることが、AIセキュリティリスクおよびデータ漏洩コストを低減する鍵となると見ている。