生成AIの社内導入が進むにつれ、見落とされがちなセキュリティリスクが浮上している。脅威の本丸はLLMモデルそのものではなく、それを支えるインフラ——とりわけエンドポイントだ。推論API、モデル管理インターフェース、管理ダッシュボード、そして外部サービスと連携するツール実行エンドポイント……LLMが動く環境には多数の接続口が存在し、それぞれが攻撃面を広げている。
問題が起きやすいパターンは共通している。「とりあえず動かす」開発フェーズで認証なしに公開されたAPI、ハードコードされたまま一度も更新されないAPIキー、「内部ネットワークだから安全」という根拠のない思い込み、そして本来は一時的なはずのテスト用エンドポイントがそのまま本番に残り続けるケース。これらはどれも一度の大きなミスではなく、小さな判断の積み重ねが気づかぬうちに攻撃経路を生み出すという点が厄介だ。過剰な権限と長期有効な認証情報が組み合わさると、侵入者は意図した範囲をはるかに超えた領域にアクセスできてしまう。
LLM導入を急ぐ組織ほど、このリスクを後回しにしがちだと感じる。「まず使える状態にする」は理解できるが、エンドポイントは一度放置されると能動的に整理されることがほぼないというのが現実だ。ゼロトラストの文脈でエンドポイント特権管理を最優先課題として捉える視点——この記事はその必要性を具体例とともに丁寧に解説しており、LLM基盤を設計・運用するエンジニアに強くお勧めしたい内容だ。