AIシステムにおけるセキュリティコントロールとベストプラクティスを、設計初期段階から統合することで、脆弱性やデータ漏洩を防止します。
データ取り込み、モデル学習、API設計、デプロイメントといったあらゆるレイヤーにセキュリティへの配慮を組み込む、先見的なアプローチです。これには、要件定義時の脅威モデリング、セキュアコーディング標準、保存時および通信時の暗号化、厳格なアクセス制御、ならびに継続的なセキュリティテスト（静的解析、侵入テスト）が含まれます。ガバナンスにより、セキュリティ要件は必須のプロジェクト・マイルストーンとして位置付けられ、各フェーズ移行前に承認を得ることが徹底されます。
ある医療AIチームは、すべてのデータ入力を暗号化し、学習前にモデルコードに対して静的セキュリティスキャンを実行し、推論APIに対して毎月ペネトレーションテストを実施することで、患者診断システムに「セキュリティ・バイ・デザイン」を組み込みました。これにより、実データが公開されるはるか以前に脆弱性を検出し、修正することができました。
