元Googleエンジニア、AI企業秘密窃盗事件で有罪判決

元Googleエンジニアが、中国系スタートアップを支援するため機密性の高いAI企業秘密を盗んだとして有罪判決を受けた。

執筆者
Ken Underhill
Ken Underhill
Jan 30, 2026
5 minute read
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元Googleエンジニアが、数千件に及ぶ機密性の高い人工知能関連文書を盗んだとして、米連邦裁判所で有罪判決を受けた。

検察当局によると、盗まれた情報は中国系スタートアップの支援に使われた。検察はこの事件を、AIに関連する経済スパイ活動の重大な事例だと説明している。

当局はさらに、その資料には、大規模AIシステムを稼働させるために使われるGoogleの最も機密性の高いインフラやソフトウェア設計の一部が含まれていたと明らかにした。

「この有罪判決は、米国のイノベーションと国家安全保障を守るというFBIの揺るぎない取り組みを改めて示すものだ」と、述べたのは、FBIの担当特別捜査官Sanjay Virmani氏だ。プレスリリースで明らかにした。

GoogleのAI企業秘密窃盗事件

Linwei Ding(別名Leon Ding)は、ソフトウェアエンジニアとして勤務していた期間にGoogleの機密文書2,000件超を盗んだとして、経済スパイ活動および企業秘密窃盗の各7件で有罪判決を受けた。

検察当局によると、盗まれた資料には、現代のクラウドサービスを支える大規模AIモデルのトレーニングとデプロイにGoogleが使用するインフラの詳細が記されていた。

データはいかに持ち出されたか

米司法省によると、窃盗は2022年5月から2023年4月までの長期にわたって行われた。

この間、Ding被告はGoogleの社内システムへの正規のアクセス権を悪用し、同社ネットワークから専有データを自身のGoogle Cloudアカウントへ組織的に転送したとされる。

公判で示された証拠によると、文書にはGoogleのAIスーパーコンピューティング・アーキテクチャーの詳細が記されており、カスタムTPUおよびGPUシステムや、大規模AIクラスターを統括するソフトウェアも含まれていた。

盗まれた企業秘密には、GoogleのCluster Management Systemソフトウェアや、高速AI・クラウドネットワーキングに使われるカスタムSmartNICハードウェアも含まれていた。

検察当局によると、ハードウェアとソフトウェアの設計は中核的な知的財産に当たり、競合他社がAIインフラを大規模に構築するうえで大きな優位性を得る可能性があった。

窃盗の隠蔽工作

Ding被告は窃盗を実行する一方で、自身の行為を隠すため意図的な措置を講じたとされる。

捜査当局によると、同被告は専有のソース資料をApple NotesにコピーしてPDFに変換し、自身のアカウントにアップロードした。

検察当局はまた、Ding被告が別の従業員に自分の代わりにGoogle施設へ入館するよう依頼し、中国に滞在中も現地で勤務しているように見せかけたと述べた。

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中国系企業および人材プログラムとのつながり

同じ時期に、Ding被告は中国系テクノロジー企業との関係を秘密裏に築いていた。

2022年半ばまでに、Ding被告は中国本土のスタートアップのCTO就任に向けて協議しており、2023年初めまでにはShanghai Zhisuan Technologies Co.を設立してCEOに就任していた。

検察当局によると、Ding被告が同社に在籍している間、こうした関係をGoogleに申告していなかった。

公判ではさらに、Ding被告が上海を拠点とする政府支援の人材計画に応募していたことも明らかになった。この計画は、海外の研究者を招き、中国の技術発展に貢献してもらうことを目的としている。

Ding被告は申請書の中で、国際標準に匹敵するコンピューティングインフラの開発を中国で支援する意向を示していた。

検察当局によると、証拠は、同被告が中国政府の管理下にある組織によるAIスーパーコンピューターやカスタム機械学習チップの開発を支援する意図を示しており、国家安全保障上の懸念を生じさせた。

AI環境における内部関係者リスクの管理

価値の高い研究や知的財産を守るには、ユーザーの活動を継続的に可視化し、アクセス制御を厳格化するとともに、チーム全体で明確な説明責任を確保する必要がある。

  • 再評価し、内部脅威プログラムを実施して最小権限アクセスを徹底することで、価値の高いAI研究や知的財産への露出を抑える。
  • 強化し、監視によるデータ持ち出しを検知する。これには、個人用クラウドアカウント、管理対象外のデバイス、認可されていないサービスへの転送も含まれる。
  • 機密性の高いAIシステムとリポジトリを分類・分割し、アクセスを制限する基準は、役割、プロジェクト、業務上の必要性とする。
  • ユーザーの行動分析を導入して、異常な活動を特定する。例えば、通常とは異なるダウンロード量、勤務時間外のアクセス、役割にそぐわない行動などだ。
  • 従業員の異動に関する管理を厳格化する。役割変更、退職、長期出張の期間には、監視とアクセスレビューを強化する。
  • 検証し、定期的にテストするインシデント対応計画ことで、チームが内部関係者によるデータ窃盗を迅速に検知、調査、対応できるようにする。
  • 部門横断的な連携を強化する。セキュリティ、法務、人事の各チーム間で連携し、内部関係者リスクの兆候を早期に検知し、一貫した対応を確実に行う。

これらの対策を組み合わせることで、組織は内部関係者によるデータ窃盗の被害範囲を抑えながら、重要なAI研究や知的財産に対する将来の脅威への耐性を高められる。

この有罪判決は、人工知能の戦略的・経済的重要性が増す中で、内部関係者による脅威が果たす役割も拡大していることを浮き彫りにした。

組織がAI開発の取り組みを拡大するにつれ、その基盤となる研究やインフラを守るには、外部からのセキュリティ脅威とともに内部関係者リスクにも継続的に注意を払う必要がある。

こうした課題を背景に、組織はゼロトラストソリューションを導入し、暗黙の信頼を制限するとともに、機密システムへのアクセスを継続的に検証している。

Ken Underhill

Ken Underhill is an award-winning cybersecurity professional, bestselling author, and seasoned IT professional. He holds a graduate degree in cybersecurity and information assurance from Western Governors University and brings years of hands-on experience to the field.

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