ガバナンス・リスク管理 & 生成AIセキュリティ

エンジニアの諸君、お疲れ様。現場でコードを書き、深夜のデプロイに胃を痛めている君たちにとって、「NIST AI RMF」なんていう小難しいお役所仕事のようなフレームワークは、正直「自分たちには関係ない」と思えるかもしれない。だが、甘い。今、...

AIの「ブラックボックス」を言い訳にするな：説明可能性（XAI）でビジネスを守り抜く現場でエンジニアと話していると、「AIがそう判断したから」という言葉を耳にすることがある。だが、セキュリティの最前線にいる我々にとって、それは「思考停止」と...

AIは「予測不能なブラックボックス」ではない。インシデント対応計画（IRP）は泥臭い準備から始まる「AIをシステムに組み込んだ」と喜ぶ開発者の横で、僕はいつも冷や汗をかいている。なぜなら、AIは従来のソフトウェアのように「入力に対して決定論...

現場のエンジニア諸君、今日も泥臭いインフラの守りを固めているか？「AIを活用する」という経営陣の号令に、エンジニアが真っ先に考えるべきは華やかなプロンプトエンジニアリングではない。「学習済みモデルという極めて高価な知財」と「入力される機密デ...

生成AI時代の「GPU枯渇」を防ぐ：高コスト推論を守るリソース制御の鉄則現場のエンジニア諸君、お疲れ様。最近はAPIを叩けば何でも動く時代だが、その裏側にある「計算資源の有限性」を忘れてはいないか？特に生成AIシステムにおいて、GPUリソー...

AIガバナンスの「建前」を捨てろ：開発者が直面する法的リスクと、その泥臭い防御策現場のエンジニア諸君、お疲れ様だ。最近は「AIを使えば開発効率が上がる」という甘い言葉が飛び交っているが、セキュリティの最前線にいる我々から見れば、それは「未知...

現場で戦うエンジニア諸君、お疲れ様。CISSPとして数々の修羅場をくぐってきた経験から言わせてもらうが、AIモデルのガバナンスを「ドキュメント上の管理」で済ませようとしているなら、今すぐ考えを改めた方がいい。LLMやMLモデルがブラックボッ...

生成AIの「嘘」を許すな：LLMハルシネーション検知と事実確認パイプラインの実装現場のエンジニア諸君、お疲れ様。最近は生成AIを組み込んだアプリケーションを構築するのが当たり前になったが、お前たちはLLMが平然と嘘をつく「ハルシネーション」...

エンジニア諸君、日々デプロイと格闘していることだろう。だが、コードが動くことと、そのシステムが「攻撃者に屈しないこと」は別次元の話だ。最近、生成AIや機械学習モデルをWebアプリに組み込むチームが増えているが、正直に言って「モデルの出力が正...

AI時代の「STRIDE」再考：泥臭い現場で生き残るための脅威モデリング現場のエンジニア諸君、お疲れ様。最近はどのプロジェクトでも「AIを組み込め」という号令が飛び交っているが、正直に言って、AIを「魔法のブラックボックス」として扱っている...