ガバナンス・リスク管理 & 生成AIセキュリティ

LLMの脆弱性は「ロジックのバグ」ではない――アーキテクトが直視すべき深淵多くのエンジニアが「OWASP Top 10 for LLM」を単なるコンプライアンスのチェックリストだと誤解している。だが、現場の最前線にいる我々にとって、これは「...

生成AI時代の「防波堤」：DLPゲートウェイによるプロンプト検閲の深層アーキテクチャ「AIを使えば生産性が上がる」という経営層の甘い言葉の裏で、我々セキュリティアーキテクトは冷や汗を流している。なぜか？ LLMは、本来であれば隔離されるべき...

AIガバナンスの「見せかけ」を剥ぐ：モデルカードとシステムカードを武器に変えるアーキテクチャ設計多くの企業が「AIガバナンス」と称して、形式的なモデルカードをWordファイルに詰め込み、満足げに監査を通している現状には呆れるほかない。モデル...

LLMの防壁を突破する「見えない攻撃」と、ガードレールが陥るべきでない設計思想LLM（大規模言語モデル）のセキュリティを語る際、多くのエンジニアが「プロンプトインジェクション」という言葉に終始する。だが、実戦の現場で我々が対峙するのは、もっ...

毒入りのデータセット：AIサプライチェーンにおける「見えないバックドア」の解剖学CISSPとして数多のインシデントを見てきたが、今のAI開発現場には決定的な慢心がある。「学習データはクリーンであるはずだ」という性善説だ。しかし、Webクロー...

自然言語という名の「シェルコード」をいかに封じ込めるか：プロンプトインジェクション防衛の深層アーキテクチャセキュリティの世界において、我々は長年「データ」と「命令」を厳格に分離することに心血を注いできた。SQLインジェクションであればプリペ...

秘匿された重みの逆襲：モデル反転攻撃を封じ込める差分プライバシーの深層「学習データはモデルの重みの中に消えた」――そう信じているアーキテクトがいるならば、その認識は今日この瞬間に捨て去るべきだ。我々ホワイトハッカーやフォレンジック・エンジニ...

LLMモデル抽出攻撃の冷徹な現実：APIは知的財産の「ATM」ではない生成AIの商業利用が加速するにつれ、経営陣やビジネスサイドの人間はこう口にする。「うちのカスタムLLMのAPIを公開し、従量課金で収益を最大化しよう」と。しかし、セキュリ...

コンテナランタイムの牙城を築く：CWPPによるリアルタイム検知と自動隔離の深淵サイバー攻撃は日々進化し、その攻撃ベクトルはますます巧妙化しています。特に、コンテナ技術の普及に伴い、そのセキュリティは喫緊の課題となっています。攻撃者は、コンテ...

マルチクラウドの構成ドリフト、見えない「穴」を塞ぐCSPMの真髄 〜 攻撃者の視点から紐解く、自動修復の落とし穴と真の防御戦略サイバー攻撃の最前線に立つ我々にとって、クラウド環境、特にマルチクラウドは、もはや「神聖な領域」ではない。むしろ、...