ガバナンス・リスク管理 & 生成AIセキュリティ

AI時代の「聖域」を守る：TEE（信頼実行環境）によるモデル推論の防衛術やあ、エンジニア諸君。現場でのインシデント対応、ご苦労様。最近、「LLMを組み込んだアプリを作りたいが、プロンプトやモデルの重み（Weight）がクラウド事業者の管理画...

エンジニア諸君、現場の最前線は相変わらず泥臭いな。「AIを導入したい」というビジネスサイドの勢いに押され、バックエンドの権限設計がおざなりになったままAPIキーをハードコードしているような開発現場を、私はこれまでいくつも見てきた。AIセキュ...

生成AIガードレール：綺麗事なしの「防壁」設計論現場のエンジニア諸君、お疲れ様。最近、「AIをプロダクトに組み込みたい」という相談を死ぬほど受ける。だが、その多くが「入力されたプロンプトをそのままLLMに投げ、返ってきた結果をそのままユーザ...

現場の最前線で戦うエンジニア諸君、お疲れ様。今日は「AIガバナンス」という、ともすればお役所仕事になりがちなテーマを、我々が愛するコードとインシデントの現場の視点で切り刻んでいく。多くの企業が「AI導入ガイドライン」なるものを策定しているが...

AIモデルの「改ざん」は、コードの改ざんよりもたちが悪い。MLOpsのセキュリティを再定義するエンジニア諸君、お疲れ様。最近、「AIを活用したWebアプリ」の開発現場から、「モデルの精度が急に落ちた」「予測結果に不可解なバイアスがかかってい...

AI時代のペネトレーションテスト：モデルの「裏口」を塞ぐ技術的アプローチ現場で戦うエンジニア諸君。君たちの開発するアプリにAIが組み込まれた瞬間、攻撃者の標的は「SQLインジェクション」や「XSS」といった古典的な脆弱性から、AIモデルその...

現場で泥をすすりながらシステムを守り続けている諸君、お疲れ様。「責任あるAI（Responsible AI）」という言葉を聞くと、多くのエンジニアは「また経営層がきれいごとを言っているのか」と身構えるだろう。だが、セキュリティの最前線にいる...

AIモデルの「嘘」を見抜く：ドリフト検知と異常検知による防御の最前線現場でAIを運用しているエンジニア諸君、お疲れ様。モデルをデプロイして「はい、完了」と考えているなら、それはセキュリティ担当者としては失格だ。AIモデルは静的なプログラムじ...

AI時代のインシデント対応：プロンプトインジェクションは「想定外」ではなく「仕様」として撃退せよ現場でコードを書いているエンジニア諸君、お疲れ様。最近、「AIを組み込んだらセキュリティがブラックボックスになった」と頭を抱えていないか？ 従来...

AIサプライチェーンのリスク：その「学習済みモデル」は、本当にクリーンか？現場のエンジニア諸君、お疲れ様。最近はAPIを叩くだけで高度なAI機能が実装できる時代だ。だが、その「便利さ」の裏側で、我々セキュリティ担当者が最も頭を悩ませているの...