情報セキュリティ基本方針の策定とリスクアセスメント（評価手法）

LLMの「甘い果実」を狙う影：悪意あるプラグインと戦うための防衛ライン現場でインシデント対応をしていると、開発者が「便利だから」という理由だけで深く考えずに導入したプラグインが、実は組織全体を揺るがす特大のバックドアになっているという光景に...

LLM時代のセキュリティ：PII漏洩を「事故」にしないための防衛線現場で泥臭いインシデント対応をしていると痛感するのが、「エンジニアの善意が最大の脆弱性になる」という事実だ。開発の効率化のために、ログや顧客情報をLLM（ChatGPTやCl...

AI時代の「自滅」を防ぐ：モデルDoS攻撃からインフラを守る鉄則現場で死線をくぐり抜けてきた諸君、お疲れ様。最近、LLMを組み込んだアプリケーションをローンチした後に、「急にAPIのレスポンスが極端に遅くなった」「クラウドの利用料が予算の5...

生成AIの「毒入りスープ」を飲むな――データポイズニングからモデルを守るための防衛戦略エンジニア諸君、日々お疲れ様。GitHubのプルリク消化に追われる中で、「AIモデルの精度がなんだかおかしい」と感じたことはないか？ もし君たちが構築した...

LLMを「信用する」という最大の脆弱性：Insecure Output Handlingの深淵多くのエンジニアが生成AIを導入する際、RAG（検索拡張生成）の精度やプロンプトの最適化に血道を上げる。だが、セキュリティアーキテクトの視点から言...

LLMの「知性」を汚染する幽霊：間接的プロンプトインジェクションへの解毒剤セキュリティアーキテクトとして多くの現場を見てきたが、今の生成AIブームで最も懸念しているのは、開発者がLLMを「安全な推論エンジン」だと過信していることだ。だが現実...

プロンプトインジェクションの深淵：LLMを「乗っ取られる」論理構造と防御のアーキテクチャ現場のインシデントハンドリングを行っていると、多くの開発者が「プロンプトインジェクション」を、単なる「入力値のバリデーション漏れ」だと誤解していることに...

AIガバナンスという「虚構」を突破する：実戦的な防御アーキテクチャと継続的改善のメカニズム多くの企業が「AI利用ガイドライン」を策定し、満足げに溜息をついている。だが、現場のセキュリティアーキテクトとして断言しよう。その紙切れ一枚のガバナン...

AIモデルの「墓標」をどう刻むか：ライフサイクル終端におけるセキュリティの深淵多くのエンジニアが「AIの構築」や「推論の最適化」に躍起になる中で、私はいつもこう問いかける。「そのモデルを、どうやってこの世から消し去るのか？」と。データ消去を...

AI時代のTPRM：ブラックボックスに「信頼」を委ねるな多くの企業がAPI経由で生成AIを自社システムに組み込んでいるが、セキュリティアーキテクトの視点から言わせれば、それは「自社のデータ保護の根幹を、他社の不透明なブラックボックスに委ねて...