AIサイバーセキュリティ評価ベンチマークの比較・選定方法
CyberGymをはじめとするAIサイバーセキュリティ評価ベンチマークの比較基準、評価手順、導入判断のポイントを実務視点で解説します。
サイバーセキュリティ
生成AIの利用で新たに生じるリスクと、既存のセキュリティ対策の見直し方。プロンプトインジェクション、データ漏洩、アクセス制御、監査ログの設計まで実務目線で解説します。
C2PAとは？AI生成コンテンツの真正性を証明するデジタル認証の仕組み
ディープフェイクが氾濫する時代に、コンテンツの出所と改ざん有無を証明する C2PA（Content Credentials）の仕組み・実装方法・EU AI Act との関係を解説します。
AI開発のサプライチェーン攻撃 2026 — モデル汚染・依存パッケージ・SaaS侵害の防御ガイド
2026年に表面化したHugging Faceモデル汚染やSaaS侵害などの事例を踏まえ、AI開発企業向けにAI BOM・最小権限OAuth・Sensitiveシークレット運用などの防御戦略をまとめた実装ガイド。
AIエージェント サプライチェーン攻撃対策ガイド — MCP/Skill 配信経路の防御実装
AIエージェントは MCP / Skill 経由で新しい攻撃面を生む。MCP の by-design 脆弱性、悪意あるスキル配信、SSRF への対応を企業向けに解説した実装ガイド。
AI ガードレール 実装ガイド — LLM アプリに安全柵を設計する方法
プロンプトインジェクションやハルシネーションから LLM アプリを守る ガードレール 設計の基本から、入出力ガード・評価・マルチテナント運用までを実装視点で解説します。
Claude Mythos と Project Glasswing — AI が長年潜伏したバグを暴く時代に企業はどう備えるか
Anthropic の Claude Mythos Preview と Project Glasswing が示した AI 駆動の脆弱性発見・防御の最前線。OpenBSD 27 年バグや FreeBSD CVE-2026-4747 の事例から、企業の DevSecOps が今週から取れる 5 つの具体アクションまでを当社が解説する。
タイ PDPA 対応のための AES-256 暗号化実装ガイド — AI システムの鍵管理と監査対応
タイ PDPA の「適切な技術的保護措置」要件を AES-256 で実装する手順ガイド。AI システム特有の暗号化対象・鍵管理・監査ログ設計を技術視点で整理します。
AIレッドチーミングとは？LLMの脆弱性を見つける実践ガイド
AIレッドチーミングの定義・手法・ツールを解説。プロンプトインジェクションやジェイルブレイクなどLLMの脆弱性を体系的に発見し、安全なAI運用を実現する方法を紹介します。
タイのPDPA対応とAI活用を両立させるコンプライアンスチェックリスト
タイの個人情報保護法（PDPA）に準拠しながらAIを活用するためのチェックリスト。データ収集・処理・保管の各段階で押さえるべきポイントを解説。
【2026】AI サイバーセキュリティの最新動向
AI活用が加速する中、AIを悪用した攻撃とAI自体への攻撃の両面でリスクが急増。ディープフェイク、プロンプトインジェクション、Shadow AI等の最新脅威と、技術・運用・ガバナンスの3層防御による対策を解説。
