Nihad Hassan

AIは生産性を高める一方、攻撃者にも「自律的な武器」を与えてしまった。ディープフェイクによる詐欺事例や、0.001％のデータ汚染でAI精度を3割下げる攻撃など、脅威はかつてないほど高度化している。情シスが直面するこの危機を防ぐため、技術・組織・ガバナンスの3軸で構築すべき新たな防衛モデルを提示する。

従業員の5割以上が無断で生成AIを使う「シャドーAI」が、深刻な情報漏えいやコンプライアンス違反を招いている。禁止するだけでは解決しないこの難題に、情シスはどう立ち向かうべきか。

AI導入を進める企業が増える中、技術・運用・倫理・規制の各側面でリスクが顕在化している。本稿は、設計・開発から保守・監視までの各段階に潜む課題と対策を整理する。

「暗号化しているから漏えいしても大丈夫」はもはや通用しない。今盗んだデータを将来解読する「HNDL攻撃」が現実味を帯びる中、完遂すべき「PQC移行」への道とは。

生成AIツールは作業の自動化など企業にさまざまなメリットをもたらすが、セキュリティのリスクも無視できない。リスクにはどうすれば対抗できるのか。今すぐ着手できる具体的な施策を紹介する。

企業での生成AIツール活用が広がる中、そのリスクを認識せずに使い続けると、機密情報流出や法律違反といった思いがけない問題に発展する恐れがある。安全な生成AI利用のために知っておきたい「6つのリスク」とは。

企業がAI技術を活用する上で、データの取り扱いや説明責任といったプライバシーに関する懸念の解消は重要な課題だ。AI技術の恩恵を最大化し、安全かつ倫理的に活用するために、今すぐできる7つの施策を紹介する。

AI技術は業務効率化に貢献し得るが、その裏にはプライバシー侵害リスクが潜む。データ侵害や企業の社会的信頼の喪失、法令違反などに発展しかねない、企業が見過ごせない6つの懸念とは。

大規模言語モデル（LLM）を狙う脅威が目立ってきている。LLMを安全に利用するにはどうすればいいのか。LLMの「10大脅威」と、適切な保護策とは。

大規模言語モデル（LLM）に基づいた生成AIツールの利用が広がっているが、十分にセキュリティ対策を講じずに使っている組織もあるだろう。LLMを巡る「10大脅威」と、安全利用のこつとは。

TechTargetは、「MLSecOps」に関する記事を公開した。MLSecOpsのベストプラクティスに従うことで、セキュリティに考慮したAI開発が可能になる。