June 2026
Intermediate
44 pages
29m
Japanese
Overview
この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com
企業は、AIのセキュリティ対策を講じる速度を上回る速さでAIを導入している。LLMsやブラウザベースの生成AIツールは、ビジネスのあり方の一部となっており、機密データは、既存のセキュリティ対策が想定していなかったシステムを通じて流通している。その結果、データ漏洩やセキュリティインシデント、そして多額の金銭的損失のリスクが高まっている。
『Securing AI Systems』は、CISOやセキュリティ責任者に対し、この課題に対処するための戦術的かつ戦略的な指針を提供する。従来のデータ損失防止（DLP）がAIワークフローにおいて不十分である理由や、現代的なデータ中心のアプローチがどのようなものかを学ぶことができる。 本レポートでは、エンタープライズAIセキュリティの5つの柱について解説している。すなわち、シャドウAIの発見、データリネージの把握、AIを意識したポリシーの定義、利用時点での制御の実施、そしてデータ漏洩から自律型AIの脅威に至るまでのリスクに対する継続的な監視である。 また、ミッションクリティカルな資産を保護し、規制要件を満たし、ビジネスが安全にイノベーションを続けられるよう支援するプログラムの実装のための具体的なロードマップも得られる。
- LLMsや生成AIがもたらすセキュリティリスクを理解する
- エンタープライズAIセキュリティの5つの柱を学ぶ
- 従来のDLPアプローチの限界を特定する
- 脆弱性とデータリスクを低減するAI対応の制御策を構築する
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