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    LLM セキュリティ・ベストプラクティス [チートシート]

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    歩 1 の 3

    主な要点
    • トレーニングデータは脅威ベクトルである:ポイズニング(毒入れ)されたデータや、十分に検証されていないデータセットは、ロジックの欠陥やコンプライアンス違反を引き起こす可能性があります。
    • インフラも攻撃対象領域の一部である:API の設定ミスや公開されているクラウド資産は、たとえモデル自体のセキュリティが最高であっても、その安全性を損なう恐れがあります。
    • ガバナンスが不可欠:可視化とポリシーの強制がなければ、シャドー AI や不正利用を抑制することはできません。

    このチートシートは私向けですか? このガイドは、実際の運用環境で生成 AI のセキュリティ確保を担当するセキュリティチーム、AI/ML エンジニア、DevSecOps 実践者、および GRC(ガバナンス・リスク・コンプライアンス)リーダーを対象としています。社内用コパイロットの導入でも、顧客向けチャットボットの構築でも、このチートシートはリスクを迅速に軽減するための明確で実践的な手順を提供します。

    主な内容:

    • 5つの領域における20以上のセキュリティ・ベストプラクティス: データ I/O、モデル、インフラストラクチャ、ガバナンス、アクセス。

    • 現実的な攻撃シナリオ: API の悪用、モデルポイズニング、プロンプトインジェクションなど。

    • 実装準備の整ったチェックリスト: 各コントロール(管理策)に対応。

    • ガイダンス: レッドチーミング、脅威モデリング、および AI ポリシーの適用について。

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    実際に Wiz を見てみませんか?​

    "私が今まで見た中で最高のユーザーエクスペリエンスは、クラウドワークロードを完全に可視化します。"
    デビッド・エストリックCISO (最高情報責任者)
    "Wiz を使えば、クラウド環境で何が起こっているかを 1 つの画面で確認することができます"
    アダム・フレッチャーチーフ・セキュリティ・オフィサー
    "Wizが何かを重要視した場合、それは実際に重要であることを私たちは知っています。"
    グレッグ・ポニャトフスキ脅威および脆弱性管理責任者
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