Xygeniブログ

OWASP Agentic AI Top 10は、AIエージェントが失敗する10の要因を挙げています。ASI01からASI10が実際に何を意味するのかを以下に説明します。 pipelineそれぞれのリスクがどこから侵入してくるのか、そして展開前にどのリスクを阻止できるのか。

モデル抽出攻撃とは、攻撃者がデータ漏洩やファイルの盗難を起こさずに、クエリごとにモデルをコピーできる攻撃手法です。ここでは、モデル窃盗の仕組みと、公開しているすべての推論エンドポイントを把握することがなぜ最初の防御策となるのかを説明します。

エージェントを制約するか、より迅速に回復させるか、それとも下から封じ込めるか？3人の実務家が3つの答えを出し、全員が同意した最低限の結論は1つだった。

エージェントハーネスエンジニアリングは、モデルを実用的なエージェントへと変換します。しかし同時に、攻撃者にとって新たな標的、つまりエージェントの動作を指示するファイルを与えることにもなります。

OWASPポルトとカールスルーエでは、AIアプリケーションセキュリティが主流となった。 ASPM 実際、それはどのように異なるのか SASTそして、AIによるトリアージと修復が役立つ場面。

検索キーワードは4つだが、仕事内容は全く異なる2つ。AIのリスク管理は、リスク管理にAIを活用することとは全く異なる分野であり、多くの組織は一方の分野に人材を配置しながら、もう一方の分野については売り込まれている。興味深いのは、これらが同じプログラムであることに気づいた時に何が起こるかということだ。

今やどの取締役会も同じ質問をします。「AIリスクはどの程度か？」と。ほとんどのチームは形容詞で答えます。ここでは、数値化できるAIリスク指標、それぞれの指標の由来、そしてそれらが意味を持つようになるために、エージェント型AI戦略がカバーしなければならない内容について説明します。

同じ見出しで分類される2つの事柄は、同じ問題ではありません。AIシステムへの攻撃とAIを利用した攻撃は、それぞれ異なる制御、異なる所有者、そして異なる証拠を必要とします。10の脅威を2つのグループに分けて解説し、それらすべてに先行する1つのステップを示します。