松尾諒介– Author –
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ISO/IEC 23894:AIリスク管理の実践的ガイド
ISO/IEC 23894とは:AIリスク管理の新たな指針 ISO/IEC 23894の概要 ISO/IEC23894は、AIシステムに関連するリスクを特定、評価、管理するための包括的なフレームワークを提供する国際規格です。この規格は、組織がAI技術を責任ある方法で利用し、潜在的な... -
AIバイアス対策:公平なAIシステム構築のための総合ガイド
AIバイアスとは何か? AIバイアスの定義と種類 AIバイアスとは、AIシステムが学習データに含まれる偏りや、設計者の意図しない偏りによって、特定の結果を不当に有利または不利に扱う現象です。AIの意思決定における不公平さであり、倫理的な問題を引き起... -
徹底解説!プライバシー漏洩から個人情報を守る最新対策
プライバシー漏洩とは?個人情報との違いを理解する プライバシーの定義と重要性 プライバシーとは、個人の私的な情報や行動が、不当に公開されたり利用されたりしない権利のことです。 デジタル社会では、オンライン上での活動を通じて様々な情報が収集さ... -
ロバスト性向上を実現する設計:評価手法と信頼性確保のポイント
ロバスト性とは何か?設計における重要性 ロバストネスの定義と設計への応用 ロバストネスとは、製品やシステムが、様々な変動要因(環境変化、部品のばらつき、使用条件の変動など)に対して、性能を維持し、安定して動作する能力のことです。 この能力は... -
データポイズニング攻撃とは?AIの脆弱性と対策を徹底解説
データポイズニング攻撃とは データポイズニング攻撃の概要 データポイズニング攻撃は、 悪意のある攻撃者がAIモデルの学習データに不正なデータを注入し、 モデルの性能を低下させたり、 特定の動作を誘導したりする攻撃です。 これにより、スパムフィル... -
準同型暗号の徹底解説:仕組み、種類、活用事例、未来展望
準同型暗号とは?基本概念と仕組み 準同型暗号の概要 準同型暗号は、暗号化されたデータを復号せずに演算できる特殊な暗号方式です。この特性により、データを暗号化したまま様々な処理を実行できるため、個人情報や機密情報を保護しながらデータ分析や機... -
AIモデルの汚染:攻撃の種類、メカニズム、そして防御策
AIモデル汚染とは? モデル汚染の定義と概要 AIモデル汚染とは、悪意のあるデータや操作によってAIモデルの性能や挙動を意図的に変化させる攻撃のことです。これにより、モデルが誤った判断を下したり、特定のタスクを実行できなくなったりする可能性があ... -
監査ログとは?取得方法から活用方法、管理の注意点まで徹底解説
監査ログとは何か?その定義と重要性 監査ログの基本的な定義 監査ログは、システム内で発生したあらゆるイベントや操作の記録を指します。 誰が、いつ、どのリソースに対して、どのような操作を行ったのかという情報を時系列に記録したものです。 これら... -
個人情報漏洩対策:企業と個人ができること
個人情報漏洩とは?リスクと影響 個人情報漏洩の定義 個人情報漏洩とは、氏名、住所、電話番号、メールアドレスなどの個人情報が、不正な手段で外部に流出する事態を指します。漏洩経路は様々で、ハッキング、従業員の誤操作、不適切な管理などが考えられ... -
問い合わせ対応を効率化!顧客満足度を向上させる戦略
問い合わせ対応における課題 問い合わせ件数の増加と対応の遅延 問い合わせ件数の増加は、人員不足や対応フローの非効率さから、 対応遅延を引き起こし、顧客満足度の低下に繋がります。 原因を特定し、 適切な対策を講じることが重要です。問い合わせ対応...