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生成AIにおける情報漏洩リスク：現状と課題 生成AIの仕組みと情報漏洩のメカニズム 生成AIは、大量のデータを学習することで高度な文章生成や画像生成を可能にします。この学習プロセスにおいて、情報漏洩のリスクが内在しています。学習データに機密情報...

AIを悪用したサイバー攻撃の現状 AIによる攻撃の高度化 AIは、脆弱性の特定、マルウェアの生成、ソーシャルエンジニアリングの自動化など、攻撃の効率と精度を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。AI技術の進化は目覚ましく、攻撃者はその恩恵を最大...

生成AI活用におけるセキュリティリスク 生成AIがもたらす新たな脅威 生成AIは、従来のセキュリティ対策では想定しきれない新たな脅威をもたらす可能性があります。例えば、悪意のあるプロンプトにより、機密情報が漏洩したり、偽情報が拡散されたりするリ...

Notion AIのセキュリティリスクとは？ 大規模言語モデル（LLM）の利用 NotionAIは、その機能を支えるために、OpenAIをはじめとする最先端の大規模言語モデル（LLM）を活用しています。 このLLMの利用は、生産性向上に大きく貢献する一方で、セキュリティ上...

GitHub Copilotとは？基本機能と開発効率への貢献 GitHub Copilotの概要と主な機能 GitHubCopilotは、OpenAIとGitHubが共同開発したAIペアプログラマーです。自然言語によるコメントやコードの一部を入力するだけで、残りのコードを自動生成してくれます。...

生成AIによる情報漏洩の現状とリスク 生成AIが抱える潜在的なリスク 生成AIは、非常に強力なツールですが、 同時に情報漏洩の大きなリスクも抱えています。 その潜在的なリスクを理解し、適切に対処することが不可欠です。 生成AIは、大量のデータを学習し...

AIセキュリティにおけるリスクの現状 AI導入におけるセキュリティリスク AI技術の導入は、業務効率化や新たな価値創造に貢献する一方で、セキュリティ上の新たな脅威をもたらします。ここでは、企業がAI導入時に考慮すべきセキュリティリスクについて解説...

AIセキュリティとは？ AIセキュリティの定義 AIセキュリティとは、AIシステム自体を保護し、AI技術の悪用からシステムやデータを守るための対策です。これには、AIモデルの脆弱性対策、データの保護、不正アクセスの防止などが含まれます。AI技術の進化に...

AIガバナンスとは？なぜ今、重要なのか AIガバナンスの定義と目的 AIガバナンスは、人工知能（AI）の開発、導入、そして利用におけるリスクを組織的に管理し、倫理的、法的、社会的な価値観に沿ったAIの利用を促進するための枠組みです。その主な目的は、A...

OECD AI原則とは 原則策定の背景 2019年にOECDが採択したAI原則は、AIの責任ある開発と利用を促進するための国際的な指針です。当初は、AI技術の潜在的なリスクと機会のバランスを取ることを目的としていました。AI技術は、経済成長や社会の発展に大きく貢...