チームが直面する典型的な問題
AI の攻撃対象領域は従来の境界を超えて広がる
モデル、プロンプト、データ、ツール、API、ガバナンス プロセスはすべてセキュリティ評価に含める必要があります。
チップの注入とデータの引き出し
RAG、プラグイン、およびエージェント チェーンは、間接的なインジェクションと機密データの漏洩のリスクを高めます。
コンプライアンスとエンジニアリングの断絶
法務、コンプライアンス、データ、エンジニアリングの各チームには、統一された AI セキュリティ運用フレームワークがありません。
アライアンスが提供する価値
AIモデルのセキュリティ評価
迅速なインジェクション、ジェイルブレイク、敵対的操作、モデル悪用のリスクを特定し、優先順位の高い修復計画を提供します。
データセキュリティとプライバシー保護
トレーニング/推論/RAG/ログ データ ストリームを分類し、感度解除、アクセス制御、保持戦略を設計します。
AI アプリケーションのリスク保護
ツール呼び出しとプラグインの露出を評価し、実行時の監視とガードレールを定義します。
規格およびコンプライアンスのコンサルティング
AI セキュリティ ベースライン、運用手順、反復可能なレビュー メカニズムを確立します。
サービスモジュール
AI 時代のモデルセキュリティ、データ保護、アプリケーションガードレール、リスクモニタリング、ガバナンスコンプライアンス。
参加から継続運用まで
シーンの発見
ビジネス目標、AI アーキテクチャ、データの依存関係、ユーザーの役割を明確にし、実際のセキュリティ境界を定義します。
リスクアセスメント
モデル、データ、アプリケーションの暴露をテストし、高リスクのパスと制御の有効性を分析します。
制御設計と強化
推奨される I/O ガードレール、データ セグメンテーション、ID 境界、およびランタイム監視。
ガバナンスと継続的改善
レビュー基準、例外処理、定期的な再評価メカニズムを確立します。
対象者と活用タイミング
エンタープライズナレッジアシスタント
内部コパイロットはドキュメント/コード ライブラリを接続し、検索の悪用や機密漏洩を防ぐ必要があります。
エキスパートコンサルティング
評価や次のステップに進む準備はできていますか？
背景、コンプライアンス要件、スケジュールをお知らせください — アドバイザーが次のステップを整理します。
通常 1〜2 営業日以内にご返信