セキュリティ– tag –

MicrosoftがWindowsの脆弱性管理にAIを本格導入。MDASHやAutopatchの位置付けから、企業の更新運用で何を見直すべきかを整理します。

AIエージェントの安全性は、モデルの拒否性能だけでは決まりません。暗号ライブラリ検出、CI注入、MCPリスクから権限設計の要点を整理します。

AIエージェントが外部ツールへ接続する時代に、MCPの認可、トークン検証、構造化出力がなぜ重要になるのかを整理します。

AWSの10億ドル規模FDE構想を起点に、AIエージェント本番化で重要になる知識グラフ、RAG、権限管理、ガードレールを整理する。

Google DeepMindがAIエージェント向けのAI Control Roadmapを公開。監視、権限制御、停止手段まで含む実務影響を整理します。

MicrosoftがCopilot CoworkでDeepSeek系モデルを検討。正式採用前でも、企業はデータ所在地、監査、モデル提供元への共有有無を確認すべきです。

LLMがIoT機器を操作する時代に必要な安全層として、DCP論文を軸にMCP、IoT-MCP、A2Aとの違いと実務上の確認点を整理します。

OpenAI APIのModeration更新で、生成リクエスト内に入力・出力の安全判定が入る。実装、監査、表示前チェックの見方を整理する。

Microsoft Build 2026の発表から、AIエージェントを本番業務で動かすための実行基盤、権限管理、監査、開発ツールの変化を整理します。

FTCのAI広告制裁、Waymoの自動運転リコール、WHOの医療AI安全監視、AIエージェント指針から、導入後の説明責任を整理します。