もはやLLMだけの問題ではありません。AI生成コードには隠れた脆弱性が含まれています。自律エージェントは監視なしに行動します。汚染されたモデルが検知されずにサプライチェーンに侵入します。SECURE-AI Framework v2は4つの攻撃面すべてをカバーします—LLMアプリケーション、AI生成ソフトウェア、エージェントシステム、AIサプライチェーン—攻撃者は1つに限定しないからです。
プロンプトインジェクション攻撃はLLMに意図しないアクションを実行させたり、機密データを漏洩させたりできる—新しいテクニックは毎週出現。
開発者は毎日Cursor、Copilot、Claude Codeを使用。AI生成コードの各行は、誰もレビューしていない潜在的な脆弱性。
ツールアクセスを持つ自律エージェントは、データ流出、権限エスカレーション、不正アクションの実行に悪用される可能性がある。
AIサプライチェーンは未検証。Hugging Face上の汚染モデル、侵害されたデータセット、悪意あるAIライブラリがチェックなしでスタックに入る。
AI攻撃面全体をカバーする4つの柱のセキュリティ。LLMアプリケーション、AI生成コード、自律エージェント、AIサプライチェーン—評価、テスト、強化、監視。
4つの柱すべてにわたるAI攻撃面の完全マッピング—LLMエンドポイント、AI生成コードリポジトリ、エージェントツールチェーン、モデル/データサプライチェーン依存関係。
すべてのベクトルにレッドチーム。LLMへのプロンプトインジェクションとジェイルブレイク。AI生成コードの脆弱性スキャン。エージェントのツール悪用と権限エスカレーション。モデルとデータセットの来歴チェック。
全柱にわたる多層防御：LLM向け入出力ガードレール、AIアシスタント向けセキュアコーディングポリシー、エージェント向け最小権限ツールアクセス、検証済みサプライチェーンパイプライン。
AIスタック全体の継続的監視。プロンプトインジェクションの検知、安全でないAI生成コミットのフラグ付け、不正なエージェントアクションへのアラート、サプライチェーン整合性ドリフトの追跡。
AI攻撃面全体をカバーするAIセキュリティの4つの柱アプローチ。LLMアプリケーション、AI生成コード、自律エージェント、AIサプライチェーンにわたって攻撃テストと防御強化を組み合わせる。
本番環境にLLMをデプロイしている、開発者が毎日AIコーディングアシスタントを使用している、自律エージェントを構築している、またはサードパーティのAIモデルやデータセットに依存している。攻撃者より先にAIスタック全体の脆弱性を見つけたい—一般的なペネトレーションテストではなく、専門的なAIセキュリティ知識が必要。
従来のペネトレーションテストはAI固有の攻撃ベクトルをカバーしません。プロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、トレーニングデータ抽出、敵対的入力、エージェントツール悪用、AIサプライチェーン汚染には専門的な知識が必要です。SECURE-AI Frameworkは従来のセキュリティとLLM内部構造、エージェントアーキテクチャ、AI固有の脅威の深い理解を組み合わせています。
取得データを通じた間接的なプロンプトインジェクションです。RAGシステムが外部ソースからコンテンツを取得する場合、攻撃者はそのコンテンツに悪意のある命令を埋め込むことができます。LLMはその命令を実行し、データ漏洩や不正なアクションにつながる可能性があります。しかし、ますます見落とされているリスクはAI生成コードです—開発者はジュニア開発者のプルリクエストに適用するのと同じ精査なしにCopilotの出力を信頼しています。
Vibeコーディングとは、主にAIコーディングアシスタント—Cursor、GitHub Copilot、Claude Code—を通じてソフトウェアを構築することです。コードは素早く出荷されますが、リスクを伴います：プロンプトテンプレート内のハードコードされた秘密情報、安全でないAPIデフォルト、欠落した入力検証、過度に寛容な設定。AIアシスタントは機能性を最適化し、セキュリティではありません。AI生成リポジトリを監査して、AIが見落としたものを見つけます。
エージェントチェーン全体の脅威モデリングを行います—MCPツールアクセス、マルチエージェント通信、意思決定境界。テストはツール悪用シナリオ、ツールレスポンス経由のデータ流出、ツール出力経由のプロンプトインジェクション、権限エスカレーション、不正アクションをカバーします。自律的に行動できるシステムのペネトレーションテストと考えてください。
npmやPyPIを襲ったのと同じサプライチェーン攻撃がAIにも来ています。Hugging Face上の汚染モデル、改ざんされたトレーニングデータセット、悪意あるAIライブラリ依存関係は現実の脅威です。モデルの来歴を検証し、データセットの整合性を検証し、スタック内のすべてのAI依存関係を精査します—1つの侵害されたモデルが下流のすべてを損なう可能性があるからです。
合意されたスコープとロールバック手順を持つ制御されたレッドチームテストを使用します。可能な限りステージング環境でテストを行います。本番テストでは、実際の害を与えずに脆弱性を調査する技術を使用します—倫理的ハッキングと同様ですが、4つの柱すべてにわたるAI固有の脅威に対するものです。
AIであれそうでなくても、完全にセキュアなシステムはありません。目標は4つの柱すべてにわたる多層防御です：LLMガードレール、コードレビューポリシー、エージェントアクセスコントロール、サプライチェーン検証。一つが失敗しても他がカバーする複数の保護層。あなたのリスクプロファイルに適したセキュリティの達成をお手伝いします—理論的な完璧ではありません。
このサービスがあなたの具体的な課題にどのように対処し、実際の結果をもたらすことができるか話し合いましょう。