AIシステムは従来のセキュリティでは見えない脅威に直面しています：プロンプトインジェクション、データポイズニング、モデル窃盗、敵対的攻撃。シャドーAI — 未検証のモデル、セキュリティ保護されていないエージェントツール、隠れた脆弱性を持つAI生成コード — がセキュリティチームのマッピング速度を超えて攻撃面を拡大しています。SECURE-AIフレームワーク 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、バイブコーディングされたソフトウェア、エージェント型システム、AIサプライチェーン。AI生成コードのセキュリティに特化した210ルールの静的解析スキャナーであるAchilles AIを構築した人物によって設計されました。
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ます。新しい手法が毎週出現しています。従来のWAFはこれらの攻撃を検知すらしません。シャドーAIがセキュリティチームがマッピングしていないベクターを生み出します。
開発者は日常的にCursor、Copilot、Claude Codeを使用しています。AI生成コードのすべての行が、誰もレビューしていない潜在的な脆弱性です。従来のSASTツールはAI固有のパターンを見逃します — ハルシネーションによるライブラリ呼び出し、安全でないデフォルト設定、プロンプトテンプレート内のハードコードされたシークレット。
ツールアクセスを持つ自律エージェントは、データの窃取、権限の昇格、不正なアクションの実行に操作される可能性があります。データベースアクセスを持つ侵害されたエージェントは、検知前に不可逆的な損害を引き起こす可能性があります。
AIサプライチェーンは未検証です。Hugging Face上のポイズニングされたモデル、改ざん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り込みます。npmやPyPIを襲ったのと同じサプライチェーン攻撃が、今やAIの依存関係をターゲットにしています。
AI攻撃面全体をカバーする4本柱のセキュリティ。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、バイブコーディングされたリポジトリ、エージェントのツールチェーン、モデル/データのサプライチェーン依存関係。
すべてのベクターをレッドチーム。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昇格。モデルとデータセットの来歴チェック。
すべての柱にわたる多層防御：LLMの入出力ガードレール、AIアシスタントの安全なコーディングポリシー、エージェントの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、サプライチェーンの整合性ドリフトの追跡。
AI攻撃面全体をカバーする4本柱のAIセキュリティアプローチ。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る攻撃テストと防御強化を組み合わせます。
本番にLLMをデプロイしている、開発者が日常的に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方。AIスタック全体の脆弱性を攻撃者が悪用する前に発見したい方。一般的なペネトレーションテストではなく、専門的なAIセキュリティの専門知識が必要な方。
従来のペネトレーションテストはAI固有の攻撃ベクターをカバーしません。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の抽出、敵対的入力、エージェントのツール悪用、AIサプライチェーンのポイズニングはすべて専門的な専門知識が必要です。SECURE-AIフレームワークは、従来のセキュリティとLLMの内部構造、エージェント型アーキテクチャ、AI固有の脅威の深い理解を組み合わせます。
取得したデータを通じた間接的プロンプトインジェクション。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ある指示を埋め込むことができます。LLMはそれらの指示を実行し、データの漏洩や不正なアクションを引き起こす可能性があります。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与えるのと同じ精査をCopilotの出力に与えずに信頼しています。
バイブコーディングとは、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を意味します。コードは速く出荷されますが、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シークレット、安全でないAPIデフォルト設定、欠落した入力バリデーション、過度に許容的な設定。AIアシスタントはセキュリティではなく機能性に最適化します。バイブコーディングされたリポジトリを監査して、AIが見逃したものを発見します。
エージェントチェーン全体の脅威モデルを作成します — MCPツールアクセス、マルチエージェント通信、意思決定の境界。テストはツール悪用シナリオ、ツール応答を通じたデータ窃取、ツール出力を通じたプロンプトインジェクション、権限昇格、不正な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に対する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上のポイズニングされたモデル、改ざんされたトレーニングデータセット、悪意あるAIライブラリの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 — 一つの侵害されたモデルがダウンストリーム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による制御されたレッドチームテストを使用します。可能な場合、ステージング環境でテストを行います。本番テストでは、4つの柱すべてにわたるAI固有の脅威に対する倫理的ハッキングと同様に、実際の損害を引き起こすことなく脆弱性を調査する手法を使用します。
完全に安全なシステムは存在しません — AIであろうとなかろうと。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脅威をキャッチする複数の保護レイヤー。お客様のリスクプロファイルに適したセキュリティの達成を支援します。理論的な完璧さではなく。
このサービスがお客様の具体的な課題にどう対処し、実際の成果を生み出すかを話し合いましょう。