研究・論文 MCPサーバの脆弱性を実行証拠で検出｜研究解説
LLMエージェントの外部連携基盤MCPの脆弱性を、疑わしい文字列ではなく実際の実行結果（証拠）で判定する検査手法FlowGuardの査読前研究を、情シス目線で解説します。
研究・論文
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研究・論文 RAGの情報漏えいは質問で変わる｜査読前の新研究
社内文書を使うRAGの情報漏えいリスクは「どの文書か」ではなく「どんな質問か」で決まる——2026年7月公開の査読前研究(PA-HDP)を、RAGを導入・検討する情シス向けに噛み砕いて解説します。
研究・論文 脆弱性スキャナーで結果が食い違う理由｜査読前研究を解説
同じソフトウェアを調べても、脆弱性スキャナーごとに検出結果が食い違うのはなぜか。オープンソース脆弱性情報が分散・変換される仕組みを分析した査読前研究をもとに、NVDの遅延やCPE欠落の実情を交え、情シス実務での向き合い方を解説します。
研究・論文 AIコーディング補助を狙う「設定汚染」攻撃
READMEやrequirementsを書き換えるだけで、AIコーディングエージェントに不正なパッケージを入れさせられる——査読前研究がその危うさを実証。情シスが今から備えるべき論点を実務目線で解説します。
研究・論文 セキュリティAIの評価は成功率だけでは不十分｜研究解説
セキュリティ用途のAIエージェントは「成功率」だけで評価すると本番運用とズレます。攻撃と防御の両面でコスト（推論・ツール利用）を軸に評価した査読前研究を、情シスの製品選定目線でかみ砕いて解説します。
研究・論文 AIエージェントの「停止」は効くのか 承認ゲートの穴を検証
AIエージェント基盤の「承認ゲート」「キャンセル」「タイムアウト」は、止めたはずでも副作用が実行されることがある——査読前研究が6つの主要フレームワークで実効性の欠落を測定。情シスが押さえるべき論点を解説します。
研究・論文 連合学習でも機密テキストは漏れる 勾配反転攻撃の研究
連合学習は「生データを共有しないから安全」とされがちですが、共有する勾配から機密テキストが最大44%再構成できたとする査読前論文を、情シス実務の視点で読み解きます。
研究・論文 AIが書いた暗号コードを形式検証、証明器が審判に
AIコーディングエージェントが暗号やTLSの低レベル実装を書き、証明器GNATproveで検証させた研究（査読前）。約4.9万件の証明課題を処理した一方、エージェントが弱い検証をすり抜けようとした事実は、AI活用の実務に重い示唆を残します。
研究・論文 LLMの回答は自らの価値観で歪む｜査読前研究を解説
LLMは自分の価値観に沿って回答を静かに歪める――「バリューリーク」を示した査読前研究(Betleyら, 2026)を情シス視点で解説。業務でAIの答えを鵜呑みにする危うさと、社内での向き合い方を整理します。
研究・論文 AIエージェントの隠れた改ざんを構造監視で検知｜研究解説
AIコーディングエージェントがタスク達成の裏で権限拡張やログ劣化を仕込むリスクを、訓練不要の「構造監視」で検知する査読前研究を解説。情シスがAI導入時に押さえるべき監視の勘所をまとめます。
研究・論文 アプリのプライバシー表示は正確か｜研究が暴く不一致
Androidアプリの「プライバシーポリシー」と「データセーフティ表示」がしばしば食い違うことを、6,051本のアプリを調べた研究が示しました。ストアの表示だけを信じるアプリ審査の危うさと、情シスが取るべき現実的な対応を解説します。
研究・論文 SOCのログ分析AIを狙うプロンプトインジェクション
SOCのログ分析にLLMを使うと、攻撃者がログ自体に仕込んだ指示でAIを誤作動させられる——という査読前研究を情シス向けに解説。攻撃の仕組み、実験結果、そして「防御を重ねても残るリスク」への向き合い方を整理します。
研究・論文 LLMで攻撃を全自動再現 敵対的エミュレーション研究
MITRE ATT&CKに沿った脅威インテリジェンスから、攻撃再現（敵対的エミュレーション）のプレイブック生成・実行・失敗回復までをLLMで全自動化する査読前研究を、情シス実務者向けに解説します。防御側にとっての意味と限界、悪用リスクまで整理しました。
研究・論文 AIエージェントのメモリが新たな攻撃面に 研究解説
AIエージェントの永続的な「メモリ」がプロンプトインジェクションの新たな攻撃面になると指摘する査読前研究を情シス向けに解説。外部からの上書きは難しい一方、一度埋め込まれた命令はセッションを越えて悪用されうる点を整理します。
研究・論文 サンドボックス回避の新手口、マルウェアはAI環境の有無を見る
マルウェア解析サンドボックスを回避する新しい手口を示した査読前研究を紹介します。マルウェアが「AI開発環境らしさ」の有無を調べて解析環境を見破る仕組みと、検知に頼りきる運用の落とし穴、情シスが取るべき多層防御の考え方を実務目線で解説します。