研究・論文 AIエージェントの正解は証拠にならない｜研究解説
AIエージェントに業務を任せるとき、「正しい結果を出したか」だけで評価すると組織としては危ういと指摘する査読前論文を、情シスの実務目線で解説します。権限・完了証拠・陳腐化という3つの落とし穴と、実験結果の限界まで。
研究・論文
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研究・論文 AI-OCRが読めない欄を推測｜身分証の関係漏えい研究
身分証を読むAIが、画像に写っていない欄まで学習時に覚えた項目の関係から推測して出力する「関係漏えい」を指摘した研究が公開。氏名と証明書番号がまとめて漏れる仕組みと、AI-OCR/eKYC利用時にベンダーへ確認すべき点を実務者向けに整理します。
研究・論文 プロンプトインジェクションの死角「状態汚染」攻撃
AIエージェントへの攻撃は「命令の埋め込み」だけではありません。NVIDIAの査読前論文が示す「状態汚染攻撃」は、命令を一切書かず数値を偽るだけで既存ガードレールをすり抜けます。成功率84.7％の実験結果と、情シスの確認事項を解説します。
研究・論文 AIトリアージの保証は「何もしない」でも達成｜研究解説
「誤判定率は5%以下を保証」というAIトリアージの謳い文句は、1件も自動処理しなければ100%達成できてしまう。この構造的な空虚さを指摘し、実験で再現した査読前論文を、製品評価の観点から読み解きます。
研究・論文 プライバシーポリシーと実装の不整合、290論文が示す急所
プライバシーポリシーの記述と、アプリやサイトが実際に送信しているデータの食い違いをどう検知するか。NDSS 2027採録のSoK論文が290本の研究を整理しました。外部送信規律や令和8年改正個人情報保護法を踏まえ、情シス目線で読み解きます。
研究・論文 Pythonの.pyc、ソース検査を素通りする実態
Pythonは.pycだけでも実行できます。PyPIの約104万成果物を調べた査読前研究で、28,193個がソースを伴わない.pycでした。ソースだけ見るスキャンでは中身が見えない「検査と実行のギャップ」と、情シスが今できる確認方法を整理します。
研究・論文 プロンプトインジェクションはSSRFに化ける｜研究解説
LLMを組み込んだWebアプリでは、プロンプトインジェクションがSSRFやSQLiなど古典的脆弱性への新しい侵入経路になる。そう整理した査読前の研究を、7モデル×5シナリオの実験結果と情シスが押さえるべき防御の優先順位とあわせて解説します。
研究・論文 AIの確信度は信用できない 監視の穴を示す研究
AIは文脈の異常に内部では気づいているのに、最終的な誤答は予測できない――2026年7月公開の査読前論文がそう示しました。検知AUROC0.98超に対し失敗予測は偶然水準。自己申告の確信度を監視に使う危うさを整理します。
研究・論文 AIエージェントのメモリ干渉｜記憶が更新されない罠
AIエージェントの長期記憶は、新しい情報を入れても上書きされないことがある。arXivの査読前論文が示した「メモリ干渉」の構造と、社内AI運用で情シスが備えるべき点を解説します。
研究・論文 攻撃チェーン自動生成、細かい表現は不要か｜研究解説
攻撃チェーンを自動生成するAI計画の研究です。ATT&CK技術を記号表現に落とす際の「粒度」を9分類と5分類で比べたところ、16手法中81.3%で結果は同一でした。査読前の研究ですが、攻撃シミュレーション自動化ツールを見極めたい情シスに示唆があります。
研究・論文 GUIエージェントのガードレール、説得で崩れる
画面を操作するGUIエージェントに「危険な操作はするな」と1行書くだけで攻撃成功率は最大約40ポイント下がる。ただし単発の依頼に限る話でした。4ターンの段階的な説得で防御が押し戻されることを示した査読前研究を、情シス目線で読み解きます。
研究・論文 MCPサーバ91.8%が認証なし｜研究解説
インターネットに公開されたMCPサーバ414台を実際に検査した査読前研究を解説します。91.8%がOAuth認証なし、687のツールが制限なしのシェル実行を露出。情シスが自組織で確認すべき点を整理します。
研究・論文 AI生成文に秘密情報を隠す研究｜検知の限界
LLMが生成する自然な文章に秘密情報を埋め込む「生成型テキストステガノグラフィ」の査読前研究を解説。受信側で100%復元できるようになった意味と、平文監視やDLPでは見つけられない情報持ち出し経路について、情シスの実務目線で整理します。
研究・論文 プロンプトインジェクション検知、AI内部信号の研究
AIエージェントは間接プロンプトインジェクションに「内部では気づいている」——2026年8月公開の査読前論文がそう示しました。検知精度AUROC90%超という結果と、情シスが押さえるべき前提条件・限界を整理します。
研究・論文 マルチエージェント化で攻撃面が拡大｜研究解説
AIエージェントを1体から複数体の分業構成に変えるだけで、単体では成立しない攻撃が通る——arXivの査読前研究「From Monoliths to Swarms」を、情シスの実務目線で読み解きます。