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。
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研究・論文 LLMエージェントの隠れ共謀：検知不能な秘密通信の研究
AIエージェントがツール利用で「検知できない秘密通信」を作れるとする査読前研究を紹介。複数AIの平文監視だけでは共謀やデータ持ち出しを防げない可能性と、情シスが今から備えるべき論点を実務目線で整理します。
研究・論文 LLMエージェントが「知りすぎる」問題：プライバシー漏洩の経路と対策
LLMエージェントは業務効率化の強力なツールだが、クエリ・メモリ・ツール呼び出しなど5つの経路から機密データが漏洩しうる。情シス担当者が把握すべきリスクの全体像と対策の方向性を解説。
研究・論文 マルチエージェントAIをどう守るか リスク評価と防御強化
複数のAIエージェントが連携するマルチエージェント／GISシステムのセキュリティを扱う査読前研究を解説。攻撃者役LLMによるレッドチーミングとプロンプト強化で、機能を保ったまま堅牢化する手法と、情シスがエージェンティックAI導入時に押さえる勘所を整理します。