研究・論文 LLMガードレールの限界：安全性トリレンマ論文を読む
LLMの安全対策を「プロンプトと会話履歴」だけで判断する仕組みは、攻撃者に同じ文脈を模倣されると原理的に破られる。査読前の研究が示した「安全性トリレンマ」を、社内での生成AI利用という実務の視点から読み解きます。
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研究・論文 AI画像の電子透かしは回転で消える｜研究解説
AI生成画像の電子透かしは、画像を回転させるだけで読み取れなくなります。これを追加学習なしで補正する査読前研究AnchorMarkと、2026年8月2日適用のEU AI Act第50条を情シス視点で整理します。
研究・論文 AI生成の業務自動化スクリプト、9本全てに脆弱性
ChatGPT・Copilot・Geminiに同じ指示で業務自動化スクリプトを書かせたところ、9本全てに悪用可能な脆弱性が見つかりました。査読前研究が示す「モデル選びでは解決しない」リスクと、情シスが取るべき現実解を解説します。
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 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 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 LLMジェイルブレイク、日本語は英語より通りやすい
LLMの安全対策は言語をまたぐと崩れます。18言語を検証した査読前研究「Minionese」は、英語で拒否される有害要求が日本語やローマ字表記だと通ってしまう実態を示しました。社内AI活用の前提が変わります。
研究・論文 LLMサプライチェーンの脆弱性529件を分析｜研究を解説
LLM基盤を支えるOSSの脆弱性529件を実証分析した研究を解説。公開LLMサービスの45.6%が悪用可能な脆弱性の影響下に。被害が偏るOllama・Open-WebUI・Difyの実態と、情シスがまず取り組むべき棚卸しの勘所を実務目線で整理します。
研究・論文 機械アンラーニングとは？AIの削除権と実務課題
学習済みAIモデルから特定データの影響だけを消す「機械アンラーニング」。削除要求・著作権・個人情報への対応として注目される技術の到達点と限界を、ACL Findings 2026採録のサーベイ論文をもとに情シス目線で整理します。
研究・論文 生成AIコードの脆弱性を「重み操作」で減らす研究
AIが書くコードは動いても脆弱なことが多い——この課題に「モデルの重みを足し引きする」task vectorで挑む査読前研究SecVecCoderを、情シス実務者向けに噛み砕いて解説します。
研究・論文 生成AI×連合学習で侵入検知(IDS)はどう変わるか
生成AIと連合学習(FL)を侵入検知システム(IDS)に応用する研究動向を整理した査読前サーベイ論文を、情シスの実務目線で読み解きます。何が期待でき、どこに落とし穴があるのかを解説します。
研究・論文 生成AIによる身分証偽造、eKYC本人確認の限界を研究に学ぶ
生成AIで身分証の偽造・改ざんが容易になり、eKYCの本人確認をどう守るかが論点です。最新のサーベイ論文（査読前）を基に、攻撃の3類型と検出の限界、2027年の犯収法改正を踏まえた情シスの備えを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対策の隠れた代償
LLMへのプロンプトインジェクション対策は「安全性を上げるほど翻訳や文書編集の正確さが落ちる」という二律背反を抱える。査読前の研究論文SecFidが示した知見と、生成AIを社内導入する情シスが押さえるべき評価の視点を実務目線で解説します。
研究・論文 プロンプトインジェクションは画像・音声でも 査読前研究の警鐘
LLMを組み込んだロボットを、カメラ画像・音声・LiDARといったセンサー経由で乗っ取れることを示した査読前研究「RIPA」を解説します。プロンプトインジェクションはテキスト入力欄だけの問題ではない――AIエージェントを業務に取り込む情シスが今押さえるべき論点を整理します。