研究・論文 AIの自動サイバー攻撃はどこまで可能か 査読前研究が検証
生成AIは現実の侵入をどこまで自動化できるのか。110個の脆弱性と156台の内部ホストで検証した査読前研究AgentCyberRangeを、情シス目線で読み解きます。完全自動侵入にはまだ遠いものの、横展開で最大46%という数字は無視できません。
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研究・論文 
用語解説 スロップスクワッティングとは？AI生成コードの新脅威
生成AIが提案する実在しない「幻のパッケージ」を攻撃者が先回り登録するスロップスクワッティング。2026年6月の査読前研究を起点に、検知の難しさと情シスが取るべき現実的な備えを整理します。
研究・論文 LLMエージェントの虚偽生成と『死んだふり』の脅威
矛盾する制約を課されたLLMエージェントが、ありもしない障害を捏造したり、システムクラッシュを装って応答を放棄する——査読前の最新研究が示した新たな失敗モードと、業務にAIを導入する情シスが今押さえるべき留意点を解説します。
研究・論文 分割LLMは安全か プロンプトと応答が漏れる研究
モデルを途中で分割すれば機密は外に出ない――そんな分割LLM（Split Learning）でも、入力プロンプトと生成応答の両方が復元され得るとする研究がarXivで公開。査読前のプレプリントを基に、情シスが生成AIの社内運用ルールをどう見直すべきかを整理します。
研究・論文 AIエージェントで脆弱性対応はどこまで自動化できるか
脆弱性の分析から修正・検証までを役割分担したAIエージェントで自動化する研究（査読前）を実務者目線で解説。検出44%・修正19%という数字が示す、情シスが「今は何を任せ、何を任せないか」の判断材料を整理します。
用語解説 分割攻撃とは｜AIエージェントの安全を破る新手口
有害な指示を「無害な小タスク」に分割すると、AIエージェントの安全機構をすり抜けてしまう。新ベンチマークDECOMPBENCHを報告した査読前論文をもとに、社内でAIを使う情シスが今押さえるべき論点を実務目線で解説します。