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。
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研究・論文 パスワード再設定をLLMで安全に｜査読前研究を解説
強制的なパスワード変更で、利用者は元のパスワードの安易な派生形を作りがち。LLMで「意味は近いが字面は無関係」な候補を提示するMindReaderの査読前研究を、情シスの実務目線で読み解きます。
研究・論文 AI型NIDSの検知理由を説明する研究とSOC実務
ディープラーニング型の侵入検知（NIDS）が出すアラートを、SOC分析者が理解できる形で説明する研究「EXP-SEC」を実務者向けに解説します。ブラックボックス検知の何が現場の負担で、説明可能AIがどこまで助けになるのか、査読前の研究として限界も含めて整理します。
研究・論文 OAuth認証の落とし穴──なりすましを生む実装ミスとは
OAuthをログイン（認証）に流用する実装ミスは、なりすましを招きます。WeChat等のミニプログラム4.7万件を解析した最新研究(査読前)を手がかりに、認証と認可の違い、情シスが自社のSSO・ソーシャルログイン連携で確認すべき勘所を実務目線で整理します。
研究・論文 AIエージェントのセキュリティ 研究が示す4つの弱点
常時稼働するAIエージェントのSkillやPluginが新たな攻撃面になることを示した査読前の研究を、情シス実務者向けに解説。悪意あるPluginは検証で成功率100%という結果も。4つの攻撃面と、IPAの公的指針を踏まえた対策の考え方を整理します。
研究・論文 AI生成PowerShellマルウェア、実物と酷似する研究
オープンウェイトのLLMが生成したPowerShellマルウェアが、実在マルウェアとOSレベルの挙動で中央値84.5%一致という査読前研究を紹介。情シスが今から備えるべき点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完全防御は数学的に不可能—情シスの現実解
現行のLLMアーキテクチャではプロンプトインジェクションの完全防御が数学的に不可能——arXivの新論文がこう証明しました。LLMを業務活用する情シス担当者が知るべき理由と、現実的な対策を解説します。