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。
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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。
研究・論文 アプリのプライバシー表示は正確か｜研究が暴く不一致
Androidアプリの「プライバシーポリシー」と「データセーフティ表示」がしばしば食い違うことを、6,051本のアプリを調べた研究が示しました。ストアの表示だけを信じるアプリ審査の危うさと、情シスが取るべき現実的な対応を解説します。
研究・論文 軽量EDRの研究「SafeGuard」 中小組織の現実解か
商用EDRは高価で運用も重い——その前提に正面から挑んだ査読前の研究「SafeGuard」を、情シス実務者の視点で読み解きます。何ができて何ができないのか、自社の判断材料になる論点を整理しました。
研究・論文 プロンプト注入を因果で防ぐ研究「ARGUS」
AIエージェントを狙う「文脈依存型」のプロンプトインジェクションを、行動の因果的な裏付けを検証して防ぐ研究「ARGUS」を情シス実務者向けに解説します。攻撃成功率28.8%→3.8%という結果と、その限界を整理します。
研究・論文 AIエージェントのセキュリティ―専門家30人が挙げた4大課題
自律的に動く「AIエージェント」の普及で、従来のセキュリティ・プライバシーの前提が崩れつつあります。約30名の専門家がまとめた査読前の論文が示す4つの大きな課題を、情シス実務者の視点で噛み砕いて解説します。
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。