研究・論文 LLMエージェントを監査可能にする設計｜研究解説
企業のLLMエージェントを「プロンプト頼み」から脱却させ、監査・再現・検証を可能にする設計手法「ハーネスエンジニアリング」を提案した査読前研究を、情シス視点で解説します。導入判断とガバナンスの勘所を整理しました。
AIエージェント
研究・論文 
研究・論文 AIエージェントの実行時防御「トークンフロー監査」とは
常時稼働するAIエージェントを狙う攻撃を、コンポーネント間で流れる自然言語トークンを実行前に監査して止める「Token-Flow Firewall」の査読前研究を、情シス実務者向けに噛み砕いて解説します。
研究・論文 AIエージェントを狙うプロンプトインジェクション対策研究
AIエージェントが読み込んだWebページの隠し命令に乗っ取られる「クロスサイト・プロンプトインジェクション」。この攻撃を機械的に封じ込める研究Prismata（査読前）を、情シス目線で解説します。
研究・論文 AIエージェントの範囲外実行を防ぐ研究「ScopeJudge」
セキュリティ業務を担うAIエージェントの「範囲外のツール実行」を、安価なLLMが実行前に検査して止める――そんな手法ScopeJudgeの査読前論文を、情シス実務者の視点で読み解きます。
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エージェントの記憶汚染攻撃とは 研究論文を解説
長期記憶を持つLLMエージェントに悪意ある「記憶」を仕込む攻撃GhostWriterを、査読前の研究論文をもとに情シス向けに解説します。約98%の注入成功率という結果と、社内でAIエージェント導入を検討する際の注意点を整理します。
研究・論文 LLMでAPT攻撃を追跡する研究「Minos」を読む
APT攻撃の事後追跡をLLMの多エージェントで自動化する査読前研究「Minos」を、情シス実務者の視点で解説。何が新しく、SOC運用に何を意味し、どこに限界があるかを整理します。
研究・論文 スマホAIエージェントの新攻撃面 VLMを騙す7つの手口
スマホ画面を見て自律操作するVLMベースのAIエージェントに、権限なしで乗っ取り・任意コマンド実行を許す新たな攻撃面があると指摘した査読前論文を、情シス実務者向けに噛み砕いて解説します。
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 HauntAttackが示す推論AI（LRM）の脆弱性と企業対策
推論特化型AI（LRM）を狙う攻撃「HauntAttack」が公開。安全機能を持つ11モデルで平均70%の攻撃成功率を記録。社内AIツール導入を進める情シスが押さえるべきリスクと対応策を整理した（査読前研究）。
研究・論文 AIエージェントが業務を担う時代のポリシー強制技術とは
LLMエージェントが社内ファイルやAPIを自律操作する今、動作ポリシーを技術的に強制する仕組みが求められている。ソウル国立大の研究VIGILは実行時ポリシー強制で95%超の違反検出率を実現（査読前プレプリント）。情シスが今確認すべき視点を解説する。
研究・論文 AIエージェントを実行時に統制する「義務ポリシー」とは
自律的に動くAIエージェントを、認可だけでなく「義務」も含めて実行時に統制する研究を実務者目線で解説。LLMの外側でポリシーを評価する考え方と、OWASPやIPA指針との接続点を整理します（査読前の研究）。
研究・論文 AIエージェントのセキュリティ脅威｜長期自律AIの論文解説
自律的に動くAIエージェント特有のセキュリティ脅威を、長期稼働(ロングホライズン)エージェントを分析した査読前の研究論文をもとに、情シス実務者の目線で整理。メモリポイズニング・目標ハイジャック・ツール悪用など、従来のLLMとは異なるリスクと、いま現場が押さえるべき備えを解説します。
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。
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。