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。
LLM
研究・論文 
研究・論文 LLMのリバースエンジニアリング能力は測れるか
LLMがマルウェア解析やリバースエンジニアリングに使われ始めた一方、その実力を公平に測るのは難しい。査読前論文REFORGEを手掛かりに、能力測定の落とし穴と情シスが誇大主張に振り回されないための視点を整理します。
研究・論文 LLMジェイルブレイクの内部メカニズムを解く研究
生成AIの「ジェイルブレイク（安全機能の回避）」が、モデル内部で具体的に何を起こしているのかを可視化した査読前研究を、情シス目線でかみ砕きます。安全機能の抑制という発見と、社内AI活用における実務的な留意点を整理します。
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 LLMベースのIDSは安全か｜敵対的サンプル攻撃の研究
LLMを侵入検知に使う動きが広がるなか、限られた改変だけで検知を回避できると示す査読前研究をご紹介します。情シスがAI型検知製品を評価する際の留意点を、公的指針とあわせて実務目線で整理します。
研究・論文 AIエージェント型クローラーへの対抗策を探る研究
LLMエージェント型クローラーは従来のアクセス制御を素通りします。人間には読めるまま、AIが要約すると情報が壊れる保護手法を提案した査読前の研究を、情シスの視点で読み解きます。
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 RAGポイズニングとは？AIエージェントを乗っ取る攻撃
社内のAI検索やエージェントで使われるRAGを、外部に置いた文書だけで乗っ取る攻撃手法「KidnapRAG」の査読前研究を、情シス実務者向けに解説します。仕組み・実務への影響・今すぐ押さえるべき公的指針をまとめました。
研究・論文 スローダウン攻撃とは：推論AIを狙う新たな脅威
推論するAIをわざと「考えすぎ」に陥らせ、応答を極端に遅らせるスローダウン攻撃。査読前の新研究では、現実世界に置いた文字だけで最大約7倍の遅延が起きました。情シスが知っておくべき新しい可用性リスクを解説します。
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 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 LLMのバックドアは消せるか AIサプライチェーンの新論点
LLMに隠れた引き金で悪意ある挙動を仕込む「バックドア攻撃」。それを再学習せず除去する査読前研究をもとに、情シスが押さえるべきAIサプライチェーンリスクと公的指針を実務目線で整理します。
研究・論文 LLM微調整に潜む情報漏洩リスク 査読前研究で読み解く
脆弱性スキャン結果など社内データでLLMを微調整すると、ネットワーク構成が「記憶」され漏れる恐れがあります。査読前研究の知見から、差分プライバシーや仮名化の効果と限界、情シスが取るべき構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。