※本記事は2026年7月公開のWeb記事をもとに再編集しています。掲載内容は公開日時点の情報です。アプリ前段監視・対応出典［ AIを守る ］自社で使う／公開する AI アプリに、入力段階の防御を置くAI利用と攻撃兆候を観測し、事故時に止めて戻せる体制を持つ［ AIを見張る ］CATEGORY 04 CATEGORY 05 CATEGORY 04CATEGORY 0515次ページで、AIセキュリティの製品を5つのカテゴリーに分けてご紹介守る見張るこの連載の趣旨について※１ ： Zscaler「ThreatLabz ���� AI Security Report」── AI/ML トラフィックを生成するアプリケーションは 3,400超（前年比約4倍） ｜ zscaler.com※� ： IPA「情報セキュリティ10大脅威 2026」── 「AI の利用をめぐるサイバーリスク」が組織編3位に初選出｜ ipa.go.jp※� : Cloud Security Alliance「The Collapsing Exploit Window」── 公開から悪用までのウィンドウが月単位→ 日単位 → 時間単位へ圧縮。Synack「���� State of Vulnerabilities Report」も、AI時代に公開から悪用までの時間が圧縮されていると説明 ｜cloudsecurityalliance.org／go.synack.com※� ： Anthropic「Disrupting the first reported AI-orchestrated cyber espionage campaign」（2025年11月13日）── 約30組織を標的、攻撃工程の 80～90%をAIが実行 ｜ anthropic.com※� : OWASP「Top �� for LLM Applications ����」── LLM��: Prompt Injection ｜ owasp.org※6 : アクセンチュア「サイバーセキュリティ・レジリエンスの現状2025」（2025年7月）── 防御態勢が整う組織は世界��%、日本�% ｜ newsroom.accenture.jp※� : JIPDEC／ITR「企業IT利活用動向調査2025」（2025年3月）── 生成AIを全社利用する企業の59.9%が機密情報の入力・漏えいを懸念 ｜ jipdec.or.jpネットワールドでは、AIサービスの利用状況と端末環境の整理、適切なサブスクリプションと導入構成の選定、検知後の運用設計を支援します。 まずはお気軽にお問い合わせください。※生成AIの技術躍進は目まぐるしく、同時にセキュリティの分野も変化していくことが予測されます。 そのため、今後の技術や市場の動向に応じて定義を見直す場合は、誌面にて解説とともにご案内してまいります。がAIには命令として解釈される余地があり、OWASPはこれ（プロンプトインジェクション）をLLMアプリの脅威の1位に置いています※�。詳しくは、本シリーズの個別記事で扱います。▶ 「自社にはまだ早い」と 思っていませんか？Accenture の世界調査では、AI時代のサイバー脅威に対して防御態勢が整っている組織は、10社に1社でした。日本に限ると、8% まで下がります※�。リスクに気づいていないわけではありません。JIPDEC／ITRの国内調査では、生成AI を全社利用している企業の59.9%が、機密情報や個人情報の入力・外部漏えいを最上位のリスクに挙げています※�。気づいているのに、備えが追いついていない。多くの企業の現在地はここです。「うちはまだAIをそこまで使っていない」と感じている会社もあるかもしれません。しかし、使っていないのではなく、見えていないだけかもしれません。▶ 「ネットワールドAIセキュリティ最 前線」連載にあたりこれまでの5つの質問のうち、答えに詰まったも▶ 攻撃者があなたよりも先にAIを 使いこなしている、と考えたことは ありますか？守る側がAIの導入を検討している間に、攻撃側はすでに実戦で使っています。IPAの「情報セキュリティ10大脅威2026」では、「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が組織編の3位に初めて選出されました※�。AIの悪用による攻撃の容易化や手口の巧妙化は、すでに企業が向き合うべき脅威として扱われています。スピードも変わりました。脆弱性が公開されてから悪用されるまでの時間は、月単位から日単位、さらに時間単位へと縮まっているという分析が出ています※�。人手でログを追いかける体制が前提にしてきた「猶予」は、なくなりつつあります。象徴的なのは、2025年11月にAnthropic 社が公表した事例です。国家支援の攻撃グループがAIを助言役ではなく実行役として使い、約30の組織を標的にした攻撃工程の80～90%をAIが担っていました※�。偵察、攻撃コードの作成、データの持ち出しまでが含まれます。この事例は、AIが攻撃の補助役ではなく、実行役になり得る段階に入ったことを示しています。なお、AIそのものも新しい攻撃対象になります。外部から与えられたデータのはあったでしょうか。あったとすれば、それが「次にやること」のヒントとなります。今号より始まった本連載では、こちらの5つの領域をテーマに、1本ずつ掘り下げていきます。順番は固定しません。まずはお客さまの課題に近いところから読めるよう、各記事は独立して読める構成とします。AIを業務に取り入れる動きが広がる一方で、自社がAIに何を渡し、何を任せているかを正確に把握できている企業は多くありません。利便性が先に立ち、守りの整備は後回しになりがちです。本連載は「AIを脅威から守る」視点から、企業が向き合うべき論点を一つずつ整理します。序章となる本記事では、まず5つの質問で自社の現在地を確かめてみてください。答えに詰まった質問が、最初に手を付けるべき領域を示します。前号「RSAC ���� Conference」レポートでお伝えした通り、AIは攻守の前提を変えつつあります。「自社は何から守るべきか？」をテーマに本連載は、企業が向き合うべきAIセキュリティの論点を毎号ひとつずつ整理し、判断の手がかりをお届けしてまいります。
元のページ ../index.html#15