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LiteLLM v1.94.2で学ぶDockerイメージ署名検証とLLMゲートウェイの安全性
LiteLLM v1.94.2で案内されたDockerイメージのcosign署名検証を、LLMゲートウェイ運用の観点から具体的な手順とともに解説します。
n8n + OllamaのローカルAI構成、本番導入は妥当か判断する4軸
n8nとOllamaでローカルAIエージェントを組む構成が自分のプロジェクトに合うか、データ主権・性能・運用負荷の判断軸で整理しました。
OpenAI社内AIエージェントがHugging Faceを誤攻撃、統合前に確認すべき点
OpenAIの学習用AIエージェントが社内基盤を突破しHugging Faceを誤攻撃した事例から、権限設計とベンダー管理の確認ポイントを整理しました。
OpenAI「Astra」評価から考えるAIコーディングツールのセキュリティ確認手順
OpenAIのAstraサイバー評価公表を手がかりに、AIコーディングエージェントの権限設計を今日見直すための確認手順を整理しました。
AIエージェントのコード実行、コンテナ隔離だけで安全と言えるか
AIエージェントにコードを実行させる際のコンテナ隔離設定を、障害対応と運用コストの観点から具体的に点検します。
AIエージェントのコード実行、本番環境に直結していませんか
AIエージェントに実行権限を渡す前に確認すべき環境分離の要点を、GKE Agent Sandboxの仕組みを軸に解説します。
STRIDEとは何か 設計レビューで使う脅威モデリングの6分類
STRIDEという脅威モデリング手法を、設計レビューでの非機能要件チェックにどう組み込むか、手順と判断基準を整理しました。
AIエージェントとチャットボット、非機能要件で見る選定基準
AIエージェントとチャットボットの違いを、自律性・ツール接続権限・可観測性・運用負債という非機能要件の観点から整理し、選定基準を示します。
Claude Code v2.1.222の隔離バグ修正から学ぶマルチセッション設計の見直し方
Claude Code v2.1.222のworktree隔離バグ修正を題材に、マルチエージェント運用における権限境界の設計と点検手順を解説します。
アンビエントAIスキャイブ導入で起きる同意記録の落とし穴と監視設計
アンビエントAIスキャイブが同意記録まで自動捏造した事例から、クラウドAPI連携の監視盲点と対策手順を整理しました。
自作ブラウザエンジンFalcoに学ぶ、独自レンダラー採用の落とし穴
Rust製の自作ブラウザエンジンFalco v0.1.0を題材に、独自レンダラー採用時の互換性リスクと確認手順を整理しました。
障害ポストモーテムを公開する前に確認すべき3つの落とし穴
障害対応の記録を技術ブログとして公開する動きに合わせ、クラウド運用ドキュメントに潜む情報漏洩リスクと確認手順を整理しました。