運用中のLLMアプリケーションに向けたAIセキュリティ・レッドチーム活動
攻撃者が実際に試みる手法――脱獄、プロンプト注入、データ抽出、そして闇市場で取引される闇のAIツール――に基づいたAIセキュリティ・レッドチームング。AiFortを活用して、LLMアプリケーションのリリース前にこれらの攻撃に対するテストを実施し、その検証記録としてガバナンス記録を残します。
新たな機会
および新興
のリスク
AI革命が到来し、各組織はAI技術を積極的に導入しています。しかし、この急激な普及に伴い、企業に影響を及ぼす新たな脅威の波も生じています。その結果、各組織は、こうした新たな課題やリスクに効果的に対処するため、新たなセキュリティソリューションを早急に導入する必要があります。
生成AIのリスク
KELAはAIアプリケーションをどのように評価しているのでしょうか？
AiFortは、KELAの知見と高度なAI判定エンジンを活用し、MLOpsおよび生成AIアプリケーション向けに、組織に強力なセキュリティソリューションを提供します。これにより、大規模言語モデル（LLM）を包括的に保護し、進化し続けるAI技術の分野における脅威や脆弱性から守ります。
開発の
な初期段階でリスクを検知する
AiFortの先進的なプラットフォームにより、開発段階の初期から脆弱性を検出することができ、AIモデルの安全な開発と運用を保証します。
生産モデルにおける新たなリスクを発見する
AiFortの継続的な監視機能により、展開済みのモデルに新たな脅威が潜んでいないかを検知し、絶えず変化するリスクに対してモデルの完全性を維持します。
におけるモデルの検証を大規模に実施する
AiFort を使用すれば、AI モデルの検証を迅速かつ徹底的に行うことができ、導入前にモデルがセキュリティと信頼性に関する最高水準を満たしていることを確実に確認できます。
カスタマイズ可能なテストフレームワーク
AiFortは、さまざまな業界、規制、社内ポリシーにまたがり、新興のAIベンダーを導入するためのカスタマイズされたテストを実現し、画一的なアプローチの枠を超えています。
AiFortのソリューション
モデルのセキュリティと性能を向上させるための多角的なアプローチ
AiFortRED
自動化され、AIを活用したレッドチームング
自動化されたレッドチームングツール
LLMの脅威状況の統合
高度なベンチマーク機能
詳細な採点レポート
カスタマイズ可能なテストプラットフォーム
お客様と従業員を守りましょう
AiFortDATA
Kelaのデータレイクは、生成型AIモデルの学習において独自の利点をもたらし、実世界のサイバー脅威に関する豊富なインテリジェンスを提供しています。
CTIの過去および現在のデータへの独自のアクセス権
脅威の文脈化
差し迫った攻撃を検知し、リスクを軽減する
ジェネレーティブAIデータモデルの能力向上
AiFortPROTECT
リアルタイムのAIプロンプトフィルタリングにより、組織がAIリスクを検知し、その影響を軽減できるよう支援します。
発見
検出
回答
AIセキュリティの未来へようこそ。
AiFortへようこそ。
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多様な業界を支援：小売から金融、医療から行政に至るまで、AiFortの汎用性の高いプラットフォームにより、あらゆる業界が安心してAIアプリケーションを導入できるようになり、金銭的損失、コンプライアンス違反、業務の混乱などを未然に防ぎます。
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よくある質問
AIレッドチームとは何ですか？
AIアプリケーションに対して体系的な敵対的テストを実施し、データの漏洩、ルールの無視、あるいは有害な出力の生成を引き起こす可能性のある手法を特定します。AiFortは、実環境で確認された手法を用いて、このプロセスを自動化します。
AiFortではどのような攻撃を検査するのですか？
プロンプトインジェクション、脱獄、データ漏洩、幻覚、有害な出力など、LLMアプリケーションにおけるOWASPトップ10の脅威を、デプロイ前とデプロイ後の両面から網羅しています。
当社のモデルやRAGアプリケーションでも動作しますか？
はい。AiFortでは、APIを通じてホスト型モデル、微調整済みモデル、およびリトリーバル型アプリケーションのテストを行いますが、お客様のスタックに変更を加える必要はありません。
AIセキュリティにおいて、脅威インテリジェンスはなぜ重要なのでしょうか？
攻撃者たちは、アンダーグラウンドで実際に機能する脱獄手法やインジェクション手法を共有しています。AiFortのテストは、そうした情報に基づいて構築されているため、お客様のアプリケーションは、攻撃者が実際に使用している手法に対してテストされます。
結果はどのように提供されますか？
テスト実行ごとに、再現可能な事例と是正措置の指針を含むリスクレポートを作成し、モデル、プロンプト、データが変更されるたびに継続的に再テストを行います。
