著者
Yuna Shin
AI Security Researcher
Yuna Shinの記事
ルールエンジン増強 vs 全面刷新: より賢明なエンタープライズAI導入戦略
実績あるルールエンジンをAIプラットフォームに置き換えるのは最もリスクの高いAI導入方式です。else分岐だけを増強すれば、全面再構築のコスト・リスク・中断なしに死角をカバーできます。
2026年8月28日
AIベースのユーザー行動分析戦略：内部者脅威検出の新たな地平を切り開く
近年、内部者脅威が急増し、企業セキュリティの主要な課題として浮上しています。AIベースのユーザー行動分析（UBA）は、その高度なパターン検出能力により、従来のセキュリティシステムの限界を克服し、組織の重要資産を保護するための不可欠な戦略として注目されています。本稿では、AI UBAの最新トレンドと具体的な適用方法についてご紹介いたします。
2026年8月24日
KYRA AI Guardrail：実践LLMセキュリティ完全ガイドおよびPrompt Injection防御戦略
最近急増するAIベースの攻撃に対応するための必須AIセキュリティソリューション、KYRA AI Guardrailの実践適用ガイドを提示します。Prompt Injection、データ漏洩などLLMセキュリティ脅威から安全なAIシステムを構築する核となる戦略を紹介します。
2026年8月19日
AIセキュリティ革新：グラフエンジニアリングとハーネスエンジニアリングによる複雑な脅威の解読とAIモデルの強化に向けた実践戦略
近年、AIシステムの複雑性が増大し、従来のセキュリティ手法では対処が困難な脅威が急増しています。本稿では、グラフエンジニアリングによって隠れた攻撃経路を可視化し、ハーネスエンジニアリングを活用してAIモデルの堅牢性を実質的に強化する実践戦略について論じます。
2026年7月30日
Xenハイパーバイザーにおける不可視プロセスおよびルートキットの検出：カーネルレベルの脅威T1014への対応戦略
Xenハイパーバイザー環境下で密かに隠れているプロセスやカーネルレベルルートキットを検出するための高度な戦略を提示します。MITRE ATT&CK T1014に効果的に対応し、フォレンジック耐性を備えた不可視監視技術によりシステムセキュリティを強化する実践的なガイドを提供いたします。
2026年7月28日
AIモデル学習データ保護の要点：差分プライバシー実践適用完全ガイド
最近、AIモデル開発において学習データの機密情報漏洩リスクが高まっていることから、強力なプライバシー保護技術である差分プライバシー（Differential Privacy）の重要性が注目されています。本ガイドでは、AIモデルの性能を維持しつつ、データプライバシーを効果的に保証する差分プライバシーの概念から、実際の導入、運用戦略までを深く掘り下げて解説いたします。
2026年7月24日
大容量リアルタイムイベントブローカーアーキテクチャ: Redis Pub/SubとKafkaを活用した完全ガイド
大規模サービスにおいて、リアルタイムデータ処理は中心的な課題です。本記事では、Redis Pub/SubとKafkaを活用し、高性能かつ高可用性を持つ大容量リアルタイムイベントブローカーアーキテクチャを設計・拡張する戦略を詳細に解説します。
2026年7月16日
オープンソースLLMローカルサービング完全ガイド：vLLM、Ollamaによる推論性能とコスト最適化戦略
本記事では、vLLMとOllamaを活用し、Llama 3、MistralなどのオープンソースLLMをローカル環境で効率的にサービングし推論速度を最適化するための実践的なガイドを提供いたします。コスト削減および性能向上戦略について論じ、実務者がすぐに適用できるヒントとコードを含んでおります。
2026年7月15日
MSA 2026: REST, GraphQL, gRPC のうち最適なAPIアーキテクチャ選択のための完全ガイド
2026年のマイクロサービスアーキテクチャ（MSA）環境において、APIの選択はシステムの拡張性とパフォーマンスを左右する重要な要素です。REST、GraphQL、gRPC、それぞれのアーキテクチャの特徴を深く分析し、実務の観点から最適な選択基準と実装戦略を提示することで、成功的なMSAの構築を支援いたします。
2026年7月14日
データ汚染攻撃からAIモデルを保護する実践戦略：モデルの完全性確保ガイド
最近急増しているデータ汚染攻撃は、AIモデルの信頼性を深刻に脅かしています。本ガイドでは、金融業界のAI開発およびセキュリティチームが直面する課題を分析し、AIベースの異常検知とZero Trust Data Governanceを組み合わせることで、データ汚染攻撃からAIモデルを効果的に保護する実践戦略を提示します。SeekersLabのソリューションを活用した実装プロセスを通じて、モデルの完全性を確保する方法を詳しく解説します。
2026年7月9日
LLM Red Teaming: 主要フレームワークと実践テストの完全ガイド
近年急速に台頭しているLLMベースサービスのセキュリティ脆弱性を先制的に検出するためのLLM Red Teamingの重要性が高まっています。本ガイドでは、主要フレームワークと実践テスト事例を通じて、LLMセキュリティ強化のための実用的なアプローチを提示します。
2026年6月26日
AIベースのネットワークトラフィック分析による完璧なZero Trustの実装: 実践ガイド
最近急増するサイバー脅威に対応し、AIベースのネットワークトラフィック分析を通じたZero Trustアーキテクチャの実装は不可欠です。本稿では、従来のセキュリティモデルの限界を克服し、行動ベースの脅威検知および動的アクセス制御によりセキュリティ体制を革新する実践ガイドと実装戦略を提示します。
2026年5月21日
AIエージェントベースのCSPM自動修復：クラウドセキュリティ運用の革新に向けた主要ガイド
クラウド設定エラー（CSPM）は、クラウドセキュリティにおける主要な脅威要素であり、AIエージェントを活用した自動修復方式が近年急速に台頭しています。本稿では、AIエージェントがクラウドセキュリティポリシー違反を迅速に検知・修復し、効率性とセキュリティレベルを同時に向上させる実践的な方法を詳細に解説いたします。
2026年3月18日
企業向けGenAIセキュリティ完全ガイド：生成AIの安全な活用戦略と主要な対策
近年急速に台頭する生成AI技術は、企業の生産性革新を牽引する一方で、新たなセキュリティ脅威をもたらします。本ガイドでは、企業がGenAIを安全に活用するための最新セキュリティガイドライン、実践戦略、そしてSeekersLabソリューションを通じた対策案を提示します。
2026年3月9日