AIは言語からアクションへと移行しています。準備はできていますか？
最近の攻撃によって明らかになったことと、2026年にエージェントを保護する方法をご覧ください。
レッドチーム演習で明らかになること
実際の敵対的な圧力下で、コンテキスト固有のリスクを明らかにします。
- アプリケーション固有のリスク AIのアーキテクチャ、コンテキスト、実際の使用パターンに固有の脆弱性を明らかにします。
- 安全性とコンプライアンスのギャップ 有害な出力、ポリシー違反、不適切なコンテンツの生成に対するAIの堅牢性をテストします。
- セキュリティ上の弱点 プロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、データ漏洩、不正なアクションに対するAIの防御力をテストします。
- 回帰と基準からの逸脱 モデルの更新、システムの変更、または機能の追加によって新たなリスクが生じた場合に検知します。
AIの包括的なリスクテスト
広範かつ標的を絞ったレッドチーム演習を実施し、進化するモデルやプロンプトにおけるアプリケーションリスクを体系的に評価します。
幅広いモデルとアプリケーションをカバー
400以上の基盤モデル、カスタムモデルのデプロイメント、稼働中のアプリケーション、エージェントエンドポイントを対象にテストします。
自動化された標的型キャンペーン
セキュリティ、安全性、責任あるAIのリスクカテゴリーを対象とした包括的な自動スキャンのほか、対象を絞った敵対的キャンペーンを実施できます。
コンテキストに応じた敵対的入力
一般的なプロンプトライブラリだけに頼るのではなく、お客様のアーキテクチャ、プロンプト、管理策、運用コンテキストに合わせた攻撃シナリオを生成します。
定期的なリプレイ&回帰テスト
モデルの更新、プロンプトの変更、または新機能の追加後に構造化された敵対的テストを再実行し、時間の経過とともにリスクがどのように変化するかを評価してください。
継続的に更新される人工知能
継続的な攻撃者研究と実際のレッドチーム演習の経験に基づく、進化する攻撃手法を取り入れます。
AIポートフォリオ全体に拡張可能
単一のプラットフォームから、複数のモデル、アプリケーション、エージェントアーキテクチャにわたってテストを実行します。
チームがAIレッドチーム演習を活用する方法
AIレッドチーミングは、AIシステムの進化に伴い、開発、検証、継続的な運用を支援します。
- 開発段階での評価 — プロンプト、ガードレール、モデル構成の変更に合わせて敵対的テストを実行し、リスクを早期に評価します。
- 本番稼働前の検証 – リリース前に、稼働中のアプリケーションやエージェントに対して包括的なスキャンと標的型レッドチームキャンペーンを実行します。
- システムの進化に応じた再テスト – モデルの更新、プロンプトの変更、または新機能の追加後に定期的な敵対的テストをスケジュールし、リグレッションを検出してください。
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FAQs
AIレッドチーミングとは、悪用される前にセキュリティ、安全性、信頼性に関する脆弱性を特定するために、現実世界の攻撃や不正使用のシナリオをシミュレーションしてAIシステムをテストするプロセスのことです。従来のペネトレーションテストとは異なり、AIレッドチーミングはプロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、機密データの漏洩、有害な出力、安全でないツールの使用など、AI特有のリスクに焦点を当てています。
AIアプリケーションは、従来のテスト手法では見落とされることの多い新たなセキュリティリスクをもたらします。AIレッドチーム演習は、組織がデプロイ前に脆弱性を特定し、AIの安全性に関する制御を検証し、ビジネスおよびコンプライアンス上のリスクを低減し、敵対的な状況下でもAIシステムが安全に動作するという自信を高めるのに役立ちます。
AIレッドチーム演習では、プロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、機密データの漏洩、有害またはポリシーに違反する出力、安全でないツールまたは関数の呼び出し、エージェントワークフローの悪用、AIアプリケーション固有のビジネスロジックの欠陥など、AI固有の幅広い脆弱性を明らかにできます。また、モデル、プロンプト、設定の変更によって生じたリグレッションも特定できます。
従来の侵入テストは、ネットワーク、インフラストラクチャ、API、アプリケーションの脆弱性を特定することに重点を置いています。AIレッドチーミングでは、AIモデル、アプリケーション、エージェントが敵対的な入力や不正利用の試みにどのように応答するかを評価し、従来の侵入テストでは検出するように設計されていない、プロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、安全でない出力、データ露出などのAI固有のリスクを明らかにします。
AIレッドチーム演習は、AIの開発ライフサイクル全体を通じて実施する必要があります。これには、開発中、本番環境へのデプロイ前、リリース後の継続的なテストが含まれます。定期的なテストによって、モデルの更新、プロンプトの変更、新しいエージェント機能、進化する攻撃手法によって生じる新たな脆弱性を特定し、AIシステムの安全性を長期にわたって維持できます。
