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LLMエージェントのEcosystem・Governance層を設計する
サードパーティ統合リスク管理と人間監視ゲートの実装チェックリスト
LASM(Layered Attack Surface Model)が定義するEcosystem層(外部API・プラグイン・MCPサーバーの統合リスク)とGovernance層(HITL承認ゲート・監査証跡・自律性制御)の実装設計を、CISA Five Eyes指針との対応関係とともに実践チェックリストで解説する。
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LLMエージェントのEcosystem・Governance層を設計する:サードパーティ統合リスク管理と人間監視ゲートの実装チェックリスト
LASM(Layered Attack Surface Model)が定義するEcosystem層(外部API・プラグイン・MCPサーバーの統合リスク)とGovernance層(HITL承認ゲート・監査証跡・自律性制御)の実装設計を、CISA Five Eyes指針との対応関係とともに実践チェックリストで解説する。
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NeMo Guardrails × Guardrails AIでLLMエージェントにランタイムガードレールを実装する:入力/対話/検索/実行/出力の5レールColang設計ガイド
NeMo GuardrailsのColang DSLで5種類のランタイムレールを構成し、LlamaGuard 3との統合・LangChainエージェントへの組み込み・Guardrails AIとの役割分担を実装コード付きで解説。EU AI Act Article 12の監査ログ要件への対応方法も整理します。
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LLM量子化手法の選び方ガイド2026:AWQ・GPTQ・RAMP・ReSpinQuantをオンプレ/エッジ運用条件で使い分ける
AWQ・GPTQの概念説明にとどまらず、2026年に登場したRAMP(RL自動ビット幅選択)・ReSpinQuant(回転行列でW4A4精度改善)を加えた4手法をGPUメモリ制約・精度要件・推論スループットの軸で比較し、「どの条件でどの手法を選ぶか」の意思決定フローを示す実務ガイド。
- 01 🛡️サイバーセキュリティ
LLMエージェントのEcosystem・Governance層を設計する:サードパーティ統合リスク管理と人間監視ゲートの実装チェックリスト
- 02 🛡️サイバーセキュリティ
NeMo Guardrails × Guardrails AIでLLMエージェントにランタイムガードレールを実装する:入力/対話/検索/実行/出力の5レールColang設計ガイド
- 03 💻AI開発
GRPO・DAPO・DPOの使い分け実践ガイド:検証可能報酬ありのタスクでDeepSeek-R1流RLファインチューニングを選ぶ判断基準
- 04 💻AI開発
LLM量子化手法の選び方ガイド2026:AWQ・GPTQ・RAMP・ReSpinQuantをオンプレ/エッジ運用条件で使い分ける
- 05 🛡️サイバーセキュリティ
SecurityLingua論文解説:プロンプト圧縮でジェイルブレークの「真の意図」を検出する軽量防御手法(arXiv 2506.12707)
- 06 📰AIニュース
LLMは自分を自己訂正できない——「自己訂正の幻想」論文が解明したロールラベルアーティファクトとエージェント設計への実践的示唆(arXiv 2606.05976)
- 07 🛡️サイバーセキュリティ
Microsoft Purview DLP で企業内 Copilot/GenAI の情報漏洩を防ぐ:機密ラベル設定・ポリシー作成・エンドポイント制御の実装ガイド
- 08 🛡️サイバーセキュリティ
LLMエージェントのトレース異常検知でリソース悪用を早期発見する:OpenTelemetry × Langfuse × Prometheus によるセキュリティ監視設計ガイド
- 09 💻AI開発
パラメータ編集でLLMは壊れる:ROME・MEMIT・AlphaEditの推論崩壊を実証した論文(arXiv 2606.00570)と設計転換ガイド