#データセキュリティ
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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
Microsoft Purview DLPを使い、Microsoft 365 Copilotへの機密情報の流出を防ぐ4段階の実装手順を解説。機密ラベル定義・Copilotロケーションのポリシー作成・エンドポイントDLPによるサードパーティGenAIサイトのブロック・監査ログ設定をPurview管理センターの操作手順とともに説明します。
NISTがAI専用サイバーセキュリティフレームワーク草案を公開：NIST IR 8596「Cyber AI Profile」が示すLLMシステムの新たなリスク管理指標
NISTがCSF 2.0の全6機能をAI固有リスクにマッピングした「Cyber AI Profile（NIST IR 8596）」初期公開草案（IPRD）を解説。プロンプトインジェクション・データポイズニング・モデル窃取など生成AIに直結するリスクカテゴリと、組織レベルでのリスク管理フレームワーク採用の意義をCISO・情報システム担当者向けに整理します。
LLMアプリのAPIゲートウェイ・セキュリティ設計：トークン対応レート制限・PII検出・監査ログの実装パターン
LLMアプリ本番運用に必要なAPIゲートウェイ層のセキュリティを解説。トークン消費量ベースのレート制限・ユーザー単位のアクセス制御・PII自動検出とマスキング・監査ログ設計の4パターンをOWASP LLM02:2025とNIST AI RMFを根拠に、Apache APISIXとlmgateの実装例で整理します。
LLMエージェントの長期記憶を守る：Mnemonic Sovereignty論文に学ぶメモリポイズニング対策の全体像
LLMエージェントの長期記憶を狙うメモリポイズニング攻撃と、2026年4月公開のサーベイ論文『Mnemonic Sovereignty』が提示するライフサイクル別の防御フレームワークを、実装で参照できるチェックリストに落として解説します。
社内RAGのナレッジポイズニング対策ガイド：データ汚染リスクの把握から検知・防止設計まで
RAGのナレッジベースに誤情報や悪意ある指示が混入する「ナレッジポイズニング」は、取り込み前が最も検知困難。汚染経路ごとの脅威を整理し、3層防御アーキテクチャを実務チェックリスト形式で解説します。
社内RAGのベクターDB権限設計チェックリスト：OWASP LLM08準拠で情報漏洩を防ぐアクセス制御パターン
OWASP LLM08:2025「Vector and Embedding Weaknesses」を出発点に、RAGパイプラインのベクターDB権限設計を実務チェックリスト形式で解説。メタデータフィルタリングと出力マスキングの2段階設計を中心に、情報漏洩リスクを減らす設計パターンを整理します。