概要
データやAIアプリケーションが日常業務に組み込まれるにつれ、リスクはインフラだけでなく、データがどのようにアクセス・共有され、AIモデルに入力されるかにも潜んでいます。悪意のあるプロンプトや誤送信されたファイルが1つあるだけで、機密情報が漏えいするおそれがあります。
AI Securityは、連携して動作する4つの保護レイヤーで構成される統合システムです。組織の既存のインフラ、アプリケーション、AIシステムと並行して導入でき、作り直す必要はありません。
主な機能
DLP – データ漏えい防止
メール、ファイル、記憶装置、Webアプリケーション、社内チャネルを通じたシステムデータや個人データの流出を、組織のポリシーに従って管理・防止します。
データのリスク分類
データの機密度(個人情報、財務、社内、機密)を自動でスキャン・検出・ラベル付けし、リスクの水準に見合った保護を適用します。
異常の監視と通知
アクセス、ダウンロード、データ転送の挙動を追跡し、異常を検知してセキュリティチームにタイムリーに通知します。
AIアプリケーションのガードレール
チャットボット、アシスタント、AIエージェント向けの入出力制御レイヤーです。プロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、ポリシー違反のコンテンツから保護し、ユーザー情報をモデルに渡す前に暗号化またはマスキングします。
ポリシーと監査ログ
保護ポリシーを一元管理し、ブロック・マスキング・アラートのイベントを記録して、調査、報告、コンプライアンスに活用できます。
柔軟な連携と導入
セキュリティ監視(SIEM/SOC)、大規模言語モデル(LLM)ゲートウェイ、既存アプリケーションと連携し、機密データ向けにオンプレミス導入にも対応します。
データとAIを1つのシステムで保護
各保護レイヤーは1つのポリシーセットと1つの監視コンソールを共有するため、最初のレイヤーで分類されたデータは、その後のレイヤーでも一貫して制御されます。
- 分類:データのリスクレベルを検出してラベル付けする
- 制御:DLPとガードレールがデータのラベルに基づいてポリシーを適用する
- 監視:挙動を記録し、異常を検知して通知する
- 監査:記録を保持し、報告してポリシーを改善する
対象ユーザー
- 市民、顧客、社内のデータを管理する行政機関や企業
- チャットボット、AIアシスタント、AIエージェントを運用に導入し、リスクを管理する必要がある組織
- 個人データの保護に厳しい要件がある、銀行、金融、医療などの分野
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