AI エクスポージャーのギャップを埋める 5 ステップのフレームワーク

アタックサーフェス全体の AI ガバナンス・検出・保護を進めるための実践ガイド

AI は、今や、生産性向上ツール、SaaS プラットフォーム、開発者向けライブラリ、クラウドサービス、API など、あらゆる場所に組み込まれています。すべてのプロンプト、ファイルのアップロード、自律型ワークフロー、連携が、従来のセキュリティ制御の設計ではモニタリング不可能な、潜在的なエクスポージャーとなり得ます。このギャップを解消するために、セキュリティチームは何をする必要があるのかを詳しく見てみましょう。

AI を保護し、エクスポージャーのギャップを埋める

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AI ガバナンスを確立する

まずは基本的なルールを定めることで、AI に関する取り組みに、組織の AI 保護能力が追いつけなくなる事態を防ぎます。

アタックサーフェス内の AI を検出する

見えないものは守れません。 DLP や CSPM は対策の第一歩として有効ですが、包括的な検出を行うには専用ツールが不可欠です。

AI のワークロードとエージェントを保護する

AI の安全性は、それが稼働するインフラの安全性に左右されます。環境を先行的に強化しておけば、モデル悪用のリスクを低減できます。

AI の使用状況と対話を評価する

実際の利用状況が、ポリシーから逸脱することは珍しくあ りません。リスクを軽減するには、担当部門が生成 AI や自律型エージェントとどのようにやり取りしているかを詳細に把握する必要があります。

エクスポージャー管理によって文脈を把握する

AI のリスクは孤立して存在するものではありません。AI セキュリティは、広範なエクスポージャーデータと関連付ける必要があります。

Tenable が支援できること

Tenable One は、組織のアタックサーフェス全体に AI セ キュリティを統合することでビジネスを危険にさらすエクスポージャーを明らかにし、最も重大なリスクに優先的に対処するために必要な可視性と文脈をセキュリティチームにもたらします。

AI エクスポージャーのギャップを埋める 5 ステップのフレームワーク

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