AI FOR SECURITY / SECURITY FOR AI
AIは、防御をより速く・より広くする武器であると同時に、新たに守るべき対象でもあります。当社はサービスの背骨である NIST CSF 2.0 の6つの機能はそのままに、AI for Security（AIで守る）と Security for AI（AIを守る）の両輪で、お客様のサイバーレジリエンスを支えます。
1985年創業。ネットワークとセキュリティの領域で40年にわたる実績とノウハウ。
AIで守る
AI FOR SECURITYAIを活用した検知・分析・対応で、脅威によりすばやく対処します。
AIを守る
SECURITY FOR AIAIを組み込んだ業務システムのリスクを、公開前に評価し統制します。
生成AIの業務活用が急速に広がるいま、セキュリティには2つの向き合い方が求められます。当社はどちらか一方ではなく、両輪でご支援します。
AIを味方にした、より速く広い脅威の把握。
EDR/MDRに搭載されたAIによる高度な検知と、SOCの分析・トリアージの効率化により、増え続ける脅威に対する検知・対応のスピードと精度を高めます。人の判断とAIの処理を組み合わせることが軸であり、最終的な判断をAIだけに委ねることはしません。
主に 識別 / 検知 / 対応 の機能を高度化します。
活用を止めない、AIの統制。
シャドーAI、機密情報の投入、プロンプトインジェクション、RAGデータの汚染、連携ツール経由の権限逸脱——生成AIの業務活用が広がるほど、従来の脆弱性診断だけでは見えないリスクが生まれます。当社はAIモデルそのものの安全性を保証するのではなく、AIを組み込んだ業務システムを評価し、安全に使える状態づくりを支援します。
主に 統治 / 識別 / 検知 / 対応 の各機能を、AIという対象へ広げます。
記載サービスは当社の提供内容および検討中のサービスに基づく検討例です。「AIを守る」領域は、生成AI利用に特化した監視・データ保護の仕組みを活用します。
AIのセキュリティ評価では、どこまでを評価し、どこからは評価しないかを着手前に文書で固定します。範囲が曖昧なまま進めた報告書は「安全のお墨付き」と受け取られやすく、かえってリスクになるためです。当社は次のとおり線を引きます。
対象外の領域についても、要件・評価環境・前提条件を個別に確認したうえでご相談を承ります。既存のWebアプリケーション診断・クラウド設定診断・ペネトレーションテストと組み合わせた実施が可能です。
「何件のプロンプトを試したか」は、お客様の意思決定にほとんど寄与しません。重要なのは、どの経路が実際に成立し、その先で業務上どんな損失が起きるかです。当社は次の4点を評価の軸に置きます。
シナリオの本数ではなく、お客様の業務でどの損失（情報漏えい・誤った意思決定・不正な処理の実行）につながるかを起点に、検証すべき経路を定義します。
一度のプロンプトだけでなく、複数ターンにわたる誘導、RAGデータの汚染、連携ツールの悪用、権限の逸脱までを扱います。
入力・出力・セッション条件・モデル・システムプロンプト・ツール呼び出し・期待結果・実結果を、一つの攻撃再現記録としてまとめます。第三者が同じ手順で追試できる形にします。
同じ検出事項IDで、修正責任者・期限・再試験結果まで追跡します。「直したつもり」で終わらせず、直ったことを確認します。
評価は3つの工程で進めます。各工程で何をお渡しし、何を範囲外とするかを、着手前に対象範囲表として確定します。
対象アプリ・モデル・RAG・連携ツール・データ・権限・責任者を整理します。
AI固有のリスクと従来型のリスクを横断して評価し、成立した攻撃経路を示します。
修正いただいた箇所を同じ条件で確認し、対応状況を最終報告に反映します。
| 工程 | 主な内容 | 成果物 |
|---|---|---|
| 1. 対象範囲の確認 | 対象アプリ・モデル・RAGデータソース・限定ツール・データ・権限・責任者の整理と、脅威シナリオの洗い出し | 対象範囲表 / データフロー図 / 脅威モデル |
| 2. 公開前評価 | AI固有のリスクと従来型のリスクを横断した評価。成立した攻撃経路の特定と、業務影響に基づく優先度付け | 検出事項一覧 / 攻撃再現記録 / 改善優先度 |
| 3. 再試験 | お客様が実施した修正に対する同一条件での確認（追加機能・別環境は別途の対象範囲） | 修正管理表 / 再試験結果 / 最終報告書 |
評価の深さは、お客様の目的とご提供いただけるアクセス権限に応じて選択します。
| 評価の深さ | 前提となるアクセス | 主な確認内容 |
|---|---|---|
| 標準 （外部からの検証） |
利用者と同じ画面・API | 入出力の取り扱い、複数ターンの誘導、機密情報の引き出し、出力の不適切な処理 |
| 詳細 （設定・実装の確認） |
設定・権限情報・RAGデータ・システムプロンプト（必要に応じてソースコード） | 標準の範囲に加え、権限設計の妥当性、RAG参照制御、ログ・監査の設計、実装上の欠陥 |
試験の一時停止・一次連絡先・再開の承認手順（Rules of Engagement）は、着手前に取り決めます。実施期間と費用は対象範囲・評価の深さによって異なるため、個別にご相談のうえ決定します。
「AIで守る」「AIを守る」は、既存のサービス体系を置き換えるものではありません。NIST CSF 2.0 の6機能を背骨としたまま、その上に2つのAIの視点を重ねる整理です。どの機能で何ができるかを一覧にしました。
| 視点＼機能 | 統治GOVERN | 識別IDENTIFY | 防御PROTECT | 検知DETECT | 対応RESPOND | 復旧RECOVER |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AIで守るAI FOR SECURITY | AI活用方針の整備 | AIによる資産・脆弱性の継続把握（ASM） | AI搭載EDRによる自動防御 | AI駆動の脅威検知・相関分析 | SOCのトリアージ・分析をAIで高速化 | 影響範囲の特定支援 |
| AIを守るSECURITY FOR AI | AI利用ポリシー・ガバナンス策定 | AI利用の棚卸しと公開前評価 | 入出力ガードレール・機密投入の抑止 | SECUREWAVE AI-MDR による利用監視・攻撃検知（提供準備中） | AI起因インシデントの対応・報告 | ポリシー是正・再発防止 |
分類は NIST Cybersecurity Framework 2.0（米国国立標準技術研究所）の6機能に沿って当社サービスを整理したものです。対応・復旧（有事系）は既存サイト同様にクリムゾンで区別しています。
評価項目の設計にあたっては、次のフレームワークを参照します。
| 参照フレームワーク | 当社での使い方 |
|---|---|
| NIST CSF 2.0 | 6機能によるサービス体系の背骨。AI利用をサイバーリスク管理へ接続する枠組み |
| NIST AI RMF | AI固有リスクの整理（Govern / Map / Measure / Manage） |
| OWASP Top 10 for LLM & Generative AI Apps | プロンプトインジェクション、機密情報漏えい、データ／モデル汚染、過剰なエージェンシー等の技術評価項目 |
| ISO/IEC 42001 | AIマネジメントの体制・成熟度に関する説明 |
対応表は評価の範囲をご説明するためのものです。フレームワークへの言及は、安全性・認証・法令適合を保証するものではありません。
サービスの背骨は変わらず NIST CSF 2.0 の6機能です。各機能ページで、下記の「AIで守る／AIを守る」の視点がどう関わるかをご確認いただけます。
統治（GOVERN）AIを守る
セキュリティポリシー・規定文書の策定、CSIRT構築などの体制づくりを支援。AI利用ポリシー・ガバナンスもここに含みます。
識別（IDENTIFY）AIで守るAIを守る
リスクアセスメント・ASM・脆弱性診断で現状を把握。AIセキュリティ評価サービスで「隠れたAI」の棚卸しと、公開前のリスク評価を行います。
防御（PROTECT）AIを守る
ソリューション導入と従業員教育でリスクを低減。生成AIの入出力ガードレールもここで扱います。
検知（DETECT）AIで守るAIを守る
ログ運用・監視で脅威の兆候を早期発見。AI駆動の相関分析と、SECUREWAVE AI-MDR による生成AI利用監視が重なります。
対応（RESPOND）AIで守るAIを守る
初期対応から高度解析まで危機管理対応を提供。SOCのトリアージをAIで高速化し、AI起因インシデントの対応・報告にも対応します。
復旧（RECOVER）
暫定対策から収束宣言・再発防止まで、説明責任を果たせる事業の回復に伴走します。
バッジは「AIで守る／AIを守る」の視点がどの機能に強く関わるかを示す検討表示です。
AIの利用形態は、対話型の利用からエージェントによる業務操作へと広がりつつあります。当社は、評価できる能力を確認できた範囲から順に提供範囲を広げます。できないことを「できる」とは申し上げません。
上記は検討中の方向性であり、提供時期をお約束するものではありません。
