ファインチューニング

AI(企業向け)

【2026年版】”自社の学習ループ”に毒が入る——ファインチューニング/継続学習/RAGインデックス更新を狙う「トレーニングタイム・ポイズニング」対策ガイド——データ来歴検証・更新前スクリーニング・カナリア再学習・ロールバック可能な学習で防ぐ多層防御

これまで本サイトでは、AIセキュリティを「外から来る攻撃」と「入手するモノに仕込まれた攻撃」の2軸で扱ってきました。推論時に公開Webや検索インデックスを汚してAIの回答を歪めるLLMグルーミング/AI回答ポイズニング、配布されているモデ...
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【2026年版】ファインチューニング済み”自社モデルの重み(weights)”を守る——「クエリで盗む」の次は「ファイルごと持ち出す」|モデル抽出とは別物の重み流出(Weight Exfiltration)・インサイダー持ち出し・ストレージ誤設定・サプライチェーン経由の漏洩を、暗号化・アクセス分離・エグレス制御・重みウォーターマークで封じる多層防御

大量クエリでモデルの振る舞いを複製される「モデル抽出・蒸留窃取」への対策は、ここ1〜2年で急速に整理が進んだ。だが、自社の独自データでファインチューニングしたモデルを持ち始めた企業にとって、より直接的で被害が大きい脅威が別に存在する。重み...
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【2026年版】公開AI(チャットボット・API・ファインチューニング済みモデル)の「モデル抽出・蒸留窃取・学習データ抽出」攻撃対策ガイド——大量クエリで“中身”を盗まれる手口と、クエリ異常検知・出力ウォーターマーク・レート制限・回答難読化による多層防御

はじめに——守る対象が「保存データ」から「公開した推論エンドポイント」へ これまでのAIセキュリティ記事では、ベクトルDBに保存された埋め込みの漏洩や、社内ナレッジへの不正アクセスといった「保存されているデータをどう守るか」を中心に...
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クラウドAI vs ローカルLLM vs ファインチューニング——自社に合った「AI構成」の選び方完全ガイド【2026年版】

はじめに——「どのAIを使えばいい?」という問いへの答え方 3つの選択肢を整理する——クラウドAI・ローカルLLM・ファインチューニングとは クラウドAI(API・SaaS型) ローカルLLM(オンプレミス・エッジ型) ...
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ローカルLLM × ファインチューニング入門【2026年版】——自社データでAIを「うちの会社の専門家」にする方法(LoRA / QLoRA実践)

ローカルLLM × ファインチューニング入門【2026年版】——自社データでAIを「うちの会社の専門家」にする方法(LoRA / QLoRA実践) はじめに——「汎用AI」から「自社専用AI」へ RAGとファインチュ...
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ローカルLLMファインチューニング実践ガイド【2026年版】——Ollama環境でQwen2.5を自社データで追加学習する完全手順

ローカルLLMファインチューニング実践ガイド【2026年版】——Ollama環境でQwen2.5を自社データで追加学習する完全手順 AI実践ガイド 2026.03.05 目次 はじめに——「使えるAI」と...
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