プロビナンス

AI(企業向け)

【2026年版】「LLMグルーミング/AI回答ポイズニング」防御ガイド——攻撃者が公開Web・学習データ・検索インデックスを汚染し、ChatGPT・Perplexity・AI Overviewに”自社の偽情報・競合推薦・偽の連絡先”を語らせる手口と、AI回答監視・汚染ソース特定・推論時ドメイン遮断・プロビナンス検証による多層防御

はじめに——守る対象が「自社のデータ」から「AIが世界をどう語るか」へ これまでのデータポイズニング系の記事では、いずれも自社が管理する内部データやエージェント間通信の汚染を扱ってきました。RAGの知識ベースをどう守るか(RAGセキ...
AI(企業向け)

【2026年版】AEO×AI生成記事のオーサーシップ・プロビナンス設計ガイド|AI併用記事をChatGPT・Perplexity・Google AI Overviewに「信頼できるソース」として引用させるC2PA署名・著者検証・AI開示メタデータの構造化実装

はじめに——「AI生成記事はAIに引用されない」は本当か 2026年の現状——LLM側の「AI生成嫌悪」が強まる構造的理由 学習データ汚染(Model Collapse)への防衛反応 「誰が書いたか分からない記事」をAIが避ける傾...
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