MITRE ATLAS

AI(企業向け)

【2026年版】電話応対AI・ボイスボットの「音声チャネル攻撃」対策ガイド——ボイスクローンによる本人確認突破・通話中プロンプトインジェクション・ツール呼び出し悪用で”電話口のAI”が乗っ取られる手口と、発信者検証・ライブネス検知・ASR後サニタイズ・高リスク操作の人間ゲートによる多層防御

はじめに——守る対象が「画面の中のAI」から「電話口のAI」へ これまでのAIセキュリティ記事では、チャットボットやAPIといったテキストベースの公開推論エンドポイントを守る話(モデル抽出・蒸留窃取対策)や、画像・音声を「入力」とし...
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【2026年版】AIエージェントの「サンドボックス脱出」対策ガイド——コード実行・ファイル操作を許したエージェントが隔離環境を破って母艦に到達する手口と、コンテナ強化・エグレス制御・実行前ポリシー検査・使い捨て環境による多層防御

はじめに——「サンドボックスで実行すれば安全」という前提そのものを疑う これまでのAIセキュリティ記事では、Claude Code・Cowork・OpenClaw系のエージェントにコード実行やファイル操作を許すとき、「サンドボックス...
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【2026年版】AIの「守る側」が攻撃される——ガードレール回避・LLM-as-a-Judge汚染・監視テレメトリ改ざん|検知・評価レイヤー自体を無力化する”メタ攻撃”の手口と、評価者分離・多数決判定・改ざん不能ログによる多層防御

はじめに——「守る仕組み」そのものが、次の標的になる これまでのAIセキュリティ記事では、「守る仕組み」を一段ずつ積み上げてきました。入口でプロンプトインジェクションを弾くガードレール(分類器・入力フィルタ)、エージェントの振る舞い...
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【2026年版】AIエージェントの「インシデントレスポンス&フォレンジック」実務ガイド——検知した後どう動くか|会話ログ・ツール呼び出し履歴・メモリスナップショットの証拠保全と、封じ込め・根本原因分析・再発防止をAI特有の揮発性に合わせて再設計するIR運用

はじめに——「検知した」その後の30分で、証拠は消えていく これまでのAIセキュリティ記事では、プロンプトインジェクションやメモリ汚染、目標ハイジャック、ゼロクリック・データ流出といった攻撃を「どう検知し、どう防ぐか」を中心に扱って...
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【2026年版】AIサプライチェーン攻撃防御ガイド——モデルハブ・プラグイン・MCPサーバー経由で”信頼済みのはずのコンポーネント”に毒を盛られる手口と、モデル来歴検証・署名検証・サンドボックス実行・依存関係スキャンによる多層防御

AIサプライチェーン攻撃防御ガイド 2026 はじめに——「信頼できる場所から取り込んだ」が最大の盲点 これまでのAIセキュリティ記事では、プロンプトインジェクション、エージェントの目標ハイジャック、推論エンドポイントへのモデ...
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【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...
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2026年版】マルチモーダル・プロンプトインジェクション対策ガイド——画像・PDF・音声に「見えない指示」を仕込まれ、VLM搭載エージェントが乗っ取られる手口と、OCR前処理・モダリティ分離(Dual-LLM)・非テキスト経路の入力検査による多層防御

はじめに——攻撃面は「テキスト」から「画像・PDF・音声」へ移った これまでのインジェクション系の記事では、システムプロンプトを吐かせる「プロンプトリーク」、ツール呼び出しを乗っ取る攻撃、出力を汚染する手口、間接的なデータ送信といっ...
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【2026年版】AIエージェントの「自己増殖型プロンプトインジェクション(AIワーム)」封じ込めガイド——Morris II型攻撃がA2A・共有メモリ・MCPを伝播する仕組みと、伝播遮断・隔離(セグメンテーション)・増殖検知による封じ込め設計

はじめに——「1体の汚染」から「群れの連鎖崩壊」へ これまでのプロンプトインジェクション系の記事では、「1体のAIエージェントがどう汚染されるか」「汚染された出力が下流でどう暴走するか」を中心に扱ってきました。しかし2026年、A2...
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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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