AI Guardrails

はい、AI が騙されて指示を無視したり間違ったアドバイスを与えたりすることは絶対に可能です。AI 時代では、攻撃者は従来のコードの脆弱性を見つける必要がなくなり、適切なプロンプトを作成するだけで済みます。敵対者 AIモデルを騙すためのいくつかの操作的な言語技術：

• 脱獄: AI に組み込まれた安全ガードレールを回避し、モデルに独自の安全ルールを無視させる試みです。
• プロンプトインジェクション：攻撃者は 高度な言語的エクスプロイトを駆使してAIシステムのコア命令を上書きし、意図された動作を変更して、悪意のある動作をさせたり、許可されていないコマンドを実行させたりします。
• マルチターン攻撃: 攻撃者は、複雑な多段階の会話をシミュレートします (「スケルトン キー」攻撃や「クレッシェンド」攻撃など)。対話を階層化することで、完全なセッション コンテキストが欠如している可能性のある安全ガードレールを回避させるように大規模言語モデル (LLM) を騙そうとします。
• ツールポイズニング: AI がエージェントとして自律的に動作する場合、AI が操作されたり、悪意のある外部ツールやリモート サーバーと対話するように誘導されたりする可能性があります。

標準の組み込み安全対策だけではこれらの攻撃を防ぐのに十分ではないため、組織は特別なセキュリティ レイヤーを導入する必要があります。

• 導入前の強化: Netskope One AI Red Teaming などのソリューションは、プライベート モデルを数千のシミュレートされたプロンプト インジェクションとマルチターン攻撃にさらすことで、敵対的テストを自動化します。これにより、AI が稼働する前に脆弱性を見つけて修正できるようになります。
• リアルタイム ガードレール: Netskope One AI Guardrailsなどのツールは、稼働すると、あらゆるプロンプトと応答の背後にある多段階の意図を分析するランタイム防御レイヤーを提供します。 プロンプトインジェクションやジェイルブレイクの試みをリアルタイムで積極的にブロックし、AI が責任ある使用ポリシーに厳密に従うことを保証します。

いいえ、OpenAIやGeminiなどの公開大規模言語モデル（LLM）のネイティブ安全フィルターは、エンタープライズAIに十分な保護を提供しません。使う。 これらは、基本的なレベルの安全性を提供しますが、高度な攻撃に対して脆弱であり、企業が求めるコンテキスト認識型のデータ セキュリティが欠けています。組み込みの安全策だけに頼るのは不十分な理由は次のとおりです。

• ネイティブガードレールは簡単に回避されます。調査によると、脱獄の試みは 20% 近くの確率で成功します。攻撃者や好奇心旺盛な従業員は、標準モデルに組み込まれた安全策を破るのに、1 分もかからず、5 ～ 6 回のやり取りしか必要としないことがよくあります。
• プロンプトベースの攻撃に対する脆弱性: AI 攻撃の状況は変化しており、攻撃者は従来のコードの脆弱性を見つける必要がなくなり、適切なプロンプトを作成するだけで済みます。敵対者 プロンプトインジェクションや複雑なマルチターン攻撃などの操作的な言語的エクスプロイトを使用して、AIのシステム指示を無効にし、悪意のある動作をさせたり、データを盗み出させたりします。
• 法的リスクと評判リスク: ネイティブ フィルターは、有害、差別的、または法的に問題のあるコンテンツの生成を防ぐのに十分ではないことがよくあります。ユーザーが誤って特許取得済みまたは著作権で保護された素材を作成して配布すると、企業は重大な法的責任や評判上の責任を負うことになります。

AI を安全に活用するには、企業はユーザー (または自律エージェント) と LLM の間に位置する専用のランタイム防御を導入する必要があります。Netskope One AI Guardrails などのソリューションは、プロンプトの背後にある多段階の意図をリアルタイムで分析します。これらのエンタープライズ グレードの制御は、データ損失防止 (DLP) および脅威保護と統合することで、プロンプト インジェクション、ジェイルブレイク、機密データの漏洩を事前に積極的にブロックし、AI の使用がコンプライアンスに準拠し、安全であることを保証します。

ランタイム防御レイヤーを追加しても、高パフォーマンス向けに特別に設計されたソリューションであれば、AIの応答時間を遅くする必要はありません。 従来のセキュリティツールでは、速度が低下し、「AI セキュリティ遅延税」が導入される場合があることは事実です (これにより、せっかちなユーザーがイライラしたり、安全でないシャドー AI に誘導されたり、ハイリスクな でシステム障害が発生したりする可能性があります)。しかし、最新のソリューションはこれを回避するように構築されています。 たとえば、Netskope NewEdge AI Fast Path は、セキュリティをインラインで導入する際に、ユーザー、自律エージェント、重要な AI 宛先間のネットワーク パスを効率的に最適化することで、このセキュリティ遅延税を回避します。いくつかの重要なアーキテクチャ上の利点により、直接接続とほとんど区別がつかないエクスペリエンスを実現します。

• 広範なピアリングと直接接続: NewEdge ネットワークは 11,000 を超えるネットワーク隣接性を備え、OpenAI、Anthropic、Google、Microsoft、AWS などのトップ AI 接続先を含む 750 を超える一意の自律システム番号 (ASN) に直接接続します。この直接ピアリングにより、不要なトラフィック ホップとトランジット プロバイダーへの依存がなくなり、AI サービスへの高速で直接的なパスが確立されます。
• グローバル エッジ コンピューティング: 75 以上の地域に 120 を超えるデータ センターを展開する NewEdge は、トラフィックを処理し、エッジで完全なセキュリティ スタックを実行します。このグローバルに分散されたアーキテクチャにより、ユーザーと AI エージェントは、AI を動かす LLM、GPU、CPU からわずか数ミリ秒の距離に配置されます。
• 動的ルート制御： テレメトリデータを使用して、インターネットの混雑やISPの接続問題を回避しながら、AIの目的地への絶対的に最速のパスを特定し、1日に数万回のルート変更を行います。
• エッジでの高速セキュリティ: NewEdge ネットワークは Netskope One プラットフォームを強化し、AI セキュリティ サービスを、必要なユーザーに最も近いエッジに展開できるようにします。

AI Fast Path は、これらのネットワーク機能を適用することで、次のような AI ワークフローを具体的に支援します。

• 会話型 AI の「最初のトークンまでの時間」(TTFT) を最小限に抑え、プロンプトから応答までの推論結果をより速く提供します。
• 複雑で反復的なマルチプロンプトの自律ワークフローに必要な高速処理を提供することで、エージェント AI を加速します。
• LLM と外部データ ソース間の接続を高速化することで、検索拡張生成 (RAG) を最適化し、より高品質でリアルタイムの出力を保証します。
• モデル コンテキスト プロトコル (MCP) ゲートウェイなどを通じて大量の分散データにアクセスする際の大規模言語モデル (LLM) のパフォーマンスを強化します。

AI ガードレールは、厳格な規制コンプライアンス基準を満たし、データのプライバシーを管理し、重大な法的リスクを軽減する必要がある組織にとって不可欠な要件です。組織が AI を導入する際に、専用のランタイム ガードレールを統合すると、次の方法で重要なコンプライアンスとガバナンスの目標を達成できるようになります。

• 継続的なポリシーコンプライアンスの強化: AI ガードレールは、人間と自律エージェントの両方のインタラクションの自動モデレーターとして機能し、継続的なポリシーコンプライアンスを確保し、データの整合性をリアルタイムで維持します。
• 法的および知的財産 (IP) リスクの軽減: AI 生成の応答内で特許および著作権で保護されたデータの共有または取得を自動的に識別してブロックします。これにより、生成モデルの出力に関連する新たな法的責任から企業を積極的に保護します。
• ブランドの安全性と責任を確保する 用: ガードレールは、有害、差別的、または不適切なコンテンツ (ヘイトスピーチや暴力など) を自動的に除外し、AI の使用を組織で定義されたリスク許容度内に厳密に維持します。
• 監査対応のトレーサビリティの提供: ガードレールは、ポリシー トリガーに一致する検索可能な会話ログを維持します。これらのログは、ロールベースのアクセス制御と組み合わせることで、承認された調査員だけが機密チャット履歴を閲覧できるようにします。これは、コンプライアンス監査の重要な要件です。
• 業界のフレームワークとの整合: コンテンツ モデレーション、脅威、データ損失防止 (DLP) などの AI ポリシー違反を MITRE ATLAS や LLM 向け OWASP Top 10 などの公認フレームワークにマッピングすることで、ガードレールはコンプライアンスの効率を大幅に向上させ、調査時間を短縮します。