Secure Enterprise AI with Automated AI Red Teaming
Test, secure, and deploy enterprise AI with speed and confidence
AIシステムにおけるセキュリティと安全性のリスクの継続的なテスト
大規模な脆弱性評価を実行し、構築からランタイムまでAIシステムに対するドメイン固有の攻撃をシミュレーションします。
完全なAIセキュリティがここにあります。最前列でご覧ください。
ガバナンスとコンプライアンスに対応するために構築された、AIによる検出、レッド チームの自動化、ランタイム保護に関するZscalerの新たなイノベーションをご確認ください。
あらゆるテストに対応
25を超える事前定義済みで継続的に更新されるテスト プローブを活用することで、AIのライフ サイクルを合理化し、新たな脅威から確実に保護します。
12倍
99%
75%以上
あらゆるテストに対応
25を超える事前構築済みプローブにより、関連するすべてのリスク カテゴリーに対応する優れたレッド チーミングを活用できます。
- オンドメイン テスト用に各プローブを微調整する
- 好みに合わせてテスト基準を優先順位付け
- 完全自動のエンドツーエンドのAIセキュリティ テスト
カスタマイズ可能なプローブ
完全にカスタマイズされた独自のAI評価を作成し、特定のリスク シナリオやセキュリティ基準をテストします。
- ユース ケースに応じたドメイン固有のテストを定義
- アクティブなAIガードレールの有効性を評価
カスタム データセットのアップロード
脅威モデルに合わせて事前定義されたデータセットをアップロードすることで、AIレッド チーミングを完全に制御します。
- カスタム データセットでターゲットを絞った評価を実行する
- 完全なオンドメイン テスト機能を活用する
マルチモーダル テスト
さまざまな入力タイプで攻撃シナリオをシミュレーションし、マルチモーダルAIアシスタントの堅牢なセキュリティを確保します。
- テキスト
- 音声
- 画像
- 文書
問題の追跡と修復
動的な修復手順でAIのセキュリティ態勢を改善し、外部ツールで問題を追跡します。
- 検出されたリスクに基づいて、カスタマイズされたサポートを提供
- JiraとServiceNowで問題を追跡
自動ポリシー マッピング
次のようなAIシステムで検出されたリスクに基づいて、コンプライアンス対応の確認を自動化します。
- MITRE ATLAS™
- NIST AI RMF
- OWASP®LLM Top 10
- Google SAIF
- EU AI法
- ISO 42001
- DORA
- Databricks DASF
統合
Zscalerはコネクターを継続的に追加しています。
コーディングを必要とせず、少しの簡単な手順でAIシステムをZscalerプラットフォームに接続できます。
Zscalerの高度なAPI統合により、あらゆるタイプのエンドポイントへの柔軟な接続が可能になります。
最も人気のあるプラットフォームにシームレスに接続
主な商用モデルやオープン ソース モデル上に構築されたAIシステムを接続します。
Zscalerの自動AIレッド チーミングの詳細はこちら
Zscalerの優位性
セキュリティを損なわないAI導入の加速
Zscalerのプラットフォームは、AI導入を加速させ、セキュリティの負荷を削減し、影響の大きいインシデントを予防的かつリアルタイムに防止します。
Zscalerを使用しない場合
Zscalerで実現
Zscalerを使用しない場合
Security bottlenecks delay deployment
AI initiatives stall due to manual testing, fragmented ownership, and lack of scalable security workflows.
Zscalerで実現
Automated red teaming at scale
Run scalable, continuous testing to surface vulnerabilities earlier and reduce time-to-remediation across all AI workflows.
Zscalerを使用しない場合
Limited visibility into AI risk surface
Security teams lack the tools to continuously map, monitor, or validate dynamic LLM behavior and vulnerabilities.
Zscalerで実現
Real-time AI risk surface visibility
Continuously monitor your entire LLM stack—including prompts, agents, and runtime behavior—from a single control point.
Zscalerを使用しない場合
Inconsistent compliance and governance
Meeting evolving regulations requires constant manual tracking, increasing risk of audit failure or policy misalignment.
Zscalerで実現
Streamlined compliance and policy alignment
Track AI security standards with automated insights and audit-ready reporting that evolve with global regulations.
Zscalerを使用しない場合
Isolated tracking of AI risks
No central view of AI security posture—red teaming, runtime analysis, and policy coverage live in separate tools (if at all).
Zscalerで実現
Unified platform for full life cycle AI security
Centralize AI security operations—from red teaming to runtime protection and governance—in one purpose-built platform.
よくある質問
自動AIレッド チーミングは、高度なツールとシミュレーションにより、AIシステムの脆弱性、セキュリティ リスク、意図しない動作をテストします。開発中と実行中に攻撃をシミュレーションし、AIアプリケーションのストレス テストを実施することで、継続的な評価が可能になります。これにより、AIは堅牢性を維持し、ビジネス目標と一致し、新たな脅威から保護することができます。
自動AIレッド チーミングは、MITRE ATLAS™、NIST AI RMF、OWASP®LLM Top 10などのAIセキュリティ フレームワークに沿って、あらゆるリスク カテゴリーにわたるAIシステムの重大なリスクを検出します。具体的には以下のようなものがあります。
- AI出力を操作するプロンプト インジェクション
- AI出力における不適切な応答やハルシネーション
- ユーザーの操作を悪用するソーシャル エンジニアリング攻撃
- テキスト、音声、画像、文書などのマルチモーダル入力における脆弱性
- 特定の業界やユース ケースに基づくドメイン固有のリスク
自動AIレッド チーミングは、CI/CDパイプラインにシームレスに統合され、AIアプリケーションのライフ サイクルのあらゆる段階で安全性と信頼性を継続的にテストします。生成AIアプリケーションは次のように評価されます。
- 多様なユーザー ペルソナからの悪意のあるプロンプトをシミュレーションし、操作シナリオにおける脆弱性を検出
- 安全性とセキュリティを確保するために、事前定義済みのカスタム プローブを活用し、セキュリティ ガードレールのストレス テストを実行する
- テキスト、画像、音声、文書などのマルチモーダル入力をテストし、実際の攻撃をシミュレーションする
- AIフィルターのベンチマークを行い、既存のセキュリティ対策を評価し、品質を損なうことなくセキュリティを向上
- アプリケーションの業界と目的に合わせてカスタマイズされたドメイン固有の評価を実行する
自動レッド チーミングは、進化する脅威に対してAIシステムを常に保護するため、継続的に実施する必要があります。定期的なリスク評価は、脆弱性の追跡、新たな攻撃ベクトルへの適応、問題の迅速な修復に欠かせません。CI/CDパイプラインにレッド チーミング機能を統合することで、AIシステムは開発からランタイムまでエンドツーエンドのセキュリティ テストのメリットを享受できます。継続的なテストにより、進化するAIセキュリティ フレームワークと規制を順守しながら、セキュリティを強化します。