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。

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

あらゆるテストに対応

AI導入を安全に加速する

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。

AI導入を安全に加速する
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12倍

安全で信頼されたAIアプリやワークフローの迅速な導入

99%

最新のAI攻撃や悪用に自動化で対応できる割合

75%以上

安全にAIを導入するためのセキュリティ エンジニアリング部門の負荷削減率

あらゆるテストに対応

すべてのリスクカテゴリーにわたるAIの評価

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
すべてのリスク カテゴリーにわたるAIの評価
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カスタマイズ可能なプローブ

独自のカスタム プローブの定義と実行

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
独自のカスタム プローブの定義と実行
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カスタム データセットのアップロード

独自のAI攻撃プロンプトを持ち込んで活用する

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
独自のAI攻撃プロンプトを持ち込んで活用する
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マルチモーダル テスト

複数の入力方法によるテスト

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
複数の入力方法によるテスト
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問題の追跡と修復

検出された脆弱性の追跡と修正

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
検出された脆弱性の追跡と修正
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自動ポリシー マッピング

AIセキュリティ フレームワークとの連携維持

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
AIセキュリティ フレームワークとの連携維持
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統合

わずか数分で完了するAIの接続と保護

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。

REST API

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。

会話型プラットフォーム

最も人気のあるプラットフォームにシームレスに接続

大規模言語モデル

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。

わずか数分で完了するAIの接続と保護
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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

セキュリティのボトルネックによる導入の遅れ

AI戦略は、手動テスト、責任の分散、スケーラブルなセキュリティ ワークフローの欠如により停滞します。

Zscalerで実現

大規模な自動レッド チーミング

スケーラブルで継続的なテストを実行することで、脆弱性を早期に検出し、すべてのAIワークフローで修復時間を短縮します。

Zscalerを使用しない場合

AIリスク領域の可視性の限定

セキュリティ部門には、動的なLLMの動作と脆弱性を継続的にマッピング、監視、検証するためのツールが不足しています。

Zscalerで実現

AIリスク領域のリアルタイムでの可視化

プロンプト、エージェント、ランタイムの動作を含むLLMスタック全体を単一の制御ポイントから継続的にモニタリングします。

Zscalerを使用しない場合

一貫性のないコンプライアンスとガバナンス

進化する規制に対応するには、継続的な手動の追跡が必要となり、監査の失敗やポリシーの不一致のリスクが増加します。

Zscalerで実現

合理化されたコンプライアンスとポリシーの整合

自動化されたインサイトと世界の規制に合わせて進化する監査対応レポートを活用し、AIセキュリティ標準を追跡します。

Zscalerを使用しない場合

分断されたAIリスクの追跡

AIセキュリティ態勢は中央で可視化されず、レッド チーミング、ランタイム分析、ポリシーの適用範囲は別のツールで管理されています(存在しない場合もあります)。

Zscalerで実現

ライフ サイクル全体でAIセキュリティを実現する統合プラットフォーム

レッド チーミングからランタイムの保護、ガバナンスに至るまで、AIセキュリティ運用を1つの専用プラットフォームに一元化します。

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。