Qualiteg AIセキュリティチーム

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PII 非識別化の本質——「誰か」は偽ってよい、「何が起きたか」は偽ってはならない

PII-FI

PII 非識別化の本質——「誰か」は偽ってよい、「何が起きたか」は偽ってはならない

こんにちは！Qualitegプロダクト開発部です！ 本日は、PII（ Personally Identifiable Information→個人情報）の非識別化に関する内容を解説いたします。 当社ではこれまで、高精度なPII検出技術やLLM利用時の段階的PIIマスキング、PII検出のテスト設計など、個人情報検出とAIセキュリティに関する技術解説をお届けしてきました。 現在、当社では、PII検出マスキング技術「PII-FIエンジン」と、それを活用したPIIのマスキング・非識別化サービス「PII-FI Scan」「PII-FI API」を開発・提供しています。 本記事では、「PIIを検出したあと、それをどう書き換えるか」の設計原則を、1つの例文を試金石にして、私たちが実際のプロダクトで採用している整理をご紹介します。 先にことわっておきますと、本記事でいう「非識別化(de-identification)」は、文書やログを安全に共有・分析するための技術的な加工(個人を特定できないように加工する処理)のお話です。 個人情報保護法上の「仮名加工情報」「匿名加工情報」に該当することを

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AIが攻撃と防御の両方を変える――セキュリティ市場2026と次の10年

AIエージェント

AIが攻撃と防御の両方を変える――セキュリティ市場2026と次の10年

ここ数年で、サイバーセキュリティをめぐる議論の前提は大きく変わりました。かつての中心は「いかに侵入を防ぐか」でしたが、いまは攻撃側も防御側も、ともにAIを使い始めています。攻撃が機械の速度で自動化・大規模化する一方、防御も人手だけでは追いつかない領域に入りつつあります。本記事では、公開されている市場データをもとに、AI時代のセキュリティ市場を「どこが伸び、どこが重なり、どこに注意すべきか」という観点から整理します。 「AIとセキュリティ」には三つの市場がある 最初に、用語を整理しておきます。「AIセキュリティ」とひとくくりにすると分かりにくいのですが、実際には少なくとも三つの異なるテーマが同時に進んでいます。 この三つの違いは、「誰がAIを使うのか」と「何を守るのか」で考えると分かりやすくなります。 第一は、防御側がAIを使う「AIで守る」領域です。 攻撃者がAIを使っているかどうかにかかわらず、企業やセキュリティ事業者がAIを利用して、サイバー攻撃やインシデントを検知・分析・阻止します。大量のログやアラートの分析、脅威の優先順位付け、異常の検知、初動対応の支援などは、すでに

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公開から3日で停止──Fable 5／Mythos 5をめぐる米政府指令が示した、AIの新しい可用性リスク

生成AI最前線

公開から3日で停止──Fable 5／Mythos 5をめぐる米政府指令が示した、AIの新しい可用性リスク

こんにちは！ 前回の記事では、Anthropicが2026年6月9日に発表したClaude Fable 5とClaude Mythos 5について取り上げました。 Mythos級の強力な能力にセーフガードを加え、一般ユーザーにも提供できる形へと降ろしたFable 5。 私たちはそれを、「神話が寓話になって降りてきた」と表現しました。 しかし、その寓話は、わずか3日で公開の場から姿を消すことになります。 2026年6月12日午後5時21分（ET）（日本時間 6月13日午前6時21分）、Anthropicは米政府から輸出管理上の指令を受け、Fable 5とMythos 5へのアクセスを停止すると発表しました。 指令の対象とされたのは、米国外の利用者だけではありません。 Anthropicの説明によれば、米国内にいる外国籍者や、同社で働く外国籍の従業員も含まれます。 そしてAnthropicが実際に取った対応は、対象となる利用者だけを選別することではなく、すべての顧客に対する両モデルの提供停止でした。 今回の出来事は、Fable 5のセーフガードが十分だったのかという技術論

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Anthropicが「強すぎて出せないモデル "Mythos"」を出した

生成AI最前線

Anthropicが「強すぎて出せないモデル "Mythos"」を出した

Project Glasswingが映し出す、防御側のパラダイム転換 すごいモデルが出た、らしい 2026年4月7日、AnthropicがClaude Mythos Previewという新しいAIモデルを発表しました。(Anthropic公式発表 / Anthropic技術解説) Anthropicは、ChatGPTで知られるOpenAIと並ぶ米国の大手AI企業のひとつで、Claudeシリーズと呼ばれる生成AIモデルを開発しています。 普段なら、新モデル発表は「より速く、より賢くなりました」というアップデートの話で、誰でも触れるようになるのが通例です。 ところが今回はだいぶ様子が違いました。 一般公開はされません。 アクセスできるのは選ばれた一部のパートナーだけ。 同時に立ち上げられた業界横断プロジェクト「Project Glasswing」の枠組みの中で、防御目的に絞って提供される、という発表でした。 ただ、この話を「危険なAIが出た」の一言で受け止めると、もっと重要なところを取り逃してしまいます。 少し腰を据えて見ていきましょう！ どのくらい「とんでも

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大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第6回 よくある問題と解決方法

LLM セキュリティ

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第6回 よくある問題と解決方法

こんにちは！ 第5回では、ブラウザーに届く認証設定と、その確認方法を整理しました。今回は、認証やドメイン参加がうまくいかないときの調べ方です。 「共有が遅い」「名前は引けるのに参加できない」という症状から、原因を一つに決めることはできません。変更前の状態を残し、名前・時刻・サービスの鍵・権限・通信を順に切り分けます。 対象は主にWindowsクライアントとAD DSです。漫画は理解のための架空の会話です。コマンドは説明用の名前を使った診断例であり、本記事のために実AD環境で実行した結果ではありません。実行には端末やADの参照権限が必要で、一部は管理者として開いたシェルを使います。 連載の構成 * 第1章：基本概念の理解 - Active DirectoryとKerberos/NTLM認証の基礎 * 第2章：ドメイン環境の構築 - 検証環境の構築手順 * 第3章：クライアントとサーバーのドメイン参加 - ドメイン参加の詳細手順 * 第4章：プロキシサーバーと統合Windows認証 * 第5章：ブラウザ設定と認証 - 各ブラウザでの設定方法 * 【★今回です★】第6章

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PII検出の混同行列では見えないもの ― 認識器間衝突と統合テスト

LLM セキュリティ

PII検出の混同行列では見えないもの ― 認識器間衝突と統合テスト

こんにちは！Qualiteg研究部です! 個人情報（PII: Personally Identifiable Information）の自動検出は、テキスト中から特定の表現を抽出し、それがどの種類のPIIに当たるかを判定する問題として捉えることができます。 電話番号、人名、口座番号、金額表現など、検出対象のPIIタイプが増えるにつれて、単一の手法ではカバーしきれなくなり、性質の異なる複数の認識器（Recognizer）を組み合わせるマルチレイヤー構成が採用されるのが一般的です。 本稿で想定しているのは、ユーザーが海外製LLMにチャットを送信する直前に、その内容に個人情報や機密情報が含まれていないかをリアルタイムに検査するユースケースです。 この場面では、検出精度だけでなく、送信体験を損ねない速度が不可欠です。 高精度なLLMやBERT系モデル、NERベースの手法は有力ですが、送信前チェックの第一層として常時適用するには、レイテンシやコストの面で不利になることがあります。 そのため、本システムでは、正規表現、辞書、軽量なルールベース認識器を組み合わせた超高速な第一層を設け、そ

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大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第5回 ブラウザ設定と認証

IT & AIテクノロジー

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第5回 ブラウザ設定と認証

こんにちは！ 第4回では、プロキシの認証とアクセス制御を整理しました。今回は、ブラウザー側で何を確認し、どう設定を配るかを見ていきます。 同じページでも、ブラウザーや接続方法によって認証画面が出ることがあります。ここで許可先や認証方式を広げる前に、誰が認証を求めているのかを確かめます。 主にWindows上の管理対象Chrome・Edge・Firefoxと、明示的なフォワードプロキシを扱います。漫画は理解のための架空の会話です。設定例は説明用で、実環境へのポリシー配布や認証試験を実施した記録ではありません。 連載の構成 * 第1章：基本概念の理解 - Active DirectoryとKerberos/NTLM認証の基礎 * 第2章：ドメイン環境の構築 - 検証環境の構築手順 * 第3章：クライアントとサーバーのドメイン参加 - ドメイン参加の詳細手順 * 第4章：プロキシサーバーと統合Windows認証 * 【★今回です★】第5章：ブラウザ設定と認証 - 各ブラウザでの設定方法 * 第6章：トラブルシューティング - よくある問題と解決方法 * 第7章：セキュ

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企業セキュリティはなぜ複雑になったのか？ 〜AD+Proxyの時代から現代のクラウド対応まで〜

LLM セキュリティ

企業セキュリティはなぜ複雑になったのか？ 〜AD+Proxyの時代から現代のクラウド対応まで〜

こんにちは！ ChatGPTやClaudeといった生成AIサービスが業務に浸透し始めた今、 「AIに機密情報を送ってしまうリスク」 が新たなセキュリティ課題として浮上しています。 この課題に向き合う中で、私たちは改めて「企業のセキュリティアーキテクチャはどう変遷してきたのか」を振り返る機会がありました。 すると、ある疑問が浮かんできます。 「なんでこんなに複雑になってるんだっけ？」 企業のセキュリティ担当者なら、一度は思ったことがあるのではないでしょうか。 アルファベット3〜4文字の製品が乱立し、それぞれが微妙に重複した機能を持ち、設定は複雑化し、コストは膨らみ続けています。 当社ではAIセキュリティ関連プロダクトをご提供しておりますが、AI時代のセキュリティを考える上でも、この歴史を理解することは重要ではないかと考えました。 本記事では、企業ネットワークセキュリティの変遷を振り返りながら、「なぜこうなったのか」を整理してみたいと思います。 第1章：観測点を集約できた時代 ― オンプレAD + Proxy（〜2010年代前半） 統制しやすかったモデル かつ

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大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第4回 プロキシサーバーと統合Windows認証

IT & AIテクノロジー

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第4回 プロキシサーバーと統合Windows認証

こんにちは！ 第3回では、端末のドメイン参加と、参加後の確認を整理しました。今回は、ADの利用者情報をプロキシの認証へつなぐ仕組みを見ていきます。 プロキシが知りたいのは、通信元のIPだけでなく、どのアカウントが認証されたかです。その判断を、ブラウザー、認証ヘルパー、AD、アクセス制御が分担します。 対象はクライアントが明示的に利用するフォワードプロキシです。漫画は理解のための架空の会話です。設定例は説明用で、この環境での導入成功や実測値を示すものではありません。 連載の構成 * 第1章：基本概念の理解 - Active DirectoryとKerberos/NTLM認証の基礎 * 第2章：ドメイン環境の構築 - 検証環境の構築手順 * 第3章：クライアントとサーバーのドメイン参加 - ドメイン参加の詳細手順 * 【★今回です★】第4章：プロキシサーバーと統合Windows認証 * 第5章：ブラウザ設定と認証 - 各ブラウザでの設定方法 * 第6章：トラブルシューティング - よくある問題と解決方法 * 第7章：セキュリティとベストプラクティス - 本番環境での

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大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第3回 クライアントとサーバーのドメイン参加

IT & AIテクノロジー

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第3回 クライアントとサーバーのドメイン参加

こんにちは！ 第2回では、ADの名前とドメイン コントローラー、DNSの構成を整理しました。今回は、PCやサーバーをそのドメインへ参加させる仕組みを見ていきます。 ユーザーのアカウントを作ることと、端末をドメインに参加させることは別の作業です。参加前の条件、実際の手順、参加後の確認をつなげて考えましょう。 対象はオンプレミスAD DSへの参加です。漫画は概念を説明する架空の会話であり、実際の障害事例や試験結果ではありません。 連載の構成 * 第1章：基本概念の理解 - Active DirectoryとKerberos/NTLM認証の基礎 * 第2章：ドメイン環境の構築 - 検証環境の構築手順 * 【★今回です★】第3章：クライアントとサーバーのドメイン参加 - ドメイン参加の詳細手順 * 第4章：プロキシサーバーと統合Windows認証 * 第5章：ブラウザ設定と認証 - 各ブラウザでの設定方法 * 第6章：トラブルシューティング - よくある問題と解決方法 * 第7章：セキュリティとベストプラクティス - 本番環境での考慮事項 * 第8章：実践的な構成例

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大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第2回 ドメイン環境の構築

IT & AIテクノロジー

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第2回 ドメイン環境の構築

こんにちは！ 第1回では、Active DirectoryとDNS、認証の関係を整理しました。今回は、その基盤となるドメイン環境の構築を考えます。 名前を決め、Windows Serverをドメイン コントローラーへ昇格させ、端末が必要なDNSを使えるようにする。この順で、構築前の判断と設定の意味を見ていきましょう。 対象はWindows ServerのActive Directory Domain Services（AD DS）です。漫画は概念を説明する架空の会話であり、実際の導入事例ではありません。 連載の構成 * 第1章：基本概念の理解 - Active DirectoryとKerberos/NTLM認証の基礎 * 【★今回です★】第2章：ドメイン環境の構築 - 検証環境の構築手順 * 第3章：クライアントとサーバーのドメイン参加 - ドメイン参加の詳細手順 * 第4章：プロキシサーバーと統合Windows認証 * 第5章：ブラウザ設定と認証 - 各ブラウザでの設定方法 * 第6章：トラブルシューティング - よくある問題と解決方法

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ゼロトラスト時代のLLMセキュリティ完全ガイド：ガーディアンエージェントへの進化を見据えて

LLM セキュリティ

ゼロトラスト時代のLLMセキュリティ完全ガイド：ガーディアンエージェントへの進化を見据えて

こんにちは！ 今日はセキュリティの新たな考え方「ゼロトラスト」とLLMを中心としたAIセキュリティについて解説いたします！ はじめに 3つのパラダイムシフトが同時に起きている いま、企業のIT環境では3つの大きな変革が起ころうとしています。 1つ目は「境界防御からゼロトラストへ」というセキュリティモデルの転換。 2つ目は「LLMの爆発的普及」による新たなリスクの出現。 そして3つ目は「AIエージェント時代の到来」とそれに伴う「ガーディアンエージェント」という新概念の登場です。 これらは別々の出来事のように見えて、実は密接に関連しています。本記事では、この3つの変革がどのように結びつき、企業がどのような対策を取るべきかを解説いたします 目次 1. はじめに：3つのパラダイムシフトが同時に起きている 2. 第1の変革：ゼロトラストという新しいセキュリティ思想 3. 第2の変革：LLM時代の到来とその影響 4. 第3の変革：AIエージェントとガーディアンエージェント 5. 3つの変革を統合する：実践的なアプローチ 6. 実装のベストプラクティス 7. 日本

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大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第1回 基本概念の理解

IT & AIテクノロジー

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第1回 基本概念の理解

AIシステムを支えるアカウント管理を理解する 社内向けのAIシステムを考えるとき、「誰が利用できるか」「どの情報へアクセスできるか」を、組織のアカウント管理と結び付けて整理する場面があります。そこで押さえておきたい基盤の一つが、Active Directoryです。 この連載では、Windows ServerのActive Directory Domain Services（AD DS）を中心に、アカウント、認証、権限、運用の仕組みを順に見ていきます。AIアプリケーションへのつなぎ方を検討する前に、基盤が何を担当するのかを理解しましょう。 第1回では、AD DSが管理する情報、DNSとの関係、Kerberos・NTLM・Basic認証の違いを扱います。漫画は概念を説明するための架空の会話で、技術的な説明の出典は各節末にまとめています。 出典 * AD DS overview 連載の構成 * 【★今回です★】第1章：基本概念の理解 - Active DirectoryとKerberos/NTLM認証の基礎 * 第2章：ドメイン環境の構築 - 検証環境の構築手順

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AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー：第1回 AI DLPとPROXY

LLM セキュリティ

AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー：第1回 AI DLPとPROXY

こんにちは！本日はAI時代のデータ漏洩防止について、とくにその通信技術面に焦点をあてつつ、AIセキュリティにどのように取り組んでいくべきか、解説いたします。 1. はじめに 生成AIの急速な普及により、企業のデータガバナンスは新たな局面を迎えています。ChatGPTやClaudeといった大規模言語モデル（LLM）は、業務効率を飛躍的に向上させる一方で、意図しない機密情報の漏洩という深刻なリスクをもたらしています。 従業員が何気なく入力した顧客情報や営業秘密が、AIサービスの学習データとして使用される可能性があることを、多くの組織はまだ十分に認識していません。従来のDLP（Data Loss Prevention）ソリューションは、メールやファイル転送を監視することには長けていましたが、リアルタイムで行われるWebベースのAIチャットやAIエージェントとの対話で発生しうる新しい脅威には対応できていないのが現状です。 本記事では、AI時代のデータ漏洩防止において中核となる技術、特にHTTPS通信のインターセプトとその限界について、技術的な観点から詳しく解説します。プロキシサーバー

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AIエージェント時代の新たな番人「ガーディアンエージェント」とは？

生成AI最前線

AIエージェント時代の新たな番人「ガーディアンエージェント」とは？

こんにちは！今日は先日ガートナーが発表したガーディアンエージェントについて解説します ガートナーの公式定義 ハイプカーブで有名なガートナーは2025年6月に、ガーディアンエージェントに関する見解を発表しました。ガーディアン・エージェントとは、AIとの安全で信頼できるやりとりを支援するために設計されたAIベースのテクノロジです。 ざっくりいうと、 「AIエージェントが来るよ」と予言したガートナー社は、次は、「ガーディアンエージェントが来るよ」と予言しました。なぜガーディアンエージェントが来るのでしょうか？本稿では、そのあたりを考察していきたいと思います。 なぜ今、AIの「監視役」が必要なのか 2025年、私たちは本格的なAIエージェント時代の入り口に立っています。AIが単なるツールから、自律的に判断し行動する「エージェント」へと進化する中で、新たな課題が浮上しています。 従来のAIとエージェント型AIの違い さて、ガーディアンエージェントが必要になる理由として、生成AI（以後AIと呼びます）の急速な進化があげられます。従来のAIとエージェント型AIの違いを思い出

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LLM時代の企業情報防衛：PIIセキュリティの新たな挑戦

LLM-Audit

LLM時代の企業情報防衛：PIIセキュリティの新たな挑戦

はじめに なぜ今、PIIセキュリティが重要なのか 私たちは大規模言語モデル（LLM）が業務の隅々まで浸透した時代を生きています。ChatGPT、Claude、Geminiなどの生成AIツールは、もはや実験的な技術ではなく、日常業務に欠かせないインフラとなりました。しかし、この便利さの裏側で、企業の個人識別情報（PII）は前例のない脅威にさらされています。 従来のセキュリティ対策では想定していなかった「AIへの情報漏洩」という新たなリスクが生まれ、企業は情報防衛戦略の根本的な見直しを迫られています。 PIIとは何か　～生成AI＆LLM時代の再定義～ 従来のPII定義 個人識別情報（Personal Identifiable Information）は、単独または他の情報と組み合わせることで特定の個人を識別できる情報を指します。 たとえば、従来は以下のような情報が主な対象でした * 直接識別子：氏名、住所、電話番号、メールアドレス、マイナンバー * 間接識別子：生年月日、職業、勤務先、IPアドレス * 機密情報：医療記録、金融情報、生体認証データ LLM時

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