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脆弱性や新たな脅威への事前対策を支援するマルチAIエージェントセキュリティ技術
AI でセキュリティ運用を自動化
脅威からシステムを守る、業界初のフレームワーク

AIセキュリティの良くある課題

AIセキュリティの良くある課題
サイバー攻撃の急増と年間 2 万件以上の新たな脆弱性に対し、セキュリティ専門家不足が深刻化
複雑化するシステムと進化する AI 活用攻撃に、従来の対策プロセスでは迅速な対応が困難になっています。

富士通のマルチAIエージェントセキュリティなら

富士通のマルチAIエージェントセキュリティなら
マルチAIエージェントセキュリティ技術による自動化で、新たな脅威にプロアクティブに対応。多様なシステムのナレッジを活かした汎用性の高いソリューションで、Kozuchi や Takane などのAI サービスのセキュリティも強化し、対策時間を大幅に短縮します。

AI Security Demo Video

技術概要

ターゲット業界・ユーザー

  • CISO組織（情報セキュリティ統制、xSIRT、SOC部門）
  • 現場のセキュリティ運用者（システム管理者）
  • Fujitsu AIサービス（Kozuchi、Takane）の利用者

ターゲット業界・業務の課題

  • 新たな脅威の増加（脆弱性+2万件/年、AIで攻撃/AIを攻撃）
  • 攻撃コード開発技術が進化しており、脆弱性にすぐに対策しなければ侵害される（IPA 10大脅威 0day攻撃、急増するSSL VPN脆弱性の悪用も0day攻撃はその一例）
  • このままではセキュリティ運用工数が膨れ上がり限界を迎える。

技術課題

  • 新たな脅威は公開されている情報が少なく、攻撃の未然防止に必要な攻撃シナリオ・防御シナリオを網羅的に作成することが困難
  • 生成AIの急速な普及の一方、新しい攻撃(プロンプトインジェクション等)も増加しており、脆弱性に対処できる新しい技術が必要

AIセキュリティ技術がもたらす価値

  • 新脅威、攻撃に対してパッチ公開前に数時間で対策
  • 現場のセキュリティ対応コストを1/3削減
  • 富士通AIサービスをセキュリティで他社差異化

富士通の技術優位性

  • 業界初、非専門家でもプロアクティブな防御を実現できるAIセキュリティ・フレーム
  • LLMのセキュリティ耐性を自動的・網羅的にチェックできるLLM脆弱性スキャナ。業界トップの3.5千超の脆弱性に対応
  • LLMガードレールは、LLM脆弱性スキャナーと連携し、脆弱性と判定されて対処が必要な攻撃的なプロンプトをITシステム運用中に検知し拒絶する機能であるガード規則を自動的に適用して不適切な回答を防ぐことで、生成AIの安心・安全な運用を実現

利用シーン

  • エンドユーザー
    • 現場のシステム運用管理者が新たな脆弱性の内容を把握し、運用しているシステムへの影響を調査して、侵害を未然防止する対処を実施する。
  • アプリ開発者
    • 開発したLLMアプリケーションのセキュリティテストを自動で実施する。

事例・ユースケース

  • 生成AIセキュリティ強化技術に関して、Cohere Inc.とのパートナーシップを通じて、2024年12月より技術実証を開始予定

技術お試し

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