AIセキュリティガバナンス
責任あるAI、信頼に基づく構築
目に見えないAIリスクを管理し、信頼できるAI運用環境を構築
AIの未来を守る
AI Security Governance（AIセキュリティガバナンス）は、AIモデルとサービス全体のセキュリティリスクを検証し、持続可能なAI活用を支える信頼基盤を提供します。
広がるAI活用、
追いつかない管理体制
急速に広がるAI活用と、対応が遅れる管理体制
管理体制の範囲外へ広がるAI活用
- 組織内におけるAI利用状況や、内部データとの接続範囲が管理上の死角となる可能性があります。
- 統制されていないAIへのアクセスは、データ流出・誤作動・未承認の処理実行につながります。
シャドーAIが生むセキュリティ・コンプライアンス統制の空白
- 承認されていないAI利用やポリシー遵守状況を可視化できない場合、個人情報保護や監査対応における管理上の空白が発生します。
- シャドーAIは、機密情報の流出やデータの不適切利用リスクを高めます。
従来のセキュリティ対策を超えるAI特有の脅威
- プロンプトインジェクションやAIエージェントの権限悪用といったAI固有の脅威は、従来のセキュリティ評価では十分に検証できません。
- モデルのジェイルブレイク、機密情報の流出、データポイズニングに対応するには、AIに特化した独立したセキュリティ検証の仕組みが必要です。
AIリスクから責任ある運用へ
AIセキュリティガバナンスが求められる理由
AIセキュリティガバナンスとは、AIモデル・データ・権限・外部連携・運用ポリシー全体におけるリスクを統合的に管理するための仕組みです。S2Wは、AI環境における管理上の死角を特定し、セキュリティ検証結果を運用ポリシーや統制へ反映できるよう支援します。
AIリスクの可視化と管理体制の確立
AIリスクの可視化と管理体制の確立
組織内のAIモデル・データフロー・ユーザー権限・外部APIやエージェント連携構造を分析し、潜在的なリスクや管理上の死角を特定します。これに基づき、リスクごとの統制基準と対応優先順位を策定します。
AI統制を検証と誤用リスクの低減
プロンプトインジェクション・モデルのジェイルブレイク・機密情報の誘導・未承認処理の実行など、AI特有の脅威を基準に、ポリシー・権限統制・データ保護対策の有効性を検証します。技術的な検証が必要な領域については、AIレッドチーミングと連携し、脆弱なポイントや改善すべき課題を具体化します。
継続的に運用できるガバナンス体制の構築
継続的に運用できるガバナンス体制の構築
AI利用ポリシー・データ処理基準・アクセス権限管理・ログ監査・インシデント対応プロセスを、組織環境に合わせて策定します。これにより、コンプライアンスリスクを低減し、信頼できるAI活用環境の構築を支援します。
運用を見据えた
セキュリティ検証済みのガバナンス
セキュリティ検証と運用統制をつなぐAIガバナンス
AIリスク全体を包括する統合ガバナンス
AIガバナンスは、ポリシー文書を策定するだけでは完成しません。S2Wは、プロンプト・モデル・データ・外部ツール・エージェント権限を、実際の攻撃や不適切利用のシナリオに基づいて検証し、その結果を統制基準や運用ポリシーへ反映します。
統合リスク診断
モデル、データ、サービス、エージェント、権限全般を分析
AI特化型攻撃シナリオ基盤の検証
実際の生成AIサービスセキュリティ診断経験を反映
ガバナンス設計
技術的セキュリティ検証と運用ポリシーの連携
検証結果を実行可能な統制へ
S2Wは、発見された脆弱性や運用上のギャップを単なる診断レポートとして終わらせません。組織のAI導入状況や運用環境を踏まえ、改善の優先順位・ポリシー基準・役割と責任・監査およびモニタリング体制・段階的な導入ロードマップへと具体化します。
改善課題と対応基準の導出
診断結果を実行優先順位へ転換
運用統制体系の設計
ポリシー、権限、監査、モニタリング、インシデント対応の連携
段階的改善ロードマップ
組織のAI導入レベルと運用環境を反映
AIリスク全体を包括する統合ガバナンス
AIガバナンスは、ポリシー文書を策定するだけでは完成しません。S2Wは、プロンプト・モデル・データ・外部ツール・エージェント権限を、実際の攻撃や不適切利用のシナリオに基づいて検証し、その結果を統制基準や運用ポリシーへ反映します。
統合リスク診断
モデル、データ、サービス、エージェント、権限全般を分析
AI特化型攻撃シナリオ基盤の検証
実際の生成AIサービスセキュリティ診断経験を反映
ガバナンス設計
技術的セキュリティ検証と運用ポリシーの連携
検証結果を実行可能な統制へ
S2Wは、発見された脆弱性や運用上のギャップを単なる診断レポートとして終わらせません。組織のAI導入状況や運用環境を踏まえ、改善の優先順位・ポリシー基準・役割と責任・監査およびモニタリング体制・段階的な導入ロードマップへと具体化します。
改善課題と対応基準の導出
診断結果を実行優先順位へ転換
運用統制体系の設計
ポリシー、権限、監査、モニタリング、インシデント対応の連携
段階的改善ロードマップ
組織のAI導入レベルと運用環境を反映
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