エージェンティックAIのレッドチーミング：新時代のセキュリティアプローチ
エージェンティックAIシステムのレッドチーミングは、従来のシステムとは異なる挑戦を含んでいます。これらのAIシステムは非決定的であり、スクリプトを複数回実行する必要があります。毎回異なる出力が得られるため、その変動性を考慮に入れながら各シナリオをテストすることが求められます。特に、エージェントワークフローやLLM自体、プロンプトの多様性とエージェントの振る舞いによって、さらなる変動が生じる可能性があります。同じタスクでも異なる応答が返ってくる場合があるため、多くのテストケースとシナリオを実行して潜在的な盲点をカバーする必要があります。
自動化ツールだけでなく手動テストも活用しましょう。PyRITなどのツールと組み合わせて使用することで、自動化テストでは見つからない問題領域への深堀りが可能になります。また、自動化テストには監視とログ記録を取り入れることで、問題追跡プロセスを改善し、手動テスト時に役立てることができます。この段階でログデータを利用した透明性と監査可能性を確保することが重要です。
最後に他のサイバーセキュリティ専門家との協力し、対策や実践方法について意見交換することでガバナンスフレームワークを強化し続けましょう。
未来のエージェンティックAI：期待される可能性
ビジネスにもたらされる幅広い利点と効率性から、この技術を探求する絶好の機会です。しかし、それに伴うリスクやセキュリティ上の脅威も無視できません。企業文化全体でセキュリティ意識を高め、すべてのインタラクションを記録し、人間による管理体制を整えることが求められます。ユーザーやビジネスへの信頼感が損なわれる前に問題点を積極的に発見するためには、プロセス全体にツールを組み込む必要があります。透明性、人間による監督、およびAI安全性は常に最優先事項であるべきです。
Stephen Kaufman氏について
Stephen Kaufman氏はMicrosoft Customer Success Unit Office of the CTOでチーフアーキテクトとしてAIおよびクラウドコンピューティング分野に注力しています。彼は30年以上にわたり、大企業顧客へのAI活用支援経験があります。本記事はIASAとのパートナーシップによって制作されました。この組織はビジネステクノロジーアーキテクチャ分野で影響力とリーダーシップ育成を目的としています。
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