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大規模言語モデル（LLM）の急速な導入は、顧客とのやり取りの改善から、…を可能にすることまで、組織のAI利用に革命をもたらしました。

AIと大規模言語モデル（LLM）がビジネスを変革するにつれて、それらは機会とリスクの両方をもたらします。AIは効率性を高める一方で…

来年は、AIを活用したサイバー脅威、地政学的戦略へのサイバー戦術の統合の深化、重要インフラの脆弱性の悪用によって定義されるであろう。

今日のペースの速いAI駆動型環境において、Microsoft Copilotは、世界中の組織で最も急速に採用されているAIアプリケーションとして注目を集めています…。

ランサムウェア攻撃の新たな波として、フィッシング、マルウェア・ボットネット、ソーシャル・エンジニアリングを駆使して企業ネットワークに侵入してきたBlack Bastaグループが、Microsoft Teamsを使って企業の企業データにアクセスしようとしている。

このブログでは、人間の介入がほとんど、あるいは全くなくタスクを実行する自律的なエージェントシステムであるAI Autopilotsの利点とリスクに焦点を当てます。

私は長年にわたり、脅威アクターがインターネットに面したエッジデバイス、つまり当社の企業ネットワークをより広範なデジタル世界に接続する重要なゲートウェイを調査し、悪用する様子を見てきました。

AI Copilotは強力なメリットを提供する一方で、組織が安全かつセキュアな利用を確保するために対処しなければならない新たなセキュリティ課題ももたらします。

プロンプト・エンジニアリング攻撃から設定ミス、データ漏洩に至るまで、このレイヤーにおけるセキュリティ上の課題は、広範囲に及ぶ結果をもたらす可能性がある。基礎的なAIに関連するセキュリティ・リスクと、企業がAI主導のソリューションを採用する際に注意すべき点について深く掘り下げてみよう。