要約:
- Nomaの共同創業者兼CEOであるNiv Braunは、データ＆AIライフサイクル全体をセキュアにする使命に取り組んでいる。
- データサイエンスと機械学習チームは、報告や分析から予測モデリングまでの運用ビジネス価値を長年に渡って推進してきた。
- 生成AI（GenAI）は、内部および顧客向けアプリケーションを変革し、可能性の限界を押し広げている。
- AIの急速な普及により、アプリケーションセキュリティチームにとって致命的な盲点が明らかになった。
- データ＆AIライフサイクルは、データ収集からモデルトレーニング、展開、監視までの異なる段階から構成されている。
- リアルタイムの保護に加えて、AI敵対的攻撃を事前にシミュレーションすることは、モデルを積極的に保護するベストプラクティスである。
- 組織は、データ＆AIライフサイクル全体にセキュリティを組み込むことで、新興脅威に先んじて最も貴重な資産やIPを保護できる。
考察:
データ＆AIライフサイクル全体にセキュリティを組み込むことは、AIパワードアプリケーションを保護するための重要なアプローチです。AIの導入に伴い、セキュリティとコンプライアンスのリスクが重要視されるようになっています。特に、AIがビジネス運用に不可欠となるにつれ、既存のインフラストラクチャに存在するリスクに焦点を当てる必要があります。この記事では、データ＆AIライフサイクル全体にわたってセキュリティを構築することが、組織が新興脅威に対処し、最も貴重な資産や知的財産を守るために不可欠であることを強調しています。
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