従来のアプリケーションに潜むリスクを可視化するうえでソフトウェア部品表（SBOM）が役立つのと同様に、AI部品表（AIBOM）はAIシステムに明確さをもたらします。AIBOMは、GPUやコンテナからデータセットやAPIに至るまで、組織のAIインフラ全体を文書化し、セキュリティリーダーとそのチームに、リスクを見つけて評価し、説明責任を徹底するためのロードマップを提供します。
多くの組織が、コード生成の自動化、カスタマーサービスのワークフローへのモデル組み込み、マーケティング施策や競争優位の加速を通じて、AIの導入を急いでいます。セキュリティチームには二重の使命が課され、プレッシャーが高まっています。すなわち、セキュリティのワークフローにAIを取り入れること、そして組織内の他部門にも導入が義務付けられているAIそのものを安全にすることです。だからこそ、イノベーションがどれほど速く進んでも、セキュリティは常に残業して追いつかなければなりません。
AIBOMの紹介：インフラ、リスク、そしてAIモデルを保護する方法
実のところ、AIは新しい苦労を持ち込むわけではありません。馴染みのあるセキュリティ課題を、新しい場所で再び持ち込むのです。AIは、コンテナ化されたベースイメージやオーケストレーションプラットフォームなど、すでにあなたが保護しているのと同じクラウドネイティブなインフラ上に構築されています。Sysdigの新しいペーパー『AIBOM：インフラ、リスク、そしてAIモデルを保護する方法』では、AIモデルを構成するすべての要素を分解し、馴染みのあるクラウドネイティブのセキュリティ制御（およびリスク）がAIワークロードへどのように拡張されるかを示しています。
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そして、次の内容をまとめたガイドを入手してください：
- AIモデルが動作するクラウドネイティブでコンテナ化されたスタックを把握する。
- AI特有のリスクが何であり、インフラのどこに存在するのかを理解する。
- AIの可視性とガバナンスを改善するためのベストプラクティスを学ぶ。
AIは謎に包まれている必要はありません。詳細なAIBOMがあれば、中身を文書化し、リスクが潜む場所を特定し、自信を持ってイノベーションを保護できます。あなたはすでにコンテナ、クラウドワークロード、CI/CDパイプラインを保護してきました。AIの保護もそれほど違いはありません。
全体の詳細を入手して、すでに知っていることをAIの世界にどう適用できるかをご確認ください。
翻訳元: https://www.sysdig.com/blog/whats-old-is-new-again-how-to-demystify-ai-security-with-aiboms
