データアーキテクチャの修正が検知モデルのアップグレードより重要な理由
AIセキュリティ投資の効果は、その背後にあるデータの質次第です。 セキュリティ部門のリーダーたちは、これまで投資に投資を重ねてきました。世界のサイバーセキュリティ向けAI市場は2026年時点で440億ドルと評価され、2034年までに2130億
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AIデータベース作業の高速化と引き換えに高いリスクを受け入れるチームが多数
データベースの専門家たちは、クエリの作成やスキーマの構築、コードレビューといった日常業務にAIを活用しています。さらに、データベースそのものに直接作用する自律型ツールへの依存度も高まっています。Redgateの2026 State of the Database Landscapeレポートによると、デ
本番稼働中のエージェント型AIプロジェクト、大半がデータ問題で停滞
企業各社はAIエージェントをリアルタイムのデータフィードに接続し、ITオペレーションからソフトウェア開発まで、かつては人間のレビューが必要だった業務を担わせています。Confluentが毎年発行するData Streaming Reportによると、本番環境でこれを実施している組織の割合は2026年に
OnspringのCISOが語る、GRC自動化システムの限界
Help Net Securityのインタビューにおいて、OnspringのCISOであるNichole Windholz氏が、GRC自動化システムおよび継続的コントロール監視の限界について語りました。色分けダッシュボードがいかに重要な文脈を覆い隠すか、ツールに供給されるデータをどのように検証するか、
GenAIだけでは不十分: サイバーセキュリティにおけるAIの再考
組織がAI導入を加速させるにつれ、多くの組織は生成型AI（GenAI）をセキュリティ戦略の基礎として採用しています。 しかし、AppOmniのAI責任者であるMelissa Ruzziによると、GenAIだけに依存することは、解決するよりも多くのギャップを生む可能性があります。 「GenAIは非決定論的で言語中心で
業界は人間のためではなく、機械のためにAIを設計している。これは誤りではない。
AI業界はしばしば批判されています。なぜなら、システムはますます不透明になり、自律的になり、人間が質問しにくくなっているからです。この批判は通常、何か問題が起きてしまった、人間中心設計の視点を失った、解決策はAIを説明可能性、透明性、またはより直感的なインターフェースの方向に引き戻すことだという前提で行われます。し
脆弱性が急増するも、混乱した報告が実態を不明瞭に
また1年、また脆弱性報告の記録更新である。 9年連続で、報告された脆弱性の数が新...
SOCをトライアスリートのように鍛えるべき理由
5分で読めます トライアスリートは早い段階で、ある単純な真実を学びます。どれほど...
英国企業、AIリスクで平均290万ポンドの損失
英国企業は、新たなプロジェクトでAI技術を導入する際、AIガバナンスを優先するよ...