タグ: 脅威モデリング

darkreading.com

次の250年に向けた、ソフトウェアセキュリティの10の実践

今年のサイバーセキュリティ意識向上月間のテーマは「Securing the Next 250(次の250年を守る)」です。脆弱性だけにとどまらず、デジタルシステムを何世代にもわたって強靭に保つために何が必要かを考えるよう、私たちに促しています。オピニオン1998年、私は L0pht の仲間たちとともに米議会で証言し、安

helpnetsecurity.com

プライバシー保護AIは心臓データを守れるが、問題はそのコスト

かつて心臓モニターといえば、病院のベッドの傍らに置かれた箱でした。電極がケーブルにつながり、ケーブルが画面につながり、看護師がその画面を見守る。脅威モデルは付箋1枚に収まるほど単純でした。 しかし、心臓ケアの現場はもうそうではありません。パッチやスマートウォッチが心電図(ECG)を記録し、スマートフォ

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ThreatModeler、NexusAIを発表 アーキテクチャの変更を追跡し、セキュリティ更新を提案

ThreatModelerは、ThreatModeler Nexusプラットフォーム上で動作する、AI搭載の新しい脅威モデリングパートナー「NexusAI」の提供開始を発表しました。NexusAIは、脅威モデルの作成・分析・維持にかかる作業の自動化範囲を広げます。これにより、企業のセキュリティチームは

itsecurityguru.org

組織が無視できない、AIエージェントの4つのセキュリティリスク

AIエージェントは、実験段階から日常の業務運用へと急速に浸透しつつあります。ユーザーの質問を待って応答する従来の生成AIツールとは異なり、エージェントは自ら行動を起こすことができます。システムへのアクセス、情報処理、アプリケーションとの連携、そしてさまざまな自律性のレベルでタスクを完了させることが可能

helpnetsecurity.com

AWSがAI脆弱性検出の実力を検証、誤検知の多さが浮き彫りに

AWSの「Deception Benchmark(欺瞞ベンチマーク)」は、AIモデルが本物のセキュリティ脆弱性と、危険に見えるものの実際には安全なコードとをどれだけ正確に見分けられるかを測定するものです。AWSはこのベンチマークを一般公開し、研究者がサンプルの生成や精緻化にかかるコストを重複して負担す

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NCSCがエージェント型AIシステムに対しより強固な制御を要請

英国の国家サイバーセキュリティセンター(NCSC)は、自律型AIエージェントを導入する組織に対し、意図しない行動や悪意ある活動の影響を抑えるため、サンドボックス化、人間による監督、そして厳格に制御されたアクセス権限の導入を求めました。 同機関は、AIモデルが許可されていない、あるいは意図しない活動を実行する事例