生成AI活用に付随するリスクにばかり注目していないか？ Webサービスの基本的な脆弱性が放置され、サイバー攻撃リスクが増大している。生成AI時代の“本質的”なWebセキュリティ対策とは
・生成AI時代に増加するWebサービスのリスクとは
・従来型の脆弱性が依然として狙われている理由
・効率的にリスクを軽減する脆弱性診断の現実的な運用
・【事例2社】大手メーカーはいかにして脆弱性診断を内製化したか
生成AIが普及し、Webサービス提供の現場でも、その活用が一気に進んでいる。
「生成AI活用に付随するリスク」については各社議論を進めていることだろう。しかしその一方で、思わぬ「セキュリティの盲点」が生まれていることをご存じだろうか。
実際に今発生しているサイバー攻撃の多くは、従来から存在する脆弱性の悪用によるものだ。生成AIのリスクにばかりに目を奪われて、基本的なセキュリティ対策が疎かになり、かえって従来型のリスクが高まっているケースも少なくないのである。
では、どうすればこうしたリスクに備えられるのか。
資料で、開発段階から運用フェーズまでの一貫した「脆弱性診断」の考え方と、現実的な運用方法について解説している。コストを抑えながらもセキュリティレベルを維持できる、「脆弱性診断の内製化」の実現法が手に入る。
実際、ある大手スポーツメーカーではかつて、多額のコストがかかる外部委託の「脆弱性診断」を利用しており、「サイト立ち上げ時や大規模改修時だけ」しか診断ができていなかった。内製化により、定期的な診断が可能となった上に、外部ベンダーでは「数カ月」かかっていた診断を「数週間」に短縮することに成功している。
生成AIの利便性を最大化しつつ、安全なWebサービスを提供したいと考える経営者やDX推進担当者、セキュリティ担当者、事業部門は、必見だ。
生成AI活用時代にも必須のセキュリティ対策とは？「脆弱性診断」と「従来リスクへの備え」をまとめた実践ガイド＜資料名＞
生成AIサービスを安全に提供するためのWebセキュリティ入門
＜主な内容＞
・生成AI時代に増加するWebサービスのリスクとは
・従来型の脆弱性が依然として狙われている理由
・効率的にリスクを軽減する脆弱性診断の現実的な運用
・【事例2社】大手メーカーはいかにして脆弱性診断を内製化したか
など
