Jessica Brennanのブログ記事
AIセキュリティ担当シニアプロダクトマーケティングマネージャー | F5
Jessica Brennanのブログ記事(27)
1つのアプリからエージェント群へ：90日間のAIセキュリティフレームワーク
AIモデル、アプリケーション、自律型エージェントを保護する包括的なフレームワークにより、コストのかかる「まず導入し、セキュリティ対策は後回し」というアプローチを回避できます。
著者：James White, Jessica Brennan
AIのレイテンシ：セキュリティを犠牲にできない理由
AIのレイテンシは、単なる速度の問題ではありません。パフォーマンス、セキュリティ、信頼性のバランスを考慮したシステム設計が重要です。
著者：Jessica Brennan
会話はファイアウォールでは守れない：AIレッドチーミングがミッションクリティカルになった理由
AIの導入が機械のような速さで進む中、従来のソフトウェアテスト手法では、もはや目的に対応できません。
著者：Jessica Brennan, Allan Healy
金融サービスにおけるエンタープライズAIのセキュリティ確保
AIを導入する金融機関に、継続的にカスタマイズおよび改善できるガードレールの実装も必要な理由をご紹介します。
著者：Jessica Brennan
F5 AI Remediate：AIセキュリティギャップを解消
F5の新しいサービスであるF5 AI Remediateは、AIの脆弱性を発見してから、導入可能な保護策を展開するまでのプロセスを短縮します。
著者：Jessica Brennan
AIオブザーバビリティ：AIによる意思決定の監査と追跡
高度なランタイム可視化、監査、トレーサビリティをAIワークフローとシステム全体に適用し、AIオブザーバビリティがAIによる意思決定の説明責任をどのように確保するかをご紹介します。
著者：Jessica Brennan
AIコンプライアンスと規制：F5 AI Guardrailsを活用して法規制と業界標準に対応
F5 AI GuardrailsとF5 AI Red Teamが、コンプライアンス対応を簡素化し、法的リスクを軽減するとともに、組織による責任あるAIガバナンスの実証をどのように支援するかをご覧ください。
著者：Jessica Brennan
分類器ベースとLLM駆動型のガードレール：AIランタイムで実際に機能するのはどちらか
AIガードレールは、すべてが同じ仕組みで機能するわけではありません。分類器ベースとLLM駆動型のガードレールの違いを理解することが重要な理由をご紹介します。
著者：Jessica Brennan
アナリストの視点で見るAIセキュリティ：Gartner®、Forrester、KuppingerColeの知見
企業は、AIのセキュリティ確保には専用に設計されたソリューションが必要であることを認識し始めています。
著者：Jessica Brennan
F5、2025 Gartner® Innovation Guide for Generative AI EngineeringのEmerging Market QuadrantでEmerging Visionariesの1社に選出
F5が2025 Gartner Emerging Market Quadrant（eMQ）のGenerative AI Engineering分野で評価されたことを、うれしく思います。
著者：Jessica Brennan
ループを閉じる：AIセキュリティにおける修復が重要な理由
AIセキュリティの修復は、企業のサイバーセキュリティにおいて最も重要な分野の1つです。組織が生成AIを大規模に導入するにつれ、新たな脆弱性が急増しています。しかし、AIの進化の速さに対応できる効果的な修復策がなければ、こうした脆弱性は未解決のまま放置されがちで、長期にわたるリスクへの露出やコンプライアンス上のリスクにつながります。 AIセキュリティとは […]
著者：Jessica Brennan新しいAI AssistantでGuardrailsを高度化し、セキュリティを強化
F5の新しいAI Assistantは、AI Guardrailのカスタムスキャナー機能に直接組み込まれています。この機能により、企業はGenAIを活用して、自社固有のユースケースや独自のリスクプロファイルに沿ったポリシーを作成し、標準搭載の保護機能を超える対策を実現できます。
著者：Jessica BrennanモデルのGuardrailsだけでは不十分：AIセキュリティにランタイムGuardrailsが不可欠な理由
モデルのガードレールだけでは、AIシステムのセキュリティを維持できません。これは、最先端モデルをテストするF5の研究チームが毎月確認している事実です（結果はAI Security Leaderboardsで公開しています）。モデルのガードレールは動作上の境界を設定するうえで有用ですが、攻撃者は執拗です。プロンプトインジェクション、ジェイルブレイクの試み、新たなエクスプロイトが絶え間なく押し寄せるな...
著者：Jessica BrennanForresterのAEGISフレームワークが推論ファーストのアプローチを裏付ける理由
エージェント型AIの台頭により、企業のセキュリティ環境は大きく変わりつつあります。自律型AIエージェントは、人の介入なしに動作し、リアルタイムで意思決定を行い、従来のサイバーセキュリティアーキテクチャでは想定されていなかった方法で複数のシステムと連携できます。これにより新たな可能性が広がる一方、障害の連鎖、目標の乗っ取り、これまで見えなかった攻撃対象領域といったシステム全体に及ぶリスクも生じます。...
著者：Jessica Brennanカスタムスキャナーのバージョン管理：AI防御制御を進化させ、最適な俊敏性を実現
AIアプリケーションやエージェントを導入する企業には、進化するユースケース、ポリシー、規制にセキュリティを適合させ続けるための俊敏性が必要です。F5 AI Guardrailsにより、組織はすでに、脅威のブロック、データ漏えいの防止、セキュリティポリシーのリアルタイム適用を実現する強力な防御用Guardrailsを活用できます。さらにCustom Scanner Versioningにより、これら...
著者：Jessica Brennanエージェント型シグネチャ攻撃パック：次世代セキュリティに向けたAIレッドチーミング
生成AIに新たな機能が加わるたびに、新たな脆弱性も生じます。そのため企業は、攻撃者に悪用される前に弱点を事前に発見し、AIアプリケーションを保護するため、AIシステムに対するレッドチームテストを定期的に実施する必要があります。そこで役立つのが、F5独自のシグネチャ攻撃パックです。これは、AIシステムの脆弱性を発見するために厳選された「テスト攻撃」を毎月まとめたものです。各パックは［…］
著者：Jessica Brennan攻撃を可視化：エージェント型フィンガープリントで進化する生成AIペネトレーションテスト
見えないものは防御できません。現在の生成AIペネトレーションテストには、まさにこの問題があります。攻撃が成功したかどうかは分かっても、どのように展開し、なぜ防御に失敗したのかまでは把握できません。AIへの対応状況を評価しようとするセキュリティ責任者にとって、これは重大な盲点です。Agentic Fingerprintsは、この状況を変えます。これはCalypsoAIの新機能であり、［…］
著者：Jessica Brennan結果分析と、それによるAI脅威検知の向上
CalypsoAIのAIセキュリティソリューション「Inference Defend」に、AI脅威検知ワークフローの可視性と制御性を高めるために設計された新機能「Outcome Analysis」が加わりました。Defendのリアルタイム保護レイヤーの一部として、Outcome Analysisは、スキャナー（またはガードレール）がプロンプトや応答をフラグ付けまたはブロックした理由をセキュリティチ...
著者：Jessica BrennanForresterの予算計画ガイドから読み解く、2026年の生成AIセキュリティの未来
企業が2026年を見据える中、Forresterの新たな2つの予算計画ガイド『Budget Planning Guide 2026: Security And Risk』と『2026 Budget Planning: Prepare For Even More Volatility』は、セキュリティリーダーがどの分野に重点投資しようとしているのかを知るうえで、貴重な示唆を提供しています。マクロ経済...
著者：Jessica BrennanLLM評価：セキュリティスコアリングによる信頼性の向上
企業におけるAI導入が加速する中、LLMの評価では、もはや性能だけでなく信頼性も重要です。セキュリティチームは、モデルの性能だけでなく、安全に動作するかどうかも検証する必要があります。しかし、ほとんどの評価フレームワークは精度のベンチマークに重点を置いており、セキュリティやリスクの要因は曖昧なまま、または測定されないままです。
著者：Jessica Brennanプロンプトインジェクション攻撃：知っておくべきこと
プロンプトインジェクションは、AIセキュリティにおける最大の脅威です。その仕組みや危険性、企業がAIシステムを保護する方法をご紹介します。
著者：Jessica BrennanエンタープライズAIセキュリティ：Forresterの最新レポートから得られる重要な知見
AI Security Posture Managementが今、最優先課題となっている理由 Forresterの最新調査「Key Trends In AI Detection Surface」によると、組織はAIシステムの管理とセキュリティ確保の方法を早急に見直す必要があります。従来のセキュリティ対策は、動的かつエージェント主導のAIを想定して設計されたものではありません。そのため、AI Sec...
著者：Jessica BrennanAIレッドチームに欠けているものと、その改善方法
レッドチーミングは長年にわたり、企業セキュリティの要となってきました。しかし生成AIに関しては、多くの組織が新たな脅威環境に旧来の手法を適用しています。静的なプロンプトテスト、単発の監査、CLIベースのツールでは明らかな不具合を発見できる場合もありますが、導入後の生成AIシステムの挙動が持つ現実世界の複雑さを捉えられることはほとんどありません。 […]
著者：Jessica Brennanビジネスを実際に保護する生成AIポリシーの策定方法
チームやツールを問わずGenAIの利用が急増していますが、多くの企業では、GenAIを保護するための制御が依然として不足しています。セキュリティが機能していない原因は、ポリシーの不足ではありません。GenAIは適応的に変化するため、分散システム全体をリアルタイムで保護する必要があります。しかし、組織がこの特性に対応できる適切な種類のセキュリティ制御を使用していないことが原因です。多くの場合、[…]
著者：Jessica BrennanセルフホスティングとModels-as-a-Serviceの比較：ランタイムセキュリティのトレードオフ
GenAIシステムが実験的なパイロット運用から全社規模の導入へと移行するなか、重要な意味を持つアーキテクチャ上の選択肢があります。それは、ランタイムベースの機能を組織としてどのように導入するかという点です。
著者：Jessica Brennanセキュリティを確保し、拡張し、成功へ：ランタイムを優先すべき理由
AIはもはや実験段階ではありません。すでに本番環境で稼働し、チャットボットを支え、意思決定に情報を提供し、企業の業務のあり方を変えています。しかし、見過ごされがちな盲点があります。それがランタイムです。トレーニングが注目を集める一方、AIが実際に機能するのはランタイムです。モデルが実際のユーザー、データ、意思決定に関わるのも、最も重大なセキュリティリスクが生じるのもランタイムです。[…]
著者：Jessica BrennanAIレッドチーミング：プロアクティブセキュリティの標準
GenAIがビジネスプロセスとカスタマーエクスペリエンスを向上させ、競争優位性を維持するための重要なツールとなりつつある今、その安全性の確保は極めて重要です。AIはイノベーションを推進する一方で、新たな攻撃対象領域と、従来のセキュリティツールでは効果的に管理できない固有のリスクももたらします。そこで注目されるのが、AIを対象としたレッドチーミングです。これは、攻撃者の視点に立って先回りして検証する...
著者：Jessica Brennan