Falco Feedsは、オープンソースに焦点を当てた企業に、新しい脅威が発見されると継続的に更新される専門家が作成したルールにアクセスできるようにすることで、Falcoの力を拡大します。
本文の内容は、2025年11月20日に Crystal Morin が投稿したブログ(https://www.sysdig.com/blog/whats-old-is-new-again-how-to-demystify-ai-security-with-aiboms)を元に日本語に翻訳・再構成した内容となっております。
ソフトウェア部品表（SBOM）が従来のアプリケーションの隠れたリスクを明らかにするのに役立つのと同じように、AIBOM（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 インフラストラクチャー全体を文書化し、セキュリティリーダーとそのチームがリスクの発見と評価、説明責任の強化に向けたロードマップを提供します。
大多数の組織は、コード生成の自動化、顧客サービスワークフローへのモデルの埋め込み、マーケティングスタントの促進と競争上の優位性の向上を通じて、AIの導入を急いでいます。セキュリティチームは、セキュリティワークフローに AI を追加することと、組織内の他の全員にも導入が義務付けられている AI を保護することという 2 つの課題にプレッシャーを感じています。そのため、イノベーションが急速に進むにつれて、セキュリティは常にそれに追いつくために残業することになります。
実のところ、AI は新たな問題をもたらしません。慣れ親しんだセキュリティ上の課題を新しい場所に再導入します。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、すでに保護されているのと同じクラウドネイティブインフラストラクチャー上に構築されます。Sysdig の新しい論文は AIBOM: インフラストラクチャー、リスク、AI モデルの保護方法は、AIモデルのすべてのコンポーネントを分類し、使い慣れた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ワークロードにどのように適用されるかを説明しています。
ガイドを入手して次のことを行ってください。
- AI モデルが稼働する、クラウドネイティブかつコンテナ化されたスタックを理解する。
- AI 特有のリスクとは何か、そしてそれらがインフラのどこに存在するのかを把握する。
- AI の可視性とガバナンスを向上させるためのベストプラクティスを学ぶ。
AI を神秘的なブラックボックスのままにしておく必要はありません。詳細な AIBOM（AI Bill of Materials） があれば、AI の内部構造を文書化し、リスクがどこに存在するのかを特定し、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 を保護することも、それほど違いはありません。
AI の世界に、あなたがすでに持っている知識をどのように応用できるか――その全体像をご覧ください。