脆弱性評価
AIインフラストラクチャおよびアプリケーションにおけるセキュリティの弱点を特定、分析、優先順位付けし、修正作業を導く。
コードベースおよび依存関係に対する自動化された脆弱性スキャン、API とインフラストラクチャに対するペネトレーションテスト、モデルエンドポイントに対する敵対的テスト、ならびに脅威モデリング・ワークショップを含む、体系的なプログラムです。検出事項は重大度と発生可能性に基づいて評価され、修復バックログで追跡され、再テストによって検証されます。ガバナンスでは、評価頻度、役割（セキュリティチーム、ML エンジニア）、および重大な脆弱性のパッチ適用に関する SLA を定義します。
クラウドベースのレコメンデーションエンジンは、四半期ごとに脆弱性評価を実施しています。コードスキャナーが旧式のライブラリバージョンを検出し、ペネトレーションテスターがAPIの不正利用を模擬し、モデルに対する敵対的テストによってインジェクションリスクが明らかになります。重大度の高いすべての問題は30日以内に修正され、再テストによって解消が確認されることで、AIプラットフォームが強固なセキュリティ体制を維持できるようにしています。
「かつて手動でのレビューやポリシー作業に数週間かかっていたものが、Enzai では数分で構造化され監査可能になりました。AI ガバナンスが理論的でなく、実用的に感じられるのはこれが初めてです。」
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