クラウド上のAIシステムを保護するためのベストプラクティス5選：包括的ガイドAIモデル、データ、パイプラインを保護するための、クラウドAIセキュリティのベストプラクティス5選をご紹介します。この包括的なガイドで、新たな脅威からクラウド上のAIシステムを守る方法を学びましょう。
脅威モデリングとは？DevSecOpsに不可欠な理由継続的な脅威モデリングが、変化し続けるコード、データ、パイプライン全体のリスクを特定、優先順位付け、軽減し、DevSecOpsを強化する方法をご紹介します。
安全なAI主導の移行で公共部門の近代化を加速生成AIが公共部門のレガシーアプリケーション移行をどのように加速するのか、またSnykがAI生成コード、依存関係、コンテナ、クラウドインフラをコードからクラウドまで保護する方法をご紹介します。
AIの「スキル」は新たなエージェント型攻撃対象領域AIが単純なチャットを超えて自律的に実行するようになるにつれ、エージェントを動かすスキルが危険な新しい攻撃対象領域として浮上しています。エージェント型ワークフローの時代に開発スピードを維持しながら、悪意あるAIエージェントツールから組織を守る方法をご紹介します。
DASTに関する5つのよくある誤解を解く最新の動的アプリケーションセキュリティテスト（DAST）は、「遅い」「ノイズが多い」という古い評判を大きく覆しています。このガイドでは、よくある5つの誤解を解き明かし、AIを活用したDASTが、静的解析では見逃されがちな重大な脆弱性を検出する、迅速かつ自動化された実行時セキュリティを実現することを紹介します。
金融・クオンツ開発者向けClaude Skillsトップ8アルゴリズムトレーダーがAIへの懐疑からClaude Skillsによる実用的な自動化へと移行するなか、クオンツ金融は進化しています。最新のClaude Skillsとセキュリティのベストプラクティスを活用し、高度な金融判断に集中できる余力を取り戻す方法をご紹介します。
構造化出力で、より安全なAIエージェントを構築するトークン生成時に厳格なスキーマを適用する構造化出力が、より安全で信頼性の高いAIエージェントの構築にどう役立つかを解説します。AIエージェントを強制適用型の本番環境へ移行するために必要なフレームワークとセキュリティツールをご紹介します。
サイバーセキュリティにおけるToxic Flow Analysisとは？フレームワーク、特定手法、実装Toxic Flow Analysisは、機密データがシステム間をどのように移動するかを可視化し、潜在的なリスクを明らかにして防御を強化し、セキュリティ態勢を向上させます。
動的セキュリティテストがすべての資産に不可欠な4つの理由攻撃者が狙うのは、最重要資産だけではありません。アプリケーション全体の中で最も弱い箇所を探します。最上位のアプリだけに動的セキュリティテストを限定すると、忘れられたAPIや社内ツールに危険な死角が生まれます。最新のリスク管理にDASTをあらゆる対象へ適用することが不可欠な理由と、侵入口となる前に隠れた脆弱性を発見する方法をご紹介します。
SQLインジェクション検出のためのSAST：完全ガイド静的アプリケーション・セキュリティ・テスト（SAST）は、SQLインジェクション（SQLi）に対するプロアクティブな防御の要です。Snyk CodeはSASTの力を活用してソースコード内のSQLインジェクションの脆弱性を検出し、攻撃を早期に防止するとともに、デプロイ前にアプリケーションのセキュリティを強化します。
OWASP AI Exchange：AI（生成AIだけではない）を保護するための実践的な「ワンストップ」ガイドOWASP AI Exchangeは、あらゆるAIシステムを保護するための包括的なオープンソースガイドです。従来のAppSecと現代の機械学習の脅威との隔たりを埋めます。この実践的なリソースを活用してG.U.A.R.D.のスタータープランを実施し、自信を持ってAIセキュリティプログラムを拡大しましょう。
JavaScript開発者向け Gemini Nano Banana チートシートGoogleのGemini Nano Bananaモデルをアプリに組み込むJavaScript/TypeScript開発者向けのチートシートをご覧ください。AI SDK、プロンプトエンジニアリング、画像生成、Data URLへの変換、セキュリティのベストプラクティスをSnyk Studioで習得しましょう。
AIサプライチェーンリスクがSBOMモデルの限界を超えた理由AIサプライチェーンのリスクはリポジトリの外にも広がっています。AIを安全に管理するには、コードと開発環境の両方を可視化することが重要です。その理由をご紹介します。
Claude Codeが知能の限界を引き上げる方法AnthropicのClaude Codeは、カスタマイズ可能なエージェントフレームワークへと進化しています。拡張思考、ツール利用、MCP、メモリ、安全な実行など、7つの新機能をご紹介します。
AIを活用した開発におけるCI/CDパイプラインのセキュリティ対策ベストプラクティスAI開発ライフサイクルを強化しましょう。コードからクラウドまで、プロンプトインジェクション、データポイズニング、モデル反転から保護するためのCI/CDセキュリティのベストプラクティスをご紹介します。
SBOMからAI-BOMへ：AIネイティブシステムにおける可視性を再考するAIのサプライチェーンは、SBOMでは追いきれないほどの速さで変化しています。AI-BOMがAIセキュリティとガバナンスの基盤となりつつある理由をご紹介します。
ゲートキーパーからガードレールへ：AI時代におけるガバナンスの役割を見直すAIコードアシスタントの普及により、AppSecには新たなガバナンスモデルが求められています。Policy-as-Codeと開発者優先のセキュリティで、後工程の「ゲートキーパー」からリアルタイムの「ガードレール」へと転換しましょう。AIが生成したコードを開発初期から保護する方法をご紹介します。
バイブコーディングでユーザーが求めているものバイブコーディングは開発の高速化を約束する一方、技術的負債やセキュリティリスクを招きます。本番環境での障害、コストの急増、スキルの低下を避けるには、開発者に必要なのはスピードだけでなくガードレールです。AI支援コーディングでユーザーが本当に求めているものを紹介します。
脅威モデリングとは？DevSecOpsに不可欠な理由継続的な脅威モデリングが、変化し続けるコード、データ、パイプライン全体のリスクを特定、優先順位付け、軽減することで、DevSecOpsをどのように強化するかをご紹介します。
