すべてのリソースを見る

AIが攻撃セキュリティにどのような変革をもたらし、高度な偵察、エクスプロイト生成、ソーシャルエンジニアリングのツールでレッドチームを強化しているのかをご紹介します。

セキュリティテストの統合、監査の効率化、迅速で安全な開発を支えるワークフローによって、SOC 2コンプライアンスを簡素化する方法をご紹介します。

ISO 27001対応における課題を克服し、拡張性と監査対応力を備えたベストプラクティスで、開発者のワークフローにセキュリティを組み込む方法を紹介します。

エージェント型AIは、自ら判断して行動し、タスクを遂行できる革新的なテクノロジーです。では、エージェント型AIはサイバーセキュリティにどのような影響をもたらすのでしょうか？

CI/CDパイプラインにセキュリティを組み込むことで、開発者がスピードや俊敏性を損なうことなく、安全で高品質なアプリケーションを開発できる仕組みをご紹介します。

CI/CDパイプラインに堅牢なセキュリティを統合し、新たな脅威から保護してコンプライアンスを確保する方法をご紹介します。

ディープラーニングが直感なら、シンボリックAIは知恵です。従来型のルールベースAIの力や、説明可能性がセキュリティに不可欠な理由、機械学習と組み合わせることで強力なハイブリッドシステムを実現する仕組みをご紹介します。

シングルページアプリケーションはオンラインでのユーザー体験を変えつつあります。その一方で、セキュリティへの影響はどうでしょうか。SPA特有のセキュリティ課題と、効果的な保護方法をご紹介します。

サイバーセキュリティのプロや倫理的ハッカーに役立つ、強力なMCPサーバーを10個ご紹介します。AIをSnyk、Nmap、Wiresharkなどのツールに接続して、AI支援による脆弱性スキャン、ネットワーク分析、セキュリティ調査を実現しましょう。

開発者とセキュリティチームの摩擦に悩んでいませんか？トレーニングの改善から開発者を第一に考えたツールまで、両者の隔たりを埋める6つの鍵をご紹介します。障害を協力へと変え、安全なアプリケーションをより速く構築しましょう。

MCPは、LLM（大規模言語モデル）を拡張し、MCPサーバーが実装できるアクションの実行や汎用関数の呼び出しを可能にするツールを公開することで知られています。しかし、LLMにデータリソースを公開することも同じくらい重要です。この記事では、Node.jsランタイムで動作するJavaScript製のMCPサーバーを構築し、MCPサーバーのデータポイントとしてリソースを定義します。

Googleの新しいAgent2AgentプロトコルがAIの相互運用性をどのように実現し、企業環境全体でAIエージェントの連携を可能にするのかを解説します。サイロ化やベンダーロックインを解消し、自動化を加速します。

AI権利章典とは何か、なぜ重要なのかを解説します。5つの基本原則に沿って、より安全で公正、説明責任のあるAIを構築する方法をご紹介します。

エージェント型AIと生成AIの主な違いと、その違いがイノベーション、自動化、セキュリティ計画にとって重要な理由を解説します。

AIイノベーションを安全に実現しましょう。Snykがビジョンを実行に移し、信頼を確保し、リスクを管理しながら、チームが安全かつ責任ある開発に取り組めるAIガバナンスプログラムをどのように構築したのかをご紹介します。