AIによる情報漏洩防止

• ユーザーやエージェントが認識すべき以上のコンテキストを返す広範囲にわたる検索
• インデックス、キャッシュ、またはメモリ レイヤーにおけるクロステナント露出
• プロンプト、トレース、またはデバッグ アーティファクトに漏洩する秘密または認証情報
• 機密性の高い内部コンテンツを再公開する安全でない出力処理
• 公開されたコンテキストと制限されたコンテキストが混在するプロンプト構成の問題

• アクションまたはコネクタを通じてデータを漏洩できるツールを使用するエージェント
• ユーザー権限と AI 権限の間の役割の境界が弱い
• ログ、プロンプト ストア、分析、またはメモリ機能における驚きの保存機能
• データが実際にどこに送信されるかに関するベンダーとプロセッサの不確実性
• 漏洩をどのように防ぐかを顧客に尋ねられたときの企業売上の阻害要因

データ境界設計

• プロンプト、取得、メモリ、出力に対する分類を意識したルーティング
• ユーザーおよびエージェントのワークフロー用の最小権限コンテキストのアセンブリ
• インデックス、キャッシュ、履歴、共有サービスのテナント分離ルール
• ツールに接続された AI フロー全体でのシークレットの処理とトークン スコープのレビュー

漏洩防止制御

• 取得フィルター、スコープ付きインデックス、および出力前チェック
• 編集パターンと制御された開示ロジック
• 機密性の高いアクションまたはリスクの高い対応に対する承認ゲート
• 衛生状態をログに記録して追跡し、新たな漏れ面の発生を回避します

検証

• ユーザーの役割とテナントの境界を越えたシナリオベースの漏洩テスト
• 内部および外部の関係者によるプロンプトおよびワークフローの悪用ケース
• 現実的な使用パターンでのランタイム制御の検証
• ガードレール、ルーティング、またはポリシーの変更後にループを再テストする

典型的な結果

• 機密データ環境向けのクリーンな AI アーキテクチャ
• 顧客のセキュリティに関するアンケートへのより良い回答
• サポート、ナレッジ、エージェント ツールによる内部リスクの軽減
• 常に漏洩の不安を抱かずに AI を拡張するための実行可能な道