AI・エージェントのセキュリティと評価

主な実績

証拠に基づく能力

1. AI支援ワークフローの失敗分析

   DNS、HTTP、別ネットワーク、アクセスログなど観測可能な範囲を調べ、AIによるWeb取得の失敗を分析しました。AI Web Fetch Troubleshooting

   限界：直接の原因は特定されず、プロバイダー側の原因も確認されていません。

2. セーフガード設計

   AI支援Git操作の前に、変更範囲やステージ済み変更などを検査するfail-closed型の仕組みを実装しました。記事・公開実装・検証記録

   限界：独立したセキュリティ境界ではなく、意味上の正しさや回避不能性を保証しません。

3. 評価境界の設計

   操作段階、可逆性、影響範囲、失敗時コストに応じて検証範囲を考察した事例を公開しています。Verification Scopeの記事

   限界：2事例から普遍的な最適解は導けません。

4. 一次証拠の保全

   対象の識別情報、ハッシュ、実行環境、ケース別結果、限定された再検証記録を結び付けた検証記録と証拠パックを公開しています。Validation Record・Evidence Pack

   限界：記録された対象、テスト、環境、ケースの範囲に限られ、普遍的な保証や独立保証ではありません。

5. 因果主張のレビュー

   証拠が支持しない因果説明を撤回し、記録から言える範囲へ主張を狭めます。

   限界：意図された検証対象とAIの関与はUNKNOWNで、因果関係やソースの系譜は確立していません。公開証拠ノート

6. UNKNOWNの管理

   確認できないことを都合のよい結論に置き換えず、UNKNOWNとして扱います。AI Fundamentals 第11章・AI Web Fetch Troubleshooting

   限界：これらの公開例は、すべての不確実性を発見・解消できたことを示しません。

7. セキュリティインシデント／脅威分析

   公開情報を基に、出典と主張の境界を示したランサムウェア脅威分析を公開しています。Ransomware Frontline Report V2

   限界：インシデント対応業務、被害組織のシステムへのアクセス、独自のフォレンジック取得を主張するものではありません。

8. ライブインフラ運用

   個人のLinux VPSでWeb、DNS、メールサービスを運用し、公開中のNetwork Checkプロジェクトを管理しています。About・Network Check

   限界：企業の本番運用責任や、現在の稼働状態を独立に確認したという主張ではありません。

証拠の扱い方

• 観測事実と推論を区別します。
• 証拠が足りない場合はUNKNOWNを維持します。
• 可能な場合は、検証結果を識別可能な対象と結び付けます。
• 評価で分かったことと、証明していないことを併記します。
• 証拠が支持しない場合は、主張を修正または限定します。

主な公開成果物

• AI Workflow Safety Harness と Validation Record
• Verification Risk Calibration
• AI Web Fetch Troubleshooting
• AI Fundamentals 第11章
• Ransomware Frontline Report V2
• Network Check と About

対象範囲

• ここに示すのは個人の独立した技術実践です。
• 一部は個人インフラの運用に関する内容です。
• 公開ケーススタディの証拠には、それぞれ明示した範囲と限界があります。
• 企業の本番環境に対する責任や、被害組織のシステムへのフォレンジックアクセスを意味しません。
• 個別事例の結果は、普遍的な安全性や保証を示すものではありません。