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6 / 200AI 开发实战教程,从零到一构建你的 AI 应用。
すべて200
入門32
中級92
上級76
すべて
プロンプトエンジニアリング12
RAG検索拡張17
エージェント開発34
モデル微調整21
デプロイと運用25
AIアプリ開発40
DeepSeek API16
マルチモーダル開発6
AIセキュリティ6
モデル推論3
検索システム1
RAG検索1
モデルアーキテクチャ3
API開発1
エージェント開発10
モデルデプロイ1
マルチモーダル1
モデル評価2
チュートリアル
日付
DeepSeek Harness サンドボックスと承認:危険な操作を封じ込める
AIセキュリティ
上級
dsh が操作の実行可否をどう判断するか。サンドボックス判断と承認フローの2段階設計、読み取り専用・ワークスペース書き込み・完全アクセスの3段階権限、承認リクエストのコンテキストとタイムアウト、Plugin 開発者が守るべき安全規約と脆弱性パターンを解説。
AIデータコンプライアンスとプライバシー保護計算の実装ガイド
AIセキュリティ
上級
AIシステムのデータコンプライアンスとプライバシー保護計算を、エンジニアリングの観点から体系化します。データ分級と最小必要がパイプライン設計を逆向きに制約する仕組み、静的・動的マスキングと仮名化・匿名化の法的境界、k-匿名性・t-近接性の形式保証と効用代償、TEE・準同型暗号・フェデレーション学習・秘密共有の信頼前提と能力境界、RAGにおけるベクトルDBと検索ログの漏洩面、派生資産での削除権の难点、越境移転判定と監査ログ、プライベートデータでのファインチューニング時の記憶・反演リスクまで。
AIアプリのセキュリティとコンテンツモデレーションのベストプラクティス
AIセキュリティ
中級
AIアプリケーションの稼働後、セキュリティは無視できない側面です。この記事では、プロンプトインジェクション対策、機密語フィルタリング、脱獄攻撃防御、APIキー管理、コンテンツモデレーション戦略について詳しく解説し、安全なAIサービス構築を支援します。
AI エージェントレッドチームテストとセキュリティ評価体系
AIセキュリティ
上級
ツールを呼び出せるエージェントは悪用されるリスクがあります。この記事では、エージェントのレッドチームテスト方法論を体系的に説明し、プロンプトインジェクション、権限外ツール呼び出し、サプライチェーン汚染などの攻撃面と、それに対応する自動評価・防御システムをカバーします。
プロンプトインジェクションの攻防:間接注入・ツールポイズニング・データ持ち出し
AIセキュリティ
上級
エージェントがウェブページや文書を読み、ツールを呼ぶようになると、プロンプトインジェクションはモデル問題ではなくアーキテクチャ問題になる。直接注入と間接注入の信頼境界の違い、検索結果・MCP のツール説明・画像や隠しレイヤー経由の注入経路、符号化やモーダルをまたぐ窃取チャネルの構造を整理し、5 層の多層防御と到達性重視の赤チーム評価まで解説する。
AIレッドチーム自動化:手動の対抗テストから継続的なセキュリティ評価へ
AIセキュリティ
上級
自動レッドチームの中心的な成果物は、突破可能な例を一つ出すことではなく、攻撃面および回帰スイートです。直接・間接インジェクション、ツールポイズニング、マルチモーダルペイロード、権限昇格、コスト枯渇を体系的に列挙し、モデル駆動のミューテーションと進化探索で少数のシードから大量の変異体へ広げ、収束を制御します。採点はルール・モデル判定・人手複核の3層構造で自動化し、攻撃は再現可能な回帰テストとしてCIへ3段階で組み込みます。誤検知が多い場合はクラスタリングと優先度付けで整理します。