AI Security

生成AIを、安全に使う。安全に守る。

社内向けのAIツールを安全に公開する設計と、自社のAIサービスを外部の脅威から守る設計。Cloudflare AccessによるVPNなしのゼロトラスト構成、LLMアプリのプロンプトインジェクション対策、AIクローラーからサイトを守る制御まで——2026年時点の公式情報にもとづいて実務の型を記録するメディアです。

この6本の記事で扱う論点※ 各記事で扱う内容を、短いフレーズにしたものです

記事一覧

ゼロトラスト / Zero Trust

社内ツール・管理画面をVPNなしで守る｜Cloudflare Accessによるゼロトラスト構成【2026】

VPNを増やさず、IdP連携・ポリシー・Service Token・監査ログでリクエストごとに人を確認する構成を設計する。

LLMセキュリティ / LLM Security

LLMアプリのプロンプトインジェクション対策｜Cloudflareのガードレール機能で何を防げるか【2026年8月版】

直接注入・間接注入・機密の吸い出しを整理し、ガードレールで防げる範囲とアプリ側の設計でしか防げない範囲を切り分ける。

クローラー対策 / Crawler Control

AIクローラーからサイトを守る｜robots.txtの限界とCloudflareでの制御【2026】

robots.txtは「お願い」に過ぎない。主要AIクローラーの実態と、実効的な制御方法・判断軸を整理する。

法人審査 / Security Review

AI SaaSが情シスのセキュリティ審査を通るために実装したこと｜監査ログ・削除権・アカウント管理

監査ログや削除機能は「ある」だけでは評価されない。顧客が自分で確認・実行できる状態にするまでを、本番実装から書き出す。

シークレット管理 / Secrets

APIキーを.envに置かない｜Cloudflare Workersでのシークレット管理と、AIエージェント時代の前提

gitignoreはgitの追跡から外すだけで、読み取り権限には関与しない。AIがローカルを読む前提での置き場所を決める。

データ保持 / Data Lifecycle

AIが扱う音声・個人情報をどう保持し、どう消すか｜Cloudflare R2でのデータライフサイクル設計

署名付きURLでの期限つき配布、Object Lifecycleによる自動削除、Bucket Locksとの優先順位の落とし穴までを設計する。

このメディアについて

「AIセキュリティ・ラボ」は、企業の生成AI導入・活用を支援する株式会社TechWorkerが運営するメディアです。内製AIツールを社内で安全に使うための設計と、自社のAIサービスを外部の脅威から守るための設計を、実務の型として発信しています。

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