Security

A2AおよびMCPエージェントのセキュリティ:アイデンティティ、委任、および監査証跡

A2AおよびMCPエージェントのセキュリティ:アイデンティティ、委任、および監査証跡

プロトコルセキュリティはモデルではなく、誰が実行できるか(誰が操作を行えるか)を定義するものです。

LLMシステムにおけるセキュリティの関心は、プロンプトインジェクションに最も集中していますが、それは確かに注目を集めるべきものです。しかし、エージェントがツールを呼び出し、他のエージェントに作業を委任し始めると、それは問題の一部に過ぎなくなります。

実践におけるLLMのガードレール:実際に有効な手法

実践におけるLLMのガードレール:実際に有効な手法

管理すべきはモデルではなく、リスクです。

LLM(大規模言語モデル)は予測不可能です。幻覚(ハルシネーション)を起こし、データを漏洩させ、有害なコンテンツを生成したり、正当なリクエストを拒否したりします。ガードレール(防護策)は、機能を損なわずにモデルの動作を制限します。

OpenClawスキルエコシステムと実務向けの推奨スキル

OpenClawスキルエコシステムと実務向けの推奨スキル

保持すべきスキルと、スキップしてよいスキル

OpenClawには2つの拡張ストーリーがあり、それらは混同されやすいものです。

プラグインはランタイムを拡張します。スキルはエージェントの振る舞いを拡張します。

Hermes AI アシスタント - インストール、セットアップ、ワークフロー、およびトラブルシューティング

Hermes AI アシスタント - インストール、セットアップ、ワークフロー、およびトラブルシューティング

開発者向け「Hermes Agent」のインストールとクイックスタート

Hermes Agentは、ローカルマシンや低コストのVPS上で動作する自己ホスト型でモデル非依存のAIアシスタントであり、ターミナルおよびメッセージングインターフェースを介して動作し、繰り返し行うタスクを再利用可能なスキルに変換することで、時間とともに性能を高めていきます。

LLMのセルフホスティングとAI主権

LLMのセルフホスティングとAI主権

セルフホスト型LLMでデータとモデルを制御

LLM(大規模言語モデル)のセルフホスティングは、データ、モデル、推論をあなたの管理下に保つものであり、チーム、企業、国家にとって AI主権 を実現するための実用的な手段です。

ゼロ知識アーキテクチャ:設計段階からのプライバシー

ゼロ知識アーキテクチャ:設計段階からのプライバシー

ゼロ知識証明を用いたプライバシー保護システム

ゼロ知識アーキテクチャ(https://www.glukhov.org/ja/app-architecture/security/zero-knowledge-architecture/ “ゼロ知識アーキテクチャ”)は、プライバシーを保つシステムを設計する方法に革命をもたらすパラダイムシフトを表しています。

データのセキュリティを確保するためのアーキテクチャパターン:静的状態、伝送中、および実行時

データのセキュリティを確保するためのアーキテクチャパターン:静的状態、伝送中、および実行時

完全なセキュリティガイド - 保存中のデータ、転送中のデータ、実行中のデータ

データが貴重な資産である現代において、その保護はこれまでになく重要性を増しています。情報が作成される瞬間から廃棄されるまで、その旅は常にリスクに満ちています。保存、転送、または積極的に使用されるデータに関わらず、それぞれに固有の課題と解決策があります。

Istio と Linkerd を用いたサービスメッシュの実装: 総合ガイド

Istio と Linkerd を用いたサービスメッシュの実装: 総合ガイド

本格的なサービスメッシュの展開 - Istio と Linkerd の比較

Istio および Linkerd を使用してサービスメッシュアーキテクチャを実装および最適化する方法を確認してください。このガイドでは、展開戦略、パフォーマンス比較、セキュリティ構成、および生産環境でのベストプラクティスについて説明します。