vonxai blog

AI・ML特有のサイバー攻撃から組織をどう守るか。日豪米など主要国が合意した国際的な指針を基に、外部データやサードパーティ利用時の注意点、ライフサイクル全体で求められる多層防御のノウハウを紐解きます。

Policy-as-Code (PaC) はOSSでどのように採用されているのか？399のGitHubリポジトリを対象とした大規模調査に基づき、OPAやKyverno等のツール人気、使用目的、DevOpsやMLOpsでの活用実態を解説します。

GitHub Security Advisories（GHSA）のレビュープロセスを徹底解説。GRA経由なら最短2日で通知される一方、NVD経由では約1ヶ月の遅延が発生する実態と、その背景にある仕組みを明らかにします。

オープンソース開発で重要性を増す「SECURITY.md」。Pythonライブラリ679件の調査データを基に、セキュリティポリシーの実態、推奨される脆弱性報告プロセス、そしてセキュリティスコアへの具体的な影響を解説します。

そのVS Code拡張機能は安全ですか？最新の研究論文によると、主要な拡張機能の26.5%が高リスクと判定されました。過剰な権限要求やデータ流出など、実際の調査データに基づく具体的な脅威とセキュリティ実態を解説します。開発者必見。

ハワイ大学の最新研究に基づき、npm開発者75名のセキュリティ実態を解説。サプライチェーン攻撃への懸念や、既存ツールへの不満、誤検知による「アラート疲れ」など、現場の本音と課題を浮き彫りにします。開発者が真に求めている改善策とは？

Hugging FaceとGitHubの議論データを分析した結果判明した、急増するAI固有の「pickle問題」やモデル・データ領域での対策不足を解説。現場で起きているリアルな課題と解決策の実態に迫ります。

アドオン5,300件の調査で判明した深刻な脆弱性とは。274件でソースコード、96件で秘密鍵が漏洩する実態が明らかに。DevOps環境の死角を突く攻撃手法と、開発者が実施すべき具体的なセキュリティ対策を解説します。

「npmは依存関係が深い」は誤解？最新の研究でMavenの依存関係増幅率がnpmの5倍以上であることが判明。Java、JS、Rust、Pythonなど主要10エコシステムの依存関係ツリーを徹底比較し、言語ごとのセキュリティリスクと対策を解説します。

GitHub上のAIエージェントによるセキュリティPR3万件を分析。脆弱性修正の実態や、人間による厳しいレビュー傾向（信用ギャップ）を解説します。AI作成コードが却下される最大の要因は「複雑さ」でした。AIと協働するための重要ポイントとは？

OWASP Top 10:2025徹底解説。最新ランキングの順位変動、新設カテゴリ、AIコーディング（Vibe Coding）のリスクと対策を網羅。設定ミスやサプライチェーン攻撃への対応など、Webエンジニアが今知るべきセキュリティトレンドをまとめました。

北京大学とTencentの共同研究による、GitHub上位1,000リポジトリの大規模調査結果を解説。AI生成コードの普及実態、言語別の採用傾向、そしてAI特有のセキュリティリスクや脆弱性の特徴について詳報します。