次世代技術セキュリティ特論（AI／ZTA）

概要

本章では、次世代技術（生成AI、ゼロトラスト、量子耐性暗号等）に関するセキュリティ課題と対策を体系的に解説する。AIの誤生成リスク、ZTA設計、PQC（Post-Quantum Cryptography）、AIポリシー策定など、先端領域の最新動向を横断的に学ぶ。

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1. 生成AIのリスクと対策

• LLM（大規模言語モデル）の誤生成・情報漏洩リスク
• AIポリシー策定：利用範囲・責任分界点の明示
• AIセキュリティ監査・教育訓練

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2. ゼロトラストアーキテクチャ（ZTA）

• ZTAの設計思想：全通信・端末・ユーザーを疑う
• ZTA導入：認証・認可・暗号化・監査の徹底
• ZTA運用：継続的監視・自動化・AI活用

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3. 量子耐性暗号（PQC）

• PQCの概要：量子コンピュータ時代の暗号技術
• PQC導入・運用の課題
• 標準化動向（NIST PQC等）

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4. 最新動向と課題

• AI・ZTA・PQCの国際標準化
• AIセキュリティ政策・法令対応
• 先端技術のリスク評価・運用体制

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5. 試験対策の観点

• 生成AI・ZTA・PQCの仕組み・リスク・対策
• AIポリシー・監査・教育訓練の重要性
• 最新動向・国際標準化への対応

実務・試験ともに「技術→リスク→対策→運用」の流れで体系的に理解することが重要。