おはようございます、かーでぃです。
本記事は、様々なネットニュースサイトからセキュリティ記事を集めて提供している”セキュリティ関連ニュースRSS”から、気になったニュースをピックアップして紹介しています。
情シスさんやサイバーセキュリティを担当されている方、逆に私のようにセキュリティ商材を取り扱う営業の皆様などに活用頂けると幸いです。
※どーでもいいですが、本日誕生日です🎂
AIにもサプライチェーン管理が必要？ 中国AI「Kimi K3」を巡る批判でAIの調達リスクが浮き彫りに
中国のAIスタートアップ企業であるMoonshot AIは2026年7月16日（中国時間）、同社で最も高性能なモデルとして「Kimi K3」を発表した。同モデルは総パラメーター数が2.8兆のMixture of Experts（MoE）型モデルだ。
(中略)
発表から間もなく、米政府高官のマイケル・クラツィオス氏は「X」（旧Twitter）への投稿で、Moonshot AIの開発手法について次のような疑惑を指摘した。
『Moonshot AIが、K3モデルの開発に当たってAnthropicのFableを蒸留したとの情報を得ている』
なるほど…AIのサプライチェーンとはそーいうことですか。
一般的にAIは、それぞれ独学（？）で学びます。メーカー各社ごとに学ばせ方のようなものがあり、それによって特色がでます。
今回の件では、独学ではなく「AnthropicのFable」をベースにして学習させている、との指摘が入ったもの（真偽の程は定かではないですが、中〇企業ということは、疑われても致し方ないし、ふつうにやってそう笑）。
今、いろんなモデルが出てて、それぞれ特徴があってやりたいことによってモデルを選択してますが、こーいうのが横行すると、特徴が無くなりどのモデルも均一的な性能になってしまい、モデルを選択する意味が無くなってしまいます。
利用者目線とすれば、悩まずに済むのですが…人に置き換えてみると、優秀でも特徴のない人ばかりがあつまっても、いい結果が生まれないですよね。
AIも同じな気がします。
メーカー側としては、せっかく育てた我が子のようなモデルを、勝手にコピーされたんじゃ面白くないですし、学習に莫大な時間と資金を使ってるのに、ただ乗りされたんじゃ面白くないですもんね。
対策としては、訓練データそのものに電子透かしを付けて管理。今回のようにただ乗りしようとした場合は、その電子透かしも一緒に学習されるようにすることで、学習データにトレーサビリティを持たせるような方法かなぁ、、と思ったり。
※個人的には中国産モデルは、裏で何が動いてるのか見えないので使いませんー。
2Qのセキュ相談、「偽警告」相談が増加 - 直近2年間で最多
2026年第2四半期に情報処理推進機構（IPA）の相談窓口に個人から寄せられた相談は、前四半期から約8.5％増加した。「偽警告」の相談が目立って増加しており、引き続き警戒が必要となる。
国内で、企業側というよりもコンシューマからの問合せの集計です。
偽警告と言えば…
「マルウェアに感染しました」
「次の指示に従ってください」
のように画面に偽メッセージを出しながら、マルウェア本体をインストールさせたり、有害サイトへ誘導したりするもの。
この辺りは、昔の王道パターンが今も生き残ってると思うと、なんだかなぁ～と思っちゃいますね💦
結局、人の心理をうまく突いた攻撃パターンなんでしょうね。。。
本題とは外れるのですが…
👆は記事内にあるグラフです。どの時期を見ても「その他」が多いのですが、それぞれに割り振りできない攻撃なんですかね。。？
その他のボリュームが気になって仕方なかった💦
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なかなかセキュリティ投資ができずに、むずむずしてる情シスの皆さん。今年度末からSCS評価制度が始まります。
これをやらされ感で進めるのと、利用してやろう！という気持ちで進めるのとでは、結果がかなり異なると考えています。
無論、利用してやろう！！と考えた方が良い結果につながります。
ということを書いてますので、キニナル方は是非🙌