MLSecOps.

データ収集・学習・デプロイ・運用監視・廃止まで、機械学習のライフサイクル全体にセキュリティとリスク管理を統合する取り組み。 サイバーセキュリティの AI / ML セキュリティ カテゴリに属します。

データ収集・学習・デプロイ・運用監視・廃止まで、機械学習のライフサイクル全体にセキュリティとリスク管理を統合する取り組み。

MLSecOps は DevSecOps を機械学習に拡張したもので、データ・コード・モデル・プロンプト・推論基盤を一級資産として扱い、来歴管理・署名・脆弱性管理・継続的テストを義務付けます。一般にデータセットのガバナンス、学習時の完全性(ポイズニング・バックドア対策)、OSS モデルや依存関係に対するサプライチェーン管理、安全なモデルレジストリ、ランタイムでのドリフト・濫用監視、レッドチーム、インシデント対応をカバーします。NIST AI RMF、ISO/IEC 42001、MITRE ATLAS、OWASP ML/LLM Top 10 は MLSecOps チームに共通の語彙を提供します。成熟したプログラムは AIBOM を公開し、CI/CD に評価ゲートを自動組み込み、製品セキュリティ・プライバシー義務と整合させます。

MLSecOps に対する防御は通常、上記の定義で述べたとおり、技術的統制と運用上の実践を組み合わせます。

一般的な別名: ML セキュリティ運用, AI SecOps。